紧接上一篇，为了把MapReduce的示例搞明白，需要先把Hadoop上的java编译调试环境给整出来，毕竟，一些执行流程的具体细节被封装在了框架中，仅仅靠公开的源代码静态的解读还是太费事了。有了调试器就要方便得多，理解起来也会省事不少。 一、构建基
CHAPTER 2 .Summarization Patterns 随着每天都有更多的数据加载进系统，数据量变得很庞大。这一章专注于对你的数据顶层的，概括性意见的设计模式，从而使你能扩展思路，但可能对局部数据是不适用的。概括性的分析都是关于对相似数据的分组和执行统计运算，创建索引，或仅仅为了计数。 ,你可能想按某种规则计算出所存的钱的总数，或者按人口计算人们在互联网花费的平均时长
参考hadoop权威指南 第六章，6.4节背景hadoop，mapreduce就如MVC，spring一样现在已经是烂大街了，虽然用过，但是说看过源码么，没有，调过参数么？调过，调到刚好能跑起来。现在有时间看看hadoop权威指南，感觉真是走了许多弯路。MR流程参数共同影响io.sort.factor多路合并允许的最大输入路数。设成较大的值可以减少合并轮数，从而减少磁盘读写次数。map端io.so
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2024-04-19 10:43:39
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MapReduce 之Map 端 join一 前言引入数据倾斜{数据倾斜在MapReduce编程模型中十分常见,用最通俗易懂的话来说,数据倾斜无非就是大量的相同key被partition分配到一个分区里,造成了'一个人累死,其他人闲死'的情况,这种情况是我们不能接受的,这也违背了并行计算的初衷,首先一个节点要承受着巨大的压力,而其他节点计算完毕后要一直等待这个忙碌的节点,也拖累了整体的计算时间,可
一：WritableComparable排序排序是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会被排序，而不管逻辑上是否需要。默认排序是按照字典顺序排序，且实现该排序的方法是快速排序。对于MapTask，它会将处理的结果暂时放到环形缓冲区中，当环形缓冲区使用率达到一定阈值后，再对
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2024-03-21 08:53:53
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hadoop MapReduce2 多Job串行处理示例代码
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2015-05-30 15:34:00
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Hadoop MapReduce2 几个常用的功能代码示例
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2015-05-30 13:19:00
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前言：
MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念"Map（映射）"和"Reduce（归约）"，和它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。它极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在分布式系统上。 当前的软件实现是指定一个Map（映射）函数，用来把一组键值对映射成一组新的键值对，指定并发的Red
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2024-05-20 22:47:13
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一、MapReduce的核心功能
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的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。二、MapReduce的优点易于编程它简单的实现一些接口，就可以完成一个分布式程序，这个分布式程序可以分布到大量廉价的PC机
对输出数据切片对于压缩文件无法切片切片的数量决定了Map的数量切片的尺寸算法：size = Math.max(minSize, Math.min(maxSize, blockSize))；
原创
2022-09-30 10:13:21
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上一次是在windows上面搭建了hadoop环境，然后并在上面跑了mapreduce程序（wordcount），这一次在linux环境中来搭建hadoop环境，并安装eclipse便于今后开发。1：安装虚拟机，装linux系统 这里我安装的虚拟机是VMware WorkStation。Linux系统
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2024-04-14 09:38:37
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4.1. Mapreduce中的排序初步4.1.1 需求对日志数据中的上下行流量信息汇总，并输出按照总流量倒序排序的结果数据如下：1363157985066 1372623050300-FD-07-A4-72-B8:CMCC120.196.100.82 &n
原创
2017-04-05 13:18:25
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MapReduce的编程思想(1)MapReduce的过程(2)1. MapReduce从输入到输出一个MapReduce的作业经过了input、map、combine、reduce、output五个阶段。其中combine阶段不一定发生，map输出的中间结果被分发到reduce的...
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2016-04-17 16:54:00
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MapReduce的全局计数器1.1、介绍计数器是用来记录job的执行进度和状
原创
2017-10-23 13:29:17
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之前写的关于MR的文章的前半部分已丢。所以下面重点从3个部分来谈MR： 1）Job任务执行过程，以及主要进程-ResourceManager和NodeManager作用； 2）shuffle过程； 3）主要代码；一、Job任务执行过程 这里是hadoop2.0-ResourceManager的Job的执行过程： 1）run job阶段，由提交Job客户端JVM完成，主要做job环境信
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2023-07-12 13:07:36
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3.1 mapreduce的shuffle机制3.1.1 概述：v mapreduce中，map阶段处理的数据如何传递给reduce阶段，是mapreduce框架中最关键的一个流程，这个流程就叫shuffle；v shuffle: 洗牌、发牌——（核心机制：数据分区，排序，缓存）；v 具体来说：就是将maptask输出的处理结果数据，分发给reducetas
原创
2017-04-05 13:15:32
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0 mapreduce概述： ◆MapReduce是一种分布式计算模型，由Google提出，主要用于搜索领域，简（Reducing ...
原创
2023-04-20 18:43:46
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原文作者:董西成 鉴于大量读者索要MapReduce相关面试题(二)的答案，今天决定将这几道题的参考答案发给大家，这些答案是我个人按照自己的理解写的，有些题目的答案可能并不完善，欢迎大家补充。题目1: MapReduce中排序发生在哪几个阶段？这些排序是否可以避免，为什么？答：一个MapReduce作业由Map阶段和Reduce阶段两部分组成，这两个阶段会对数据排序，从这个意义
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2024-05-05 12:20:26
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项目github地址：bitcarmanlee easy-algorithm-interview-and-practice 欢迎大家star，留言，一起学习进步1.Hadoop 1.X架构Hadoop 1.X的组件主要有两个 1.HDFS(HDFS V1) 2.MapReduce(MR V1) 其中HDFS是分布式文件存储系统，MapReduce是计算框架。MapReduce 1.X是Master
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2024-01-29 10:56:59
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在0.20版本及更早期的系列中，mapred.job.tracker 决定了执行MapReduce程序的方式。如果这个配置属性被设置为local(默认值)，则使用本地的作业运行器。运行器在耽搁JVM上运行整个作业。它被设计用来在小的数据集上测试和运行MapReduce程序。如果 mapred.job.tracker 被设置为用冒号分开的主机和端口对（主机：端口），那么该配置属性就被解释为一个job
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2016-11-20 22:29:01
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