MapReduce概述 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。 MapRe ...
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2021-08-27 22:25:00
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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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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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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
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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解：展开函数式得到2yx2+2xy+y=x2-2x-3 继而得到(2y-1)x2+(2y+2)x+(y+3)=0 将上式看作x的二次方程，y组成了方程的系数。 只有Δ>=0,x才有实值。 Δ=(2y+2)2-4(2y-1)(y+3)=-4y2-12y+16>=0 推导出（y+4)(y-1)<=0 满
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2017-12-28 08:26:00
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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
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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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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分别用纸上的判别式法和Canvas图像法求函数 y=(x^2-2x-3)/(2x^2+2x+1) 的极值点。
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2024-02-29 16:33:39
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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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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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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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MapReduce 如何解决负载均衡和数据倾斜：阶段主要出在Map作业结束后，shuffer（洗牌）过程中，如何将map处理后的结果分成多少份，交由Reduce作业，使得每部分reduce作业尽可能均衡处理数据计算。系统默认将partitions 按照Hash模运算分割（存储对象的hash值与reduce的个数取模），这样很容易出现数据倾斜，导致其中一个reduce作业分得大量数据计算
原创
2016-06-04 13:34:20
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