1、先看一个标准的hbase作为数据读取源和输出源的样例：View Code1
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8Configuration conf = HBaseConfiguration.create();
Job job = new Job(conf, "job name ");
job.setJarByClass(test.class);
Scan scan = new Scan();
Tabl
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2023-08-08 21:38:14
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mapreduce优化mapreduce跑的慢的原因（io操作优化） 1.map数过多 2.reduce数分配不合理 一般十万的数据量一个reduce就可以了 3.数据倾斜 4.小文件过多 5.spill次数过多(壹写次数过多发生大量本地io) 6.merge次数过多(数据归并且排序)输入阶段 mapreduce优化主要从6个方面考虑 数据输入，map阶段，reduce阶段，io传输，数据倾斜，常
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2024-03-26 14:21:35
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对于Hadoop分布式文件系统本身来说，重要的出发点在于硬件故障是常态，不是非异常的状态，我们可以摒弃采用IBM小型机方案，Hadoop中数据可以自动复制，一份数据可以复制成三份，第一份在一台
服务器上，第二份数据在另外一台机架的另外一台服务器上，第三份数据可
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2023-12-05 22:21:38
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(1)scan.setCacheBlocks(false);初始化map任务 TableMapReduceUtil.initTableMapperJob 本次mr任务scan的所有数据不放在缓存中，一方面节省了交换缓存的操作消耗，可以提升本次mr任务的效率，另一方面，一般mr任务scan的数据都是 一次性或者非经常用到的，因此不需要将它们替换到缓存中，缓存中还是
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2023-07-21 15:38:17
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org.apache.hadoop.hbase.mapreduceTableMapper TableReducer一个region对应一个mapimport java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.hbase.HB
原创
2015-09-29 19:18:04
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目录一、前言准备工作二、HDFS——MapReduce操作11、Map阶段2、Reduce阶段3、Driver阶段4、结果查询三、HDFS——MapReduce操作21、Map阶段2、Reduce阶段3、Driver阶段4、结果查询一、前言 本篇文章主要分享，编写简单的hbase与mapreduce集合的案例，即从
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2023-10-24 14:06:16
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目录1 配置环境变量2 运行官方的 MapReduce 任务3 自定义HBase-MR 【前言】 在Hadoop中MR使用HBase，需要将HBase的jar包添加到Hadoop的类路径下，所以需要修改配置文件添加类路径。这源于一个思想： A要使用 B，那么A要有B的jar包。例如：在 Hive的安装中，Hive需要使用到MySQL数据库，所以将jdbc驱动包放到lib文件夹中 HBase与M
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2023-12-21 15:01:24
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MapReduce跑得慢的原因MapReduce程序的效率瓶颈在于两个方面：一、 计算机性能CPU、内存、磁盘健康、网络二、 I/O操作数据倾斜map和reduce数量设置不合理reduce等待时间过久小文件过多大量不可拆分的超大文件spill次数过多merge次数过多我们优化的重点是I/O操作MapReduce优化方法一、数据输入合并小文件：在执行mr任务前将小文件进行合并，因为大量的小文件会产
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2024-03-05 14:54:08
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常用大数据开发基础知识点主要集中在Hbase、Spark、Hive和MapReduce上，基础概念、特点、应用场景等。目录一、Hbase1.1、Hbase是什么？ 1.2、HBase的特点二、Spark三、Hive3.1、Hive是什么3.2、为什么要使用Hive3.3 Hive架构四、Mapreduce4.1、MapReduce是什么？4.2、为什么需要 MapReduce？4.3、M
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2023-07-13 16:49:28
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一、在HBase中创建空表二、准备好要写入HBase的文件（可能存在HDFS或者本地，需要修改输入文件路径，HDFS使用hdfs://开头，本地文件使用file://开头）例如我有这样一份文件：其保存在HDFS上三、检查能否调用hadoop读取该文件package cn.edu.shu.ces.chenjie.tianyi.hadoop;
import java.io.IOException;
