1.思考 MR的缺点？不擅长实时计算 hadoop 的 文件是存储磁盘的 hdfs 内，传输相比内传会慢很多，相比较 Storm 和 Spark 的流处理，流处理不需要批处理的数据收集时间，也省去； 作业调度的时延。不擅长流式计算 流式计算的输入数据是动态的，但是MR 的输入数据集时静态的，不能动态变化。不擅长有向图的计算 多个应用存在依赖关系，后一个程序的输入是前一个的输出。MR 不能进行这样的
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2023-07-13 18:08:33
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Fetch抓取 hive中的某些查询不必使用MR，例如select * from，在这种情况下，hive可以简单的读取表的存储目录下的文件，然后输出查询结果到控制台。 hive.fetch.task.conversion设置成mre，如下查询方式都不会执行MR程序 hive (default)> set hive.fetch.task.conversion=more; hive (defau
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2024-05-30 13:39:12
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1 MR的原理MapeReduce（简称MR）的是大数据计算引擎，相对于Linux awk等工具而已，最大的优势是可以分布式执行，充分利用计算机的多核性能。 一个MR作业（job）是客户端需要执行的一个工作单元，包括输入数据、MR程序和配置信息。作业又可以分成若干个任务（task）来执行，包括map任务和reduce任务。原始数据被MR按照HDFS的快大小（默认128M）分片（split），每一个
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2024-01-08 18:12:35
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在当前的大数据处理架构中，通过“Java实现MapReduce（MR）”的方式已经成为了不可或缺的一部分。本篇博文将以复盘记录的形式系统地梳理如何用Java实现MapReduce，涵盖其背景、技术原理、架构、源码分析、应用场景等多个方面。
## 背景描述
在大数据处理背景下，MapReduce是一种高效的计算模型，通过将复杂的计算任务拆分为多个简易的任务，极大地提高了数据处理的效率。结合Jav
一、MapReduce简介之前我们我们讲解了Hadoop的分布式文件储存系统HDFS，曾把它比作一个工厂的仓库。而今天我们要介绍的MapReduce（简称MR）分布式计算框架，就可以把他看作一个工厂的流水线。1、MR的编程思想MR的核心的思想就是分而治之，通俗的来说，就是将复杂的事情分割成很多小的事情，一一去完成，最终合并结果。那么我们可以明白MR的过程实际就是输入，分，处理，合并，输出。MR的过
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2024-01-02 10:22:43
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我们知道，Hive默认使用的计算引擎是MR，但有没有想过我们写的HQL语句是如何转换为MR程序的？所以博主总结了一些简单HQL语句转换为MR的基本原理【1】常用SQL转换操作 Join的实现原理 对于SQL来说，join操作可以说是最常用的操作了，那么是如何转换为MR程序的呢？SQL语句如下?select u.name, o.orderid from order o join user u on
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2023-07-14 13:10:26
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顺序组合式MapReduce任务、具有依赖关系的组合式MapReduce任务以及专门用于Map和Reduce主过程前处理和后处理的链式MapReduce任务。其中顺序组合式MapReduce任务可以经过变形成为迭代式的MapReduce任务。（1）顺序组合式MapReduce前一个MR的输出作为后一个MR的输入，自动的完成顺序化的执行。顺序组合式MR中的每一个子任务都需要专门的设置独立的配置代码，
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2023-11-01 16:19:07
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Gitlab 配置 ssh 第0步：git pull origin master第1步：git checkout -b <分支名称>第2步：功能开发完成第3步：git status第4步：git add .第5步：git commit -m ‘修改信息’第6步：git pull origin master第7步：处理冲突第8步：git push origin yourBranch第9
物料需求计划（MRP）
企业怎样才能在规定的时间，规定的地点，按照规定的数量得到真正需要的物料，换句话说，就是库存管理怎样才能符合生产计划的要求，这是物料需求计划所解决的。MRP起初出现在美国，并由美国生产与库存管理协会倡导而发展起来的。
MRP是一种以计算机为基础的编制生产与实行控制的系统，它不仅是一种新的计划管理方法，而且也是一种新的组织生产方
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2024-04-17 16:45:47
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hive就是一个将sql语句转化为MR工具hive的工作原理：1、使用antlr定义sql语法，（详细见hive.g），由antlr工具将hive.g编译为两个java文件：HiveLexer.java HiveParser.java，可以将输入的sql解析为ast树2、org.apache.hadoop.hive.ql.Driver对ast树进行
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2024-01-17 14:17:52
