在Hadoop中，每个MapReduce任务都被初始化为一个job,每个job又可分为两个阶段:map阶段和reduce阶段。这两个阶段分别用两个函数来表示。Map函数接收一个<key,value>形式的输入，然后同样产生一个<ey,value>形式的中间输出，Hadoop会负责将所有具有相同中间key值的value集合在一起传递给reduce函数，reduce函数接收
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2023-07-18 17:32:49
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作者：Coldwings
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2016-10-11 19:43:00
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在hadoop中最重要的就是基于hdfs的MapReduce分布式计算模型(以下简称“MR模型”)。hadoop周边的框架都是基于MapReduce做的各种操作，因此MapReduce是学好hadoop的基础。但是，很多初学者对Map、Reduce的本来面目不了解，一时之间不明白map、reduce到底是干什么的，为什么这个样子。下文试图逐一详解。 &
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精选
2013-07-29 09:23:40
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map()函数接收两个参数，一个是函数，一个是 Iterable，map 将传入的函数依次作用到序列的每个元素，并把结果作为新的Iterator 返回。map()传入的第一个参数是 f，即函数对象本身。由于结果 r 是一个Iterator， Iterator 是惰性序列，因此通过 list()函数让它把整个序列都计算出来并返回一个 list。map()作为高阶函数，事实上它把运...
原创
2021-08-18 09:48:46
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客户端Job提交阶段一个待处理的数据集首先会进入客户端，最先运行的是Driver类，初始化job配置信息，其中包括自定义分区信息、虚拟存储切片信息、数据输入输出路径、Mapper和Reducer的输入输出KV类型。接着在Job类中，客户端首先会确定Job的state是否为DEFINE，如果是则处理API的兼容问题，然后开始尝试与Yarn服务器建立连接。如果连接失败则启动本地运行模式。接下来就开始启
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2024-04-13 00:04:39
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简介Stream API提供了一些预定义的reduce操作，比如count(), max(), min(), sum()等。如果我们需要自己写reduce的逻辑，则可以使用reduce方法。本文将会详细分析一下reduce方法的使用，并给出具体的例子。reduce详解Stream类中有三种reduce，分别接受1个参数，2个参数，和3个参数，首先来看一个参数的情况：Optional reduce(
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2024-07-24 22:43:43
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解读WordCountWordCount程序就是MapReduce的HelloWord程序。通过对WordCount程序分析，我们可以了解MapReduce程序的基本结构和执行过程。 WordCount设计思路WordCount程序很好的体现了MapReduce编程思想。一般来说，文本作为MapReduce的输入，MapReduce会将文本进行切分处理并将行号作为输入键值对的键，文本内容
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2023-12-20 12:37:36
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Hive优化一、Hive任务创建文件数优化1.1 Map端文件合并减少Map任务数量一般来说，HDFS的默认文件块大小是128M，如果在Hive执行任务时，发现Map端的任务过多，且执行时间多数不超过一分钟，建议通过参数，划分(split)文件的大小，合并小文件。如：set hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInpu
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2023-09-20 06:32:51
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Map，Filter 和 Reduce 三个高阶函数能为函数式编程提供便利。首先看一下什么是MapReduce？摘自wiki中关于MapReduce的解释：MapReduce是Google提出的一个软件架构，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念“Map（映射）”和“Reduce（归纳）”，及他们的主要思想，都是从函数式编程语言借来的，还有从矢量编程语言借来的特性。当前的软件实现是指定一个
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2023-10-27 06:28:42
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不用kettle,不写代码，直接传输数据到目标数据库，自动建表，是谁还不会用DBeaver。（3）选择想要导入的数据库B。（2）选择导出到数据库表。
文章目录WritableComparable 排序一、排序概述1、排序分类2、自定义排序(1)、原理分析二、WritableComparable 排序案例(全排序)1、需求 WritableComparable 排序一、排序概述排序是MapReduce框架中最重要的操作之一 MapTask和ReduceTask均会对数据按照key进行排序，该操作属于Hadoop的默认行为，任何应用程序中的数据均
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2024-03-20 22:07:44
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2017-07-31 18:20:59 一、map函数 map()：会根据提供的函数对指定序列做映射。第一个参数 function 以参数序列中的每一个元素调用 function 函数，返回包含每次 function 函数返回值的iterator,即迭代器，使用list函数可以将之转成列表。 map
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2017-07-31 21:48:00
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lambda:匿名函数,冒号左边是匿名函数的参数,右边是匿名函数的返回值 g = lambda x,y:x+y g(1,2)#不加map,lambda不接受迭代参数表 map(func,args_iterable) 第一个参数为一个函数，第二个参数为迭代器 # 迭代器里的每个元素成为函数的参数，遍历
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2020-10-30 09:55:00
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如果你读过Google的那篇大名鼎鼎的论文“MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters”，你就能大概明白map/reduce的概念。 map 举例说明，比如我们有一个函数f(x)=x2，要把这个函数作用在一个数组[1, 2, 3,
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2017-02-25 16:50:00
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Ceph是一个开源的分布式存储系统，它提供了可靠的分布式数据存储和对象存储服务。Ceph的核心组件之一是Map Reduce框架，它为大数据处理提供了高效可扩展的解决方案。本文将介绍Ceph Map Reduce，并讨论其在分布式计算中的重要性和应用。
Map Reduce是一种用于处理大规模数据集的编程模型和算法。它的思想是将大型任务分解为多个小任务，然后分布式地在多个计算节点上并行执行，最后
原创
2024-02-01 10:27:37
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db.inventory.insertMany([ { item: "journal", qty: 25, size: { h: 14, w: 21, uom: "cm" }, status: "A" }, { item: "journal", qty: 50, size: { h: 8.5, w: 11, uom: "in" }, status: "A" }, { it...
翻译
2021-08-25 11:10:39
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http://wiki.apache.org/hadoop/WordCount
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2022-07-19 11:29:13
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db.inventory.insertMany([ { item: "journal", qty: 25, size: { h: 14, w: 21, uom: "cm" }, status: "A" }, {
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2022-02-18 11:15:59
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一、数据库的启动(STARTUP)要启动和关闭数据库，必须要以具有ORACLE管理员权限的用户登陆，通常也就是以具有SYSDBA权限的用户登陆。所以我们最好还是设置DBA用户具有SYSDBA权限。I)启动一个数据库需要三个步骤：1、创建一个ORACLE实例(非安装阶段)2、由实例安装数据库(安装阶段)3、打开数据库(打开阶段)命令：a、STARTUP NOMOUNT(仅仅创建一个ORACLE实例)
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2024-10-23 15:59:22
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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，该参数不能自定义修改)；2、举例：a) 假设input目录下有1个文件a,大小为780M,那么hadoop会将该文件a分隔
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2024-08-03 20:04:18
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