# Spark取代MapReduce：一个现代数据处理的典范
近年来，大数据技术的迅速发展，使得数据处理框架的选择变得格外重要。在众多技术中，Apache Spark 因其优越的性能和易用性逐渐取代了经典的 MapReduce 框架。本文将探讨二者的区别，同时提供一个简单的代码示例，展示 Spark 的强大之处。
## 1. MapReduce vs Spark
MapReduce 是 Ha
原创
2024-09-11 04:08:58
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MapReduce的产生
MapReduce最早是由Google公司研究提出的一种面向大规模数据处理的并行计算模型和方法。Google公司设计MapReduce的初衷主要是为了解决其搜索引擎中大规模网页数据的并行化处理。
2003年和2004年，Google公司在国际会议上分别发表了两篇关于Google分布式文件系统和MapReduce的论文，公布了Google的GFS和MapReduce
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2024-07-22 16:09:15
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大数据的浪潮风靡全球的时候，Spark火了。在国外 Yahoo!、Twitter、Intel、Amazon、Cloudera 等公司率先应用并推广 Spark 技术，在国内阿里巴巴、百度、淘宝、腾讯、网易、星环等公司敢为人先，并乐于分享。在随后的发展中，IBM、Hortonworks、微策略等公司纷纷将 Spark 融进现有解决方案，并加入 Spark 阵营。Spark 在IT业界的应用可谓星
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2023-09-04 16:57:59
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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、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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(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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2004年Google发表了一篇非常具有影响力的论文向全世界介绍了MapReduce框架，该框架可以把一个应用程序分解为许多并行计算指令，跨大量的计算节点运行非常巨大的数据集。时至今日，MapReduce已经成为并行分布式计算领域的一个高度流行的基础设施和编程模型，它是Apache Hadoop的基础，被很多知名厂商所使用为其客户提供优质的数据服务。但是从最近在San Francisco召开的Go
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2024-05-17 06:51:41
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--原理Hbase是一个分布式的 面相列的数据库,他和一般关系型数据库最大的区别是:HBase很合适与存储非结构化的数据,还有就是它基于列的而不是基于行的模式.既然HBase是采用KeyValue的列存储,那么RowKey就是KeyValue的key了,表示唯一一行,RowKey也是一段二进制码流,最大长度为64KB内容可以由使用的用户自定义,数据加载时,一百也是根据RowKey的二进制序由小到大
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2023-07-12 20:11:15
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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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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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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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谷歌最早提出了一种分布式计算框架，就是MapReduce。当时发布这个框架的时候，一句话形容那是相当火爆啊，主要用来解决大规模数据(大于1TB)的并行计算。提出了两个核心过程分别是Map和Reduce过程。大致的过程就是先将大规模数据进行分块，每个块通过映射函数处理得到独立结果，整个过程是高度并行的，这个过程称为Map。将上面的结果进行归纳操作，得到最终的结果，这个过程称为Reduce。简单说就是
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2024-08-28 00:00:28
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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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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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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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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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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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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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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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HBase读取代码
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2021-06-04 19:20:15
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