1.MapReduce简介MapReduce是一种分布式计算模型.是由Google提出的,主要是解决海量数据的计算。MapReduce主要分为两个阶段:Map和Reduce,用户只需实现map()和reduce()即可实现分布式计算.2.MapReduce实现流程3.MapReduce原理解析:1.阶段是Map阶段: 1.1 读取HDFS中的文本.将每一行都解析成一个个<k,v&
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2023-07-20 19:58:46
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Hadoop基础-MapReduce的工作原理第一弹 作者：尹正杰版权声明：原创作品，谢绝转载！否则将追究法律责任。 在本篇博客中，我们将深入学习Hadoop中的MapReduce工作机制，这些知识将为我们随后学习写MapReduce高级编程奠定基础。&
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2023-11-09 11:52:42
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目录一.剖析MapReduce作业运行机制二.故障剖析（运行失败）三.shuffle和排序四.MapReduce入门-WorldCount实现（windows开发环境）五.集群运行MR程序（Linux开发环境）本文由深科文库转载-之所以转载，本人确实没有能力写出比这更好的文章了，欢迎朋友支持我的文库www.thinkdoc.vip，刚刚起步，不过我们正在制作高质量和专业的IT文档，同时也欢迎大家提
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2024-03-05 07:20:08
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在hadoop中。每一个mapreduce任务都会被初始化为一个Job。每一个Job又能够分为两个阶段：map阶段和reduce阶段。这两个阶段分别用两个函数来表示，即map函数和reduce函数。map函数接收一个<key,value>形式的输入，然后产生相同为<key,value>形式的中间输出，hadoop会负责将
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2024-04-08 21:17:01
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一：数据表建立 （一）创建数据库 hive> create database hadoop; hive> use hadoop; 数据库位置在 hdfs://ns1/user/hive/warehouse/hadoop.db目录下 （二）建表 hive> create table t_order(i
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2020-03-02 20:10:00
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在数据处理的领域中，`Hive`由于其使用`MapReduce`框架来执行查询而有时会导致性能较低的问题。尤其是面对大规模数据集时，用户常常会感到执行时间过长，因此优化这一过程显得尤为重要。本文将详细记录如何解决“Hive使用MapReduce操作很慢”的问题，包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧及扩展应用。
### 环境准备
在开始之前，确保你的硬件和软件环境符合以下要求：
包括Mapper（Mapper类)阶段和Reducer(Reducer类)阶段，其中Map阶段和Reduce阶段都包含部分Shuffle阶段工作。 Map阶段block块切分成多个分片，每个输入分片会让一个map进程来处理任务: i. 初始化: 创建context，map.class实例，设置输入输出，创建mapper的上下文任务把分片传递给 TaskTrack
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2023-07-06 21:55:40
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MapReduce整体处理过程MapReduce是一种计算引擎，也是一种编程模型。MapReduce提供了两个编程接口，即Map和Reduce，让用户能够在此基础上编写自己的业务代码，而不用关心整个分布式计算框架的背后工作。这样能够让开发人员专注自己的业务领域，但如果发生Map/Reduce业务代码以外的性能问题，开发人员通常束手无策。 MapReduce会经历作业输入（In
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2023-08-18 22:59:00
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Mapreduce的过程整体上分为四个阶段：InputFormat 、MapTask 、ReduceTask 、OutPutFormat，当然中间还有shuffle阶段 读取（InputFormat）:我们通过在runner类中用 job.setInputPaths 或者是addInputPath添加输入文件或者是目录（这两者是有区别的）默认是FileInputFor
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2023-06-12 20:27:58
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MapReduce阶段分为map，shuffle，reduce。map进行数据的映射，就是数据结构的转换，shuffle是一种内存缓冲，同时对map后的数据分区、排序。reduce则是最后的聚合。此文探讨map阶段的主要工作。 map的工作代码介绍split启动mapTask 代码介绍我们还是准备word count的代码：maper：public class WordCountMapper ex
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2023-10-26 22:01:35
