谈谈MapReduce的概念、Hadoop MapReduce和Spark基于MR的实现什么是MapReduce？MapReduce是一种分布式海量数据处理的编程模型，用于大规模数据集的并行运算。有以下几个特点：分而治之，并行处理。抽象了map和reduce的计算流程，对于分布式存储的数据可以并行的进行map处理，之后在reduce端对map结果进行汇总。移动计算而非移动数据。数据的计算传输需要大
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2024-01-15 21:14:19
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参考视频教程download: SparkSQL极速入门整合Kudu实现广告业务数据分析 (http://www.notescloud.top/goods/detail/1427)<br/MapReduce综合练习数据及需求(_1)数据(_2)information表(information_3)student表(student_9)需求(_
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2021-09-27 20:40:42
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一、MapReduce框架结构一个完整的mapreduce程序在分布式运行时有三类实例进程： 1、MRAppMaster：负责整个程序的过程调度及状态协调 2、MapTask：负责map阶段的整个数据处理流程 3、ReduceTask：负责reduce阶段的整个数据处理流程 二、MapReduce 编程规范及示例编写2.1 编程规范 1、写一个类（MyMapper），继承hadoop框架
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2024-04-30 19:05:17
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mapreduce的InputFormat1. InputFormat详解InputFormat是mapreduce当中用于处理数据输入的一个组件，是最顶级的一个抽象父类，主要用于解决各个地方的数据源的数据输入问题。2. FileInputFormat常用类FileInputFormat类也是InputFormat的一个子类，通过FileInputFormat类来实现操作hdfs上面的文件。我们可
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2024-04-30 23:29:36
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1.1MapReduce定义MapReduce是一个分布式计算框架，用于编写批处理应用程序，是用户开发“基于Hadoop的数据分析应用”的核心框架。MapReduce核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带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。这里以词频统计为例进行说明，MapReduce 处理的流程如下：input : 读取文本文件；splitting : 将
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2024-04-19 17:24:59
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文章目录MapReduce编程模型wordcount词频统计WordCount编程实例shuffleYARN平台 MapReduce编程模型MapReduce是一种可用于数据处理的编程模型。该模型比较简单，但用于编写有用的程序并不简单。Hadoop可以运行由各种语言编写的MapReduce程序。例如：Java、Python和C++语言等。最重要的是，MapReduce程序本质上是并行运行的，因此
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2024-07-02 06:03:50
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MapReduce-->练习题数据及需求数据information表student表需求代码实现写JavaBean对象来存储数据，实现需求二重写Map方法，实现需求一重写分区类，实现需求四Reduce，实现需求三Driver类数据及需求数据information表游戏 大数据 1null Java 3学习 null 4逛街 全栈 2student表1 张三 女4 李四 男3 王五 男1 赵六 女需求使用MapJOIN来合并表将俩张表的数据封装到一个JavaBea
原创
2021-08-03 10:11:03
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reduce端join算法实现 1、需求： 订单数据表t_order： iddatepidamount100120150710P00012100220150710P00013100220150710P00023 商品信息表t_product idpnamecategory_idpriceP0001小米510002P0002锤
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2024-04-24 15:33:10
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在进行MapReduce计算时，有时候需要把最终的输出数据分到不同的文件中，比如按照省份划分的话，需要把同一省份的数据放到一个文件中；按照性别划分的话，需要把同一性别的数据放到一个文件中。我们知道最终的输出数据是来自于Reducer任务。那么，如果要得到多个文件，意味着有同样数量的Reducer任务在运行。Reducer任务的数据来自于Mapper任务，也就说Mapper任务要划分数据，对于不同的
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2024-03-05 20:20:52
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在Google的《MapReduce: Simpli ed Data Processing on Large Clusters》论文中，作者向世界阐述了什么是MapReduce。其中的几个关于MapReduce的例子很简单，但是很有代表性。拿来分享一下。 &n
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2024-03-15 10:11:01
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Hadoop-Mapreduce入门MapReduce介绍mapreduce设计MapReduce编程规范入门案例WordCount MapReduce介绍MapReduce的思想核心 是“分而治之”，适用于大量复杂的任务处理场景（大规模数据处理场景）。 知识。Map负责“分”，把复杂的任务分解为若干个“简单的任务”来并行处理。可以进行拆分的前提是这些小任务可以并行计算，彼此间几乎没有依赖关系。
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2024-06-19 10:33:26
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目录0- 引言1- Reduce Join（会出现数据倾斜）2- Map Join 0- 引言在hadoop的mapreduce中，数据通过map拉取并打标签，之后通过shuffle过程到reduce端关联得到结果的join称为reduce-join。只在map端关联得到结果的join称为map-join。1- Reduce Join（会出现数据倾斜）通过将关联条件作为Map输出的key，将两表
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2024-04-26 12:04:30
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本系列的开篇在提到使用Map-Reduce实现Join之前，先来看看目前在数据库中应用比较广泛和流行的集中Join算法。它们分别是嵌套循环Join(Nested Loops Join)、排序合并Join(Sort-Merge Join)和哈希Join(Hash Join)。
[b]1.嵌套循环Join[/b]
for R中的每一条记录r do
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2024-03-08 11:09:22
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3.4.1、Map的过程
MapRunnable从input split中读取一个个的record，然后依次调用Mapper的map函数，将结果输出。
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2012-05-19 18:12:49
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MapReduce一、MapReduce概述1.1优缺点优点缺点1.2核心思想1.3MapReduce进程1.4常用数据序列化类型1.5MapReduce编程规范1.5.1 Mapper阶段1.5.2 Reducer阶段1.5.3 Driver阶段二、MapReduce框架原理2.1MapReduce工作流程2.2 Shuffle机制2.3 MapReduce开发总结1：输入数据接口：TextIn...
原创
2021-06-04 17:58:57
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1、MapReduce入门 1、MapReduce定义 MapReduce是一个分布式运算程序的编程框架，是用户开发“基于Hadoop的数据分析应用”的核心框架 MapReduce核心功能是将用户编写的业务逻辑逻辑代码和自带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 2 ...
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2021-09-15 16:39:00
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不要看百度百科上那个解释，什么映射啦，归约啦，
原创
2022-08-15 15:27:20
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MapReduce总结一、本质MapReduce是一个基于分治思想，用于处理海量数据的分布式计算框架。二、mapreduce解决了什么问题1.数据分布式存储-HDFS2.作业调度3.容错4.机器间通信等复杂问题三、分布式计算vs单机计算 四、MapReduce执行流程 1.四个阶段1) Input到map：①file：HDFS中，每个文件切分成多个一定大小（默认64M）的Block②i
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2024-06-01 11:54:08
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实践内容：编写MapReduce程序分析气象数据集（ftp://ftp.ncdc.noaa.gov/pub/data/noaa 上2018年中国地区监测站的数据），分析出2018年每个月出现最高温度的监测站的温度、湿度、纬度、经度、大气压力等信息。要求： 1、输出格式 201801 320,330,52130,122520,10264 201802 350,360,12330,543270,104
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2024-05-25 11:19:19
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下面我一张图,便于理解MapReduce得整个工作原理 下面对上面出现的一些名词进行介绍 ResourceManager：是YARN资源控制框架的中心模块，负责集群中所有的资源的统一管理和分配。它接收来自NM(NodeManager)的汇报，建立AM，并将资源派送给AM(ApplicationMaster)。 NodeManager:简称NM，NodeM
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2024-05-28 19:23:32
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