1）分布式的运算程序往往需要分成至少2个阶段。 2）第一个阶段的MapTask并发实例，完全并行运行，互不相干。 3）第二个阶段的ReduceTask并发实例互不相干，但是他们的数据依赖于上一个阶段的所有MapTask并发实例的输出。 4）MapReduce编程模型只能包含一个Map阶段和一个Reduce阶段，如果用户的业务逻辑非常复杂，那就只能多个MapReduce程序，串行运行。1.概念
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2024-04-09 17:06:31
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1.mapreduce的定义 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，并运行在一个Hadoop集群上；2.mapreduce的核心思想 “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）； Map负责“分”，即把
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2024-03-25 16:48:05
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Map的输出 是key,value的 list Reduce的输入是key。value的list MapReduce核心思想 分而治之，先分后和; MapReduce是hadoop提供的一个分布式运算框架1将任务分为两个阶段执行 第一阶段:map阶段:(3台机器) 读取数据自己节点的任务数据,处理数据,根据key的hashcode%n的值决定输出结果的位置第二阶段:reduce阶段:(2台机器)
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2024-04-04 09:27:22
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MapReduce的编程思想(1)MapReduce的过程(2)1. MapReduce采用分而治之的思想，将数据处理拆分为主要的Map（映射）与Reduce（化简）两步，MapReduce操作数据的最小单位是一个键值对。2. MapReduce计算框架为主从架构，分别是JobTr...
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2016-04-17 16:51:00
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MapReduce原理篇 MapReduce是一个分布式运算框架，主要的功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认的组件整合在一起形成一个完整的分布式运算程序，并发的运行在一个集群上。客户端提交MapReduce任务的过程流程如下： 1.用户提交job任务之后，程序运行job.sumbit()方法，这
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2024-10-12 10:44:54
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@ 概念 Job(作业) : 一个MapReduce程序称为一个Job。 MRAppMaster（MR任务的主节点）: 一个Job在运行时，会先启动一个进程，这个进程称为MRAppMaster，负责Job中执行状态的监控，容错，和RM申请资源，提交Task等。 Task(任务)： Task是一个进程
原创
2021-07-20 09:16:41
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1.MapReduce概念MapReduce是一个分布式计算框架，它被设计用于并行计算海量数据。第一个提出该技术框架的是Google公司，而Google的灵感则来自于函数式编程语言，如LISP,Scheme,ML等。Map：过滤一些原始数据Reduce：处理这些数据，得到我们想要的结果当你向MapReduce框架提交一个计算作业时，它会首先把计算作业拆分成若干个Map任务，然后分配到不同的节点上去
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2024-04-06 10:38:42
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项目实战案例：搜狗日志查询分析数据：一、电商大数据平台整体架构1、大数据（Hadoop、Spark、Hive）都是一种数据仓库的实现方式核心问题：数据存储、数据计算什么是数据仓库？传统的解决大数据的方式，就是一个数据库一般只做查询2、大数据平台整体的架构部署：Apache、Ambari（HDP）、CDH二、在项目中使用使用瀑布模型（软件工程：方法论）1、瀑布模型几个阶段?2、每个阶段完成的任务三、
原创
2018-05-06 15:51:46
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作者：黄宜华面向大规模数据处理，MapReduce有以下三个层面上的基本设计思想。1.对付大数据并行处理：分而治之 一个大数据若可以分为具有同样计算过程的数据块，并且这些数据块之间不存在数据依赖关系，则提高处理速度的最好办法就是采用“分而治之”的策略进行 并行化计算。MapReduce采用了这种“分而治之”的设计思想，对相互间不具有或者有较少数据依赖关系的大数据，用一定的
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2024-04-29 22:07:02
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1、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2、优点（1）MapReduce 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 机器上运
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2024-10-08 11:18:30
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MapReduce核心思想MapReduce核心编程思想 即分而治之需求：统计其中每一个单词出现的总次数(
原创
2022-09-16 06:20:21
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1、mapreduce的定义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。2、mapreduce的核心思想MapReduce的核心思想是“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）。Ma
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2024-04-05 12:50:47
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目录一、Mapper部分二、Reducer部分三、Driver部分四、wordcount演示实例4.1需求：4.2测试数据：4.3代码实现4.3.1 pom.xml⽂件的配置4.3.2 定义⼀个mapper内部类4.3.3 定义⼀个reducer内部类4.3.4 定义⼀个Driver类 ⽤户编写的
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2024-04-22 07:16:55
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一、实验题目 开发MapReduce程序 二、实验要求 对于各种形式的文本分析而言，LineCount应用程序是一个不可或缺的统计工具。 想分析文本，我们必须知道文本中的行数、字数和单词数。 此外，这些参数的出现频率也有助于我们对数（值）进行分类。 本次实验练习中，我们将借助Eclipse集成开发环境（IDE）编写MapReduce程序，以统计给定文本文件的行数。 三、操作步骤
1.在Ubu
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2024-04-22 21:49:36
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MapReduce思想 MapReduce思想在生活中处处可见。或多或少都曾接触过这种思想。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）。即使是发布过论文实现分布式计算的谷歌也只是实现了这种思想，而不是自己原创。 Map负责“分”，即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
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2024-04-15 15:25:52
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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； 1.1 为什么要MAPREDUCE（1）海量数据在单机上处理因为硬件资源限制，无法胜任（2）而一旦将单机版程序扩展到集群来分布式运行，将极大增加程序的
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2024-04-25 07:52:41
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hive框架主要是针对mapreduce进行封装的。Hadoop MapReduce MapReduce核心思想初认识mapreduce里面的map阶段，需要把文件分开一个文件200MB，分成两个 128MB和72MB这个不是分块，这个专业术语叫做切片为什么切片生成以后是以128MB来切的呢？因为切片和块有关系。切的每一片都会分一个MapTask如果两个文件切片成了三份，map阶段就会有三个Maptask，三个task互不干扰，并发执行。每个maptask操作每个切片的时候，按行读
原创
2022-11-18 09:15:46
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一.MapReduce流程介绍假设我们有一个任务：用于统计一个文件当中一个单词出现的总次数,查询结果保存到两个文件里，一个装载a-p单词出现的次数，一个文件装载q-z单词出现的个数。下面是这个任务使用mapreduce实现的具体流程： MapReduce当中需要注意的是：1.一个MapReduce程序运行之后，Map和Reduce阶段都可以并行执行，但是每次一个MapReduce程序只能处理一
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2021-04-29 14:09:29
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mapreduce原理解释理解MapReduce思想MapReduce思想在生活中处处可见。或多或少都曾接触过这种思想。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）。即使是发布过论文实现分布式计算的谷歌也只是实现了这种思想，而不是自己原创。 Map负责“分”，即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
编程思想： 1、化繁为简：即将复杂的需求，拆解成简单的需求，逐步完成 2、先死后活：先考虑固定的值，然后转成可以灵活变化的值 for（int i = 0;i<=5;i++）{ system.out.println(i + "+" +(5-1) + "=" + n) } 转换为如下方法： （解释;输出 ...
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2021-06-06 23:54:00
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