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之前我们说过了MapReduce的运算流程，整体架构方法，JobTracker与TaskTracker之间的通信协调关系等等，但是虽然我们知道了，自己只需要完成Map和Reduce 就可以完成整个MapReduce运算了，但是很多人还是习惯用sql进行数据分析，写MapReduce并不顺手，所以就有了Hive的存在。首先我们来看看MapReduce是如何实现sql数据分析的。MapReduce实现
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2023-07-14 12:52:40
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mapreduce 和hive 的区别首先： 1.hive本身只是在hadoop map reduce 或者spark 计算引擎上的封装，应用场景自然更局限，不可能满足所有需求。有些场景是不能用hive来实现，就需要map reduce或者spark rdd编程来实现。 2.结构复杂的日志文件，首先要经过ETL处理（使用mapreduce），得到的数据再有hive处理比较合适。直接让hive处理结
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2024-08-17 17:23:51
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MapReduce定义MapReduce是一种分布式计算模型，由Google提出，主要用于搜索领域，解决海量数据的计算问题.MapReduce是分布式运行的，由两个阶段组成：Map和Reduce，Map阶段是一个独立的程序，有很多个节点同时运行，每个节点处理一部分数据。Reduce阶段是一个独立的程序，有很多个节点同时运行，每个节点处理一部分数据。MapReduce框架都有默认实现，用户只需要覆盖
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2023-08-18 23:26:13
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Hive 常见面试题总结：1、Hive的HSQL转换为MapReduce的过程？1、HiveSQL ->AST(抽象语法树) -> QB(查询块) ->OperatorTree（操作树）->优化后的操作树->mapreduce任务树->优化后的mapreduce任务树2、请说明hive中 Sort By，Order By，Cluster By，Distrbute
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2023-07-14 23:38:25
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一、MapReduce执行过程MapReduce运行时，首先通过Map读取HDFS中的数据，然后经过拆分，将每个文件中的每行数据分拆成键值对，最后输出作为Reduce的输入，大体执行流程如下图所示： 整个流程图具体来说：每个Mapper任务是一个java进程，它会读取HDFS中的文件，解析成很多的键值对，经过我们覆盖的map方法处理后，转换为很多的键值对再输出，整个Mapper任务的
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2023-08-18 22:26:54
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MapReduce过程 MapReduce是采用一种分而治之的思想设计出来的分布式计算框架，它由两个阶段组成：map阶段和reduce阶段。在map阶段中： 首先读取HDFS中的文件，每个文件都以一个个block形式存在，block中的数据会被解析成多个kv对，然后调用map task的map方法；map方法对接收到的k
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2023-09-08 11:47:00
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文章目录1. 前言2. MapReduce工作流程3. MapReduce运行机制4. MapReduce流程处理4.1 MapReduce执行过程图4.2 Split阶段4.3 Map阶段4.4 Combiner阶段4.5 Shuffle阶段4.5.1 Shuffle的前半生4.5.2 Shuffle的后半生4.5.3 Shuffle的人生意义4.6 Reduce阶段5. 灵魂拷问5.1 当缓
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2023-12-06 23:54:31
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1：最简单的过程： map - reduce2：定制了partitioner以将map的结果送往指定reducer的过程： map - partition - reduce3：增加了在本地先进性一次reduce（优化） map - combin(本地reduce) - partition - reduce 基本上，一个完整的mapreduce过程可以分为以上3中提到的4个步骤，下面
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2023-07-12 18:46:42
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1、reduce端join算法实现1、需求： 订单数据表t_order：iddatepidamount100120150710P00012100220150710P00013100220150710P00023商品信息表t_product:idpnamecategory_idpriceP0001小米510002000P0002锤子T110003000假如数据量巨大，两表的数据是以文件的形式存储在H
文章目录MapReduce 定义MapReduce 优缺点优点缺点MapReduce 核心思想官方单词统计案例分析Map 阶段Reduce 阶段总结 MapReduce 定义MapReduce是一个分布式运行程序的编程框架，是用户开发"基于Hadoop的数据分析应用的核心框架。 MapReduce核心功能是把用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运行程序，并发运行在一个Had
