MapReduce是一种可用于数据处理的编程模型.前面的博客说过,MapReduce是基于谷歌的同名论文,下面我来具体的说说MapReduce是做什么的,又是由什么组成的.一个MapReduce分为两个阶段,也就是名字中的两个单词:map阶段与reduce阶段.简略流程是:map以(key, value)的形式输入数据并根据编写的map()处理数据,输出为(key, value)的形式
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2024-05-07 13:55:01
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使用MapReduce处理数据库中的豆瓣数据数据及需求代码实现自定义接收数据类自定义接收输出数据类Mapper阶段Reduce阶段Driver阶段结果数据及需求需求去掉rank列actor列只要导演的名字即可只保留num列的评价人数代码实现自定义接收数据类
原创
2021-08-03 10:04:39
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文章目录MapReduce读写数据库1.为什么要读写数据库2.如何实现读写数据库3.需求 ---- 从数据库中读
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2022-08-12 12:03:37
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文章目录猫眼电影数据库传输数据1.数据集样式分析2.封装数据库Bean阶段3.Maper阶段4.Reducer阶段5.Driver阶段6.结果展示猫眼电影数据库传输数据1.数据集样式分析将数据存储到数据库中，按照“，”号拆分数据集；定义Bean对象，封装字段属性；Map阶段获取数据，对每个字段处理（去重双引号），封装；Reducer阶端输出。返回顶部
原创
2022-08-12 12:02:50
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查询语法show functions 查看系统中 支持的函数
desc function 加想要查的函数 查询这个函数怎么用
if(1==1,1,0) 类似于三维运算符 表达式一成立执行1,不成立执行0
nvl(comm,0) 如果comm是null就返回0,如果不是null就返货comm原本的默认值
greatest(jb,jj,tc) 返回里面最大的一个数
c
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2024-06-18 22:46:00
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一、MapReduce概述 Hadoop MapReduce 是一个分布式计算框架，用于编写批处理应用程序。编写好的程序可以提交到 Hadoop 集群上用于并行处理大规模的数据集。 MapReduce 作业通过将
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2024-06-19 10:22:06
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分析MapReduce执行过程 MapReduce运行的时候，会通过Mapper运行的任务读取HDFS中的数据文件，然后调用自己的方法，处理数据，最后输出。Reducer任务会接收Mapper任务输出的数据，作为自己的输入数据，调用自己的方法，最后输出到HDFS的文件中。整个流程如图：Mapper任务的执行过程详解每个Mapper任务是一个java进程
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2024-05-08 17:45:37
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文章目录MR与远程数据库的交互♦ 创建数据库及其表数据一、远程数据库数据——保存到本地二、远程
原创
2022-08-12 12:04:03
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Hadoop以可扩展、易用、分布式处理海量数据为目标，在海量数据处理领域不断地制造着神话。其中，最为重要的一个特性就是中间数据的使用上。Hadoop将Map阶段产生的结果，不直接存入HDFS,而是放在本地磁盘中作为中间数据存储起来。等到Reduce启动以后，就从Map阶段拉取中间数据。这个过程成为了MapReduce中的一个大家津津乐道的经典过程，但是，它内部是如何实现的呢？传输其中中间是通过Ht
MongoDB数据库的MapReduce简单操作
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2021-07-27 15:47:22
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之前自己做的hadoop项目是基于0.20.2版本的，查了一下资料，知道了自己以前学的是原map/reduce模型。官方说明： 1.1.X - current stable version, 1.1 release 1.2.X - current beta version, 1.2 release 2.X.X -
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2024-09-26 18:37:53
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package com.sun.mysql;import java.io.DataInput;import java.io.DataOutput;import java.io.IOException;import java.sql.PreparedStatement;import java.sql.ResultSet;import java.sql.SQLException;import java
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2014-10-15 18:31:21
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Hadoop系列文章目录1、hadoop3.1.4简单介绍及部署、简单验证2、HDFS操作 - shell客户端3、HDFS的使用（读写、上传、下载、遍历、查找文件、整个目录拷贝、只拷贝文件、列出文件夹下文件、删除文件及目录、获取文件及文件夹属性等）-java4、HDFS-java操作类HDFSUtil及junit测试（HDFS的常见操作以及HA环境的配置）5、HDFS API的RESTful风格
原创
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2023-05-15 15:38:39
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在执行MapReduce程序的时候，控制台输出日志中通常有下面所示片段内容Hadoop内置的计数器可以收集、统计程序运行中核心
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2023-05-15 17:05:50
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MapReduce1、 MapReduce是一个分布式运算的编程框架，是用户开发“基于Hadoop的数据分析应用”的核心框架。2、MapReduce的核心功能：将用户编写的业务逻辑代码和自带的默认组件整合成一个完整的分布式运算程序，并发运行在一个Hadoop集群上。3、MapReduce优缺点：优点：
易于编程：简单的实现一个接口，就可以完成一个分布式的程序，这个程序可以分布到大量廉价的PC
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2023-12-12 10:51:14
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MapReduce 是 Hadoop 分布式数据库吗？
在信息技术迅速发展的今天，数据处理的方式和工具也在不断演变。而在大数据领域，Hadoop 的 MapReduce 成为了重要的处理工具之一，但其本质究竟是什么，常常会引发讨论。本文将结合背景、技术原理、架构解析、源码分析、案例分析等多个方面，探讨“MapReduce 是 Hadoop 分布式数据库吗”的问题。
## 背景描述
在大数据技
mapreduce的过程介绍注意：下面的内容中RM=ResourceManager ,NM=NodeManagerstep 1: client -> RM这是提交job的流程，client端先向RM申请一个ApplicationId，RM进行内部处理包括资源分配，优先级设定之类的准备工作.等到ApplicationId后，client端提交程序到RM执行。 这个提交过程会指明localfil
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2024-10-24 09:50:41
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Bitmap 问题给40亿个不重复的unsigned int的整数，没排过序的，然后再给一个数，如何快速判断这个数是否在那40亿个数当中？方案1：用位图/Bitmap的方法，申请512M的内存，一个bit位代表一个unsigned int值。读入40亿个数，设置相应的bit位，读入要查询的数，查看相
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2020-03-05 21:48:00
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MapReduce程序运行流程作者：数据分析玩家 一直以来虽然都在学习hadoop，也打算写一篇关于MapReduce程序运行流程的博客文章，但是一直没有时间，今天抽空写一篇，本篇文章尽量写的详细 为了方便理解，先用作图的方式进行阐述： MapReduce程序的执行过程分为两个阶段：
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2023-11-28 12:38:33
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上篇，我们介绍了hadoop中hdfs文件系统，本篇我们继续学习下hadoop的另一大核心：mapreduce。mapreduce是hadoop中首创的分布式运算框架，它极擅长离线的海量日志数据的分析，离线的批量任务处理。mapreduce将一个任务(job) 划分为两个阶段：map(映射)阶段和reduce(化简)阶段。map(映射)阶段： 处理单个的、具体的一条一条的数据，
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2023-11-13 06:10:06
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