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MR是HADOOP的核心计算框架。是一个可容错的并行处理集群。1. 核心思想MR的核心思想是分而治之（本来是基于整体数据的运算，结果将数据数据分割成很多个小的数据集。然后并行计算这些小数据集，最后将每个小数据集的计算结果进行汇总。得到最终的计算结果）。 整个过程分为Map阶段和Reduce阶段。第一阶段完全并行，互不相干。第二阶段的reduceTask的并发实例也互不相干。但是
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2023-07-11 22:47:38
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背景：熟悉MR执行的步骤后，可以往3个点继续分析：1. code：MR的执行code，根据执行的步骤产出流程图。2.引擎：了解TEZ/SPARK sql执行的步骤，产出如MR一样的流程图，清楚MR，TEZ，SPARK SQL的区分3.sql编译过程：熟悉hsql提交到执行计划，到MR执行的过程，输出文档。 目前从第三点入手，主要还是跟工作息息相关。美团文章：https://tech.me
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2024-08-22 16:14:53
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HQL是如何转换为MR任务的一、Hive的核心组成介绍二、HQL转换为MR任务流程说明三、HQL的读取与参数解析3.1 程序入口 — CliDriver3.2 找到“CliDriver”这个类的“main”方法3.3 主类的run方法3.4 executeDriver方法3.5 processLine方法3.6 processCmd方法3.7 processLocalCmd方法3.8 qp.ru
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2023-10-05 19:57:20
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大数据技术 —— MapReduce 简介 本文为senlie原创，转载请保留此地址：http://www.cnblogs.com/senlie/ 1.概要很多计算在概念上很直观，但由于输入数据很大，为了能在合理的时间内完成，这些计算必须分布在数以百计数以千计的机器上。例如处理爬取得到的文档、网页请
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2018-08-16 11:37:00
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MRShuffle 和 SparkShuffle 机制和原理分析MR的ShuffleShuffle是什么？（以下部分图片来自于网络，侵删）Shuffle的本义是洗牌、混洗，把一组有一定规则的数据尽量转换成一组无规则的数据，越随机越好。MapReduce中的Shuffle更像是洗牌的逆过程，把一组无规则的数据尽量转换成一组具有一定规则的数据为什么MapReduce计算模型需要Shuffle过程？ 我
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2023-12-13 18:42:50
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1.什么是Spark？与MR的区别？ Spark是开源的通用的计算框架，目的是为了使数据分析更快。MR也是计算框架。 区别？ &nbs
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2023-11-25 09:17:46
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Shuffle简介Shuffle的本意是洗牌、混洗的意思，把一组有规则的数据尽量打乱成无规则的数据。而在MapReduce中，Shuffle更像是洗牌的逆过程，指的是将map端的无规则输出按指定的规则“打乱”成具有一定规则的数据，以便reduce端接收处理。其在MapReduce中所处的工作阶段是map输出后到reduce接收前，具体可以分为map端和reduce端前后两个部分。在shuffle之
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2024-01-13 13:46:06
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MR介绍MapReduce 是 Google 推广的一个简单的编程模型，它对以高度并行和可扩展的方式处理大数据集很有用。 MapReduce 的灵感来源于函数式编程，用户可将他们的计算表达为 map 和 reduce 函数，将数据作为键值对来处理。 Hadoop 提供了一个高级 API 来在各种语言中实现自定义的 map 和 reduce 函数。Hadoop 基础架构负责处理分布式处理的所有复杂方
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2024-05-28 13:49:56
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Hive个人笔记一.Hive的基本概念一.什么是Hive
Hive是基于hadoop的一个数据仓库工具,将结构化的数据文件映射为一张表,并提供类SQL查询功能.
数据仓库的内容是读多写少,hive中不建议对数据进行改写,所有的数据都是在加载的时候确定好的.二.Hive和MapReduce的关系(mr是一款计算引擎,hdfs是一款容器)
1.Hive封装很多的mr模板,代替了写mr
2.Hive执
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2024-01-04 08:21:07
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一、程序状态寄存器访问指令ARM微处理器支持程序状态寄存器访问指令，用于在程序状态寄存器和通用寄存器之间传送数据。MRSMRS{条件} 通用寄存器，程序状态寄存器（CPSR或SPSR）MRS指令用于将程序状态寄存器的内容传送到通用寄存器中。
该指令一般用在以下几种情况：当需要改变程序状态寄存器的内容时，可用MRS将程序状态寄存器的内容读入通用寄存器，修改后再写回程序状态寄存器。当在异常处理或进程切
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2024-01-11 13:38:13
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