作者 | 李一帆杏仁Java工程师。关注后端开发。1.计算框架Hadoop 是一个计算框架，目前大型数据计算框架常用的大致有五种：仅批处理框架：Apache hadoop.仅流处理框架：Apache Storm、Apache Samza.混合框架：Apache Spark、Apache Flink.这其中名气最大、使用最广的当属 Hadoop 和 Spark。虽然两者都被称为大数据框架，但实际层级
转载
2023-10-18 12:49:44
45阅读
Mapreduce执行过程Hadoop的核心思想之一是mapreduce（分布式计算框架）。MapReduce简介 MapReduce是一种分布式计算模型，是Google提出的，主要用于搜索领域，解决海量数据的计算问题。 MapReduce的执行过程主要包含是三个阶段：Map阶段、Shuffle阶段、Reduce阶段 Mapreduce的执行步骤：1.Map任务处理1.1读取HDFS中
转载
2023-07-13 16:32:27
90阅读
Hive（数据仓库建模工具之一）简介：Hive本质是将SQL转换为MapReduce的任务进行运算，底层由HDFS来提供数据存储，说白了hive可以理解为一个将SQL转换为MapReduce的任务的工具，甚至更近一步说hive就是一个MapReduce客户端。 思考：计算文件user.txt中张三出现几次，使用mapreduce怎么写，然后再比照下图的hive实现过程mapreduce是
转载
2023-10-13 23:29:25
144阅读
MapReduce 和 Hive 的区别探讨
在大数据处理的领域，MapReduce 和 Hive 是两个重要的技术，它们各自有其适用场景和特性。MapReduce 是一种编程模型，用于处理和生成大规模数据集，Hive 则是一个数据仓库基础设施，用于提供数据摘要、查询和分析。本文将在多个维度上深入分析 MapReduce 和 Hive 的区别，包括性能指标、功能特性、实战对比等。
### 背景
（1）在Hadoop1.x中，通过设置mapred.job.tracker来决定执行mapreduce机制，如果设置为local，则使用本地的作业运行器，如果设置为主机和端口号，则这个地址被解析为一个jobtracker地址，运行器则将作业提交给jobtracker。 它主要由以下几个组件组成：Client、JobTracker、TaskTra
转载
2024-09-28 19:20:46
49阅读
在大数据处理的领域中，Hive 是一个广泛使用的数据仓库工具，它允许用户通过类 SQL 查询来处理存储在 Hadoop 文件系统上的数据。在 Hive 的执行引擎中，最常用的有两种：MapReduce 和 Tez。MapReduce 是一个经典的处理模型，而 Tez 则是一个更现代的框架，旨在提高 Hive 查询的性能和可扩展性。
### 环境预检
在选择 Hive 的执行引擎时，我们首先需要
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
转载
2023-08-18 22:59:00
107阅读
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
转载
2023-06-12 20:27:58
117阅读
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
转载
2023-07-06 21:55:40
116阅读
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
转载
2023-07-14 23:38:25
43阅读
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
转载
2024-08-17 17:23:51
49阅读
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
转载
2023-08-18 23:26:13
69阅读
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
转载
2023-07-14 12:52:40
306阅读
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&
转载
2023-07-20 19:58:46
153阅读
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
转载
2023-08-18 22:26:54
155阅读
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
转载
2023-09-08 11:47:00
115阅读
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
转载
2023-07-12 18:46:42
61阅读
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
转载
2023-12-06 23:54:31
94阅读
由于数据量巨大，单机无法存储，所以我们需要将用很多台机器存储数据，HDFS(Hadoop Distributed FileSystem)就应用而生，它是专门负责管理这么多台单机之间的数据，你存取数据都是和单机一样的操作流程，但实际上这些数据都是在多台单机上存储的，相当于HDFS是一个帮你管理大数据的界面，你不用管它后面是怎么的关系，只需要在它这儿操作就可以了。光有数据也
转载
2023-08-23 21:16:56
103阅读
一、 控制hive任务中的map数: 1. 通常情况下，作业会通过input的目录产生一个或者多个map任务。 主要的决定因素有： input的文件总个数，input的文件大小，集群设置的文件块大小(目前为128M, 可在hive中通过set dfs.block.size;命令查看到，该参数不能
转载
2023-09-20 06:33:39
77阅读
