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
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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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
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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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
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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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
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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假定我们需要计算大文本中每一行的长度，并且报告每个长度的行数。在HadoopMapReduce中，我们首先使用一个Mapper，生成为以行的长度作为key，1作为value的键值对。
public class LineLengthMapper extends
Mapper<LongWritable, Text, IntWritable, IntWritable> {
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2023-10-03 19:55:40
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hadoop培训课程：MapReduce环境、原理、架构及操作1、环境说明部署节点操作系统为CentOS，防火墙和SElinux禁用，创建了一个shiyanlou用户并在系统根目录下创建/app目录，用于存放Hadoop等组件运行包。因为该目录用于安装hadoop等组件程序，用户对shiyanlou必须赋予rwx权限(一般做法是root用户在根目录下创建/app目录，并修改该目录拥有者为shiya
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2024-01-08 14:15:34
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一、资源相关参数(1) mapreduce.map.memory.mb: 一个Map Task可使用的资源上限（单位:MB），默认为1024。如果Map Task实际使用的资源量超过该值，则会被强制杀死。(2) mapreduce.reduce.memory.mb: 一个Reduce Task可使用的资源上限（单位:MB），默认为1024。如果Reduce Task实际使用的资源量超过该值，则会被
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2024-05-22 17:24:52
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主要集中在两个方面：一是计算性能方面的优化；二是I/O操作方面的优化
1. 任务调度
所有的任务能公平地分享系统资源
2. 数据预处理与InputSplit的大小
合理地设置block块大小 dfs.block.size 默认值是67108864 (64MB)。对于很多情况来说，134217728 (128MB)更加合适
可
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2024-05-31 19:46:59
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MapReduce程序可以以以下三种模式运行Local(Standalone) Mode：只有一个 Java 虚拟机在跑，完全没有分
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2022-07-21 19:46:57
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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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前言 前面一篇博文写的是Combiner优化MapReduce执行，也就是使用Combiner在map端执行减少reduce端的计算量。
一、作业的默认配置 MapReduce程序的默认配置 1）概述 在我们的MapReduce程序中有一些默认的配置。所以说当我们程序如果要使用这些默认配置时，可以不用写。 我们的一个MapReduce程序一定会有Mapper和Reducer，但是我们
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2023-07-12 02:25:36
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？？？1、加载程序运行时所需要的外部类：命令：bin/hadoop jar xxxx.jar /file1 /out –D mapred.input.dir=/test/input1可以直接指定mapred.input.dir的值2、文件读取顺序：应用场景：当处理多个文件中的数据，且数据之间有先后关系例如：有两个文件：一个是城市跟手机号的对应数据。一个是手机号跟对应的流量，统计结果是每个城市一天的
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2024-03-25 12:51:42
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MapReduce架构是Hadoop框架中最核心的设计之一。 MapReduce 的思想简单的一句话解释就是“任务的分解与结果的汇总”。MapReduce 从名字上来看，两个动词Map 和Reduce， “Map（地图）”就是将一个图分解成为多个子图， “Reduce（缩小）”就是将分解后多任务处理的结果汇总起来，得出最后的分析结果。 通俗说MapR
# 学习Hadoop MapReduce配置的指南
Hadoop MapReduce 是一种编程模型，能够有效地处理大量数据。配置 Hadoop MapReduce 可能会让初学者感到困惑，但只要按照步骤来，就可以顺利完成。本文将为您提供清晰的流程以及相关的代码示例。
## 步骤流程
以下是 Hadoop MapReduce 配置的基本步骤：
| 步骤 | 描述
MapReduce 文章目录MapReduce1、常用数据序列化类型2、编程规范（三个阶段）Mapper阶段Reducer阶段Driver阶段3、编程环境准备4、简单案例(单词统计)5、序列化序列化概述自定义 bean 对象实现序列化接口（Writable）步骤程序（序列化接口）6、InputFormat 数据输入TextInputFormat（默认）CombineTextInputFormat7
