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
在现代数据处理系统中，`Python实现MR（MapReduce）`成为了一个热门话题，尤其是在大数据和分布式计算的背景下。通过简洁易懂的Python语言实现复杂的计算逻辑，提高了开发效率和系统性能。本文将详细阐述如何使用Python实现MapReduce框架的过程，并为读者提供相关的技术分析和实操示例。
## 1. 背景描述
在大数据处理的场景中，MapReduce是一种极为重要的计算模型。
一、Hive的概念介绍（相当于Hadoop的客户端） 1> Hive处理的数据存储在HDFS中 2>Hive分析数据的底层是MR（在安装完Hive的时候它底层已经完成了对应SQL语句和MR编程的对应关系的模板的写入，将所有MR模板封装在Hive中），而当客户端输入的SQL语句时，
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2023-11-20 07:57:59
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1、理论基础1、什么是Hive?
Hive是一个构建在Hadoop之上的数据仓库,提供类似sql的查询语句HiveQL对数据进行分析处理。
Hive将HiveQL语句转换一系列成MapReduce作业并执行。
目前，Hive除了支持MapReduce计算引擎，还支持Spark和Tez这两种分布式计算引擎。
Hive3.0中MR已标记为过时。
常用于离线批处理
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2023-11-29 09:13:03
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前言《拳皇误闯冒险岛》是拳皇和冒险岛素材的基于JavaSwing的动作类游戏，独创改编。主要需求拳皇迷迷糊糊醒来，发现自己在一间废弃的工厂里，地上爬满怪兽。。这么可爱的怪兽，一拳下去，应该会哭很久吧拳皇心里吐槽了下，向怪兽的怀抱冲了上去~主要设计1、游戏面板生成显示2、背景选用冒险岛素材图3、设计英雄，包含生命值，法术值，英雄的动作变化处理，英雄的技能特效4、设计怪兽，包含怪物血量，攻击力，位置，
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2023-11-10 10:17:36
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一、每次输出文件存在很烦人 二、多重MR
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2016-12-03 01:09:00
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RabbitMQMQ全称为Message Queue, 是一种分布式应用程序的的通信方法，它是消费-生产者模型的一个典型的代表，producer往消息队列中不断写入消息，而另一端consumer则可以读取或者订阅队列中的消息。RabbitMQ是MQ产品的典型代表，是一款基于AMQP协议可复用的企业消息系统。业务上，可以实现服务提供者和消费者之间的数据解耦，提供高可用性的消息传输机制，在实际生产中应
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2023-11-07 00:45:15
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Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张表，并提供类SQL查询功能.说白了，hive就是MapReduce客户端,将用户编写的HQL语法转换成MR程序进行执行。那么，hive是如何实现将hql语法转换成Mr的呢？总的来说，Hive是通过给用户提供的一系列交互接口，接收到用户的指令(SQL)，使用自己的Driver，结合元数据(MetaStore)，将这些指令翻
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2023-11-11 08:35:19
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a.txtid name 001 iphone6002 xiaominote003 mate7004 nubia005 meilanb.txtid orderid 001 00101001 00110002 01001...001 iphone6-->a 00101-->b 00110-->b
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2022-04-13 13:40:47
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1.等值join：Hive支持通常的SQL JOIN语句，但是只支持等值连接，==不支持非等值连接==eg. 根据学生和成绩表，查询学生姓名对应的成绩select * from stu left join score on stu.id = score.s_id;2.内连接(inner join)：只有进行连接的两个表都存在与连接条件相匹配的数据才会被保留下来eg. select * from t
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2023-09-04 16:02:44
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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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小需求：编写一个简单的计算器，该计算器目前只需要支持单位正整数的加、减、乘、除运算，并支持用括号表示优先级别。和我们小 学时学过的算术规则一致，乘法和除法的优先级一样，加法和减法的优先级一样。乘除法的优先级高于加减法。括号的优先级 最高。同一优先级的运算顺序为自左向右。要求提供一个名为eval的API，输入字符串类型的表达式，输出整数类型的运算结果。 实现思路： 将运算表达式（中缀）转换成后缀表
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2023-07-25 10:26:07
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1 代码和业务： package mapreduce;import java.io.tion...
原创
2023-04-23 10:04:03
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1.Hive简述 1.1 Hive是什么 Hive是数据仓库.它是构建在Hadoop之上的,通过解析QL(Hive SQL),转换成MR任务(Tez,Spark......)去提交执行. RDBMS一般是写验证,而Hive是读验证,即数据进入不会验证数据是否符合要求,只在读取的时候检查,解析具体字段 1.2 Hive的优缺点 优点: 可以直接访问HDFS,或者其它的
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2023-11-13 12:42:49
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hive的库、表等数据实际是hdfs系统中的目录和文件，让开发者可以通过sql语句， 像操作关系数据库一样操作文件内容， 比如执行查询，统计，插入等操作。一直很好奇hive是如何做到这些的。通过参考网上几篇不错的文档， 有点小心得分享出来。主要的参考链接 http://tech.meituan.com/hive-sql-to-mapreduce.html http://www.
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2023-07-21 16:21:41
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Pig是一种编程语言，它简化了Hadoop常见的工作任务。Pig可加载数据、表达转换数据以及存储最终结果。Pig内置的操作使得半结构化数据变得有意义（如日志文件）。同时Pig可扩展使用Java中添加的自定义数据类型并支持数据转换。 Hive在Hadoop中扮演数据仓库的角色。Hive添加数据的结构在HDFS（hive superimposes structure on data in HDFS）
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2023-09-12 03:47:08
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首先Spark是借鉴了mapreduce并在其基础上发展起来的，继承了其分布式计算的优点并改进了mapreduce明显的缺陷，但是二者也有不少的差异具体如下：MR是基于进程，spark是基于线程Spark的多个task跑在同一个进程上，这个进程会伴随spark应用程序的整个生命周期，即使没有作业进行，进程也是存在的MR的每一个task都是一个进程，当task完成时，进程也会结束所以，spark比M
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2023-08-11 23:35:57
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MR数据流向示意图步骤 1输入文件从HDFS流向Mapper节点。在一般情况下，map所需要的数据就存在本节点，这就是数据本地化计算的优势，但是往往集群中数据分布不均衡(1000台节点，数据冗余度是10，每个文件并不能均匀分布在每个节点上)，而MR的计算槽位是均匀分布在节点上的(配置文件中指定的map和reduce数量)，所以势必有些计算节点需要通过数据传输从别的节点获取计算数据。步骤 2Mapp
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2023-12-19 19:51:26
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-- hive的库、表等数据操作实际是hdfs系统中的目录和文件，让开发者可以通过sql语句， 像操作关系数据库一样操作文件内容。一、hiveSQL转化为MR过程 一直好奇hiveSQL转化为MR过程，好奇hive是如何做到这些的，所以在网上找了几篇相关博客，根据自己理解重新画了一份执行过程图，做笔记。 二、h
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2023-07-12 09:30:10
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一，调优基础 ：1 ，连接暗示 ：需求 ： 让 join 发生在 map 端sql ：select /*+ mapjoin(customers) */ a.*,b.*
from customers a left outer join orders b
on a.id=b.cid;2 ，hive 执行计划hql 在执行的时候，是转化成了什么样的 mr 去执行的。3 ，查看执行计划 ： expla
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2023-09-05 15:24:40
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