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2023-11-06 13:51:56
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两者的概念：Hive是运行在Hadoop上的一个工具，准确地讲是一个搜索工具。当对海量数据进行搜索时，Hadoop的计算引擎是MapReduce。但是对MapReduce的操作和编程是非常复杂的。于是Hive的存在就让复杂的编程过程简化成了用SQL语言对海量数据的操作。这大大减轻了程序员的工作量。可以说，Hive的存在让海量数据的增删改查更加方便。其实从Hive的logo就可以看出Hive让大象变
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2023-07-26 17:04:36
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文章目录hbase与Mapreduce集成整合在hadoop中运行jar包小案例hbase import TSVhbase import CSVrowkey的热点与表的设计原则热点原理rowkey长度限制rowkey的设计原则 hbase与Mapreduce集成整合在公司的实际开发中, 在多数情况下, 都是Mapreduce与Hbase联合使用, 在Hbase中对于Hbase来说, 就是读和写的
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2024-01-18 23:37:57
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1. MapReduce是干啥的
因为没找到谷歌的示意图，所以我想借用一张Hadoop项目的结构图来说明下MapReduce所处的位置，如下图。
Hadoop实际上就是谷歌三宝的开源实现，Hadoop MapReduce对应Google MapReduce，HBase对应BigTable，HDFS对应GFS。HDFS（或GFS）为上层提供高效的非结构化存储服务，
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2023-10-08 06:53:45
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一、Hbase数据库HBase是一种“NoSQL”数据库。HBase具有很多支持线性和模块化缩放的功能。通过添加商品类服务器上托管的RegionServers来扩展HBase集群。例如，如果一个集群从10个扩展到20个RegionServers，则它在存储和处理能力方面都会翻倍。RDBMS可以很好地扩展，但只能达到某一点 - 具体而言就是单个数据库服务器的大小 - 并且为了获得最佳性能，需要专门的
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2023-11-08 22:32:37
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这一章节主要讲解Hbase的内部的Mapreduce过程。
1）hbase 可以作为数据源，
2）hbase作为输出源
3）hbase数据转移。
hbase 可以作为数据源，Export.java public static Job createSubmittableJob(Configuration c
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2023-11-10 20:45:15
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问题简述Bulk load主要面向需要大批量的向HBase导入数据的场景。这种方式是先生成HBase的底层存储文件 HFile，然后直接将这些 HFile 移动到HBase的存储目录下。它相比调用HBase的put API添加数据，处理效率更快并且对HBase 运行影响更小。 业务使用bulkload+scan的模式非常普遍，往往是一个离线任务bulkload一批文件后，就启动另一个离线任务去读所
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2023-07-20 23:48:45
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为什么之前的MapReduce系统比较慢常理上有几个理由使得MapReduce框架慢于MPP数据库： 容错所引入的昂贵数据实体化(data materialization)开销。 孱弱的数据布局(data layout)，比如缺少索引。 执行策略的开销[1 2]。而我们对于Hive的实验也进一步证明了上述的理由，但是通过对Hive“工程上”的改进，如改变存储引擎(内存存储引擎)、改善执行架构(pa
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2024-07-24 13:37:49
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为了使用MapReduce任务来并行处理大规模HBase数据,HBase对MapReduce API进行了扩展：常用的HBase MapReduce API与Hadoop MapReduce API对应关系如下表 HBase MapReduce APIHadoop MapReduce APIorg.apache.hadoop.hbas
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2023-12-10 15:58:11
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感谢平台分享-http://bjbsair.com/2020-04-10/tech-info/53333.htmlApacheMapReduce是一个用于分析大量数据的软件框架。它由ApacheHadoop提供。MapReduce本身超出了本文档的范围。开始使用MapReduce的好地方是https://hadoop.apache.org/docs/r2.6.0/hadoop-mapreduce-
原创
2020-04-10 17:59:02
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redcp ...
原创
2022-11-11 10:44:22
55阅读
