前言玩过Hadoop的小伙伴对MapReduce应该不陌生，MapReduce的强大且灵活，它可以将一个大问题拆分为多个小问题，将各个小问题发送到不同的机器上去处理，所有的机器都完成计算后，再将计算结果合并为一个完整的解决方案，这就是所谓的分布式计算。本文我们就来看看MongoDB中MapReduce的使用。打算用mongodb mapreduce之前一定要知道的事！！！mapreduce其实是分
package mapreduceshiyan1; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache
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2021-07-23 17:00:07
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x1.Map负责将数据打散，Reduce负责对数据进行聚集。
2.MapReduce也采用了Master/Slave结构。Master叫做JobTracker而Slave叫做TaskTracker。用户提交的计算叫做Job，而每一个Job会被划分为若干个Tasks。JobTracker负责Job和Tasks的调度，而TaskTracker负责执行Tasks。
提交作业时，它会首先
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2024-04-30 17:15:30
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前提：安装好Hadoop实验要求基于MapReduce执行“词频统计”任务。 将提供的A，B，C文件上传到HDFS上，之后编写MapReduce代码并将其部署到hadoop，实现文件A，B，C中的词频统计。对实验过程进行详细阐述。实验步骤 1. 启动Hadoop &
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2024-03-22 14:57:46
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文章目录MapReduce简介MR核心编程思想MapReduce的优缺点优点：缺点：MapReduce编程自动化调度平台yarnyarn两大服务进程——Resource Manager和Node Manageryarn中的调度调度选项yarn集群搭建 MapReduce简介Hadoop通过分布式文件系统Hdfs来实现对海量数据的存储，除此之外，Hadoop还提供了分布式计算框架MapReduce
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2024-07-08 12:25:31
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记一次大数据面试真题1.mapduce的执行流程？1）mapreduce 客户端向RM提交任务 2）RM计算任务开启节点，开启AppMaster 3）AppMaster向RM注册，申请资源 4）一旦 ApplicationMaster 申请到资源后，便与对应的 NodeManager 通信，要求 它启动任务。 5）Appmaster 分发具体task给每个node2.shuffle阶段3.Hive
目录 MaperReduce实现WordCount程序二次排序前期准备1. 工程结构2. 编写自定义NewKey类3. 编写WCMapper类4. 编写WCReduer类5. 编写作业描述类6. 将工程打包8. 查看输出结果 MaperReduce实现WordCount程序二次排序前期准备启动Zookeeper./zkServer.sh start启动HDFSstart-dfs.sh启动Ya
MapReduce 定义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。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，并发运行再一个 Hadoop 集群上。MapReduce 优缺点优点 1、易于编程。用户只关心业务逻辑，实现框架的接口。  
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2024-09-12 21:24:38
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MapReduce处理数据的大致流程①InputFormat调用RecordReader，从输入目录的文件中，读取一组数据，封装为keyin-valuein对象②将封装好的key-value，交给Mapper.map()------>将处理的结果写出 keyout-valueout③ReduceTask启动Reducer，使用Reducer.reduce()处理Mapper的keyout-v
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2024-03-29 21:15:34
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今天给大家介绍几道MapReduce相关的面试题，这些题目是我或者别人在面试过程中遇到的，看看你能回答出几道，明天将答案发放给大家。题目1：现有100TB的用户查询词（从搜索引擎日志中提取出来的），如何用MapReduce计算出现次数最多的K个查询词？如何对你设计的算法进行优化？考虑的优化点有：如果一个查询词出现次数非常多，产生的负载倾斜问题会不会导致你的算法性能非常低下，等等。题目2：现有100
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2024-04-06 21:50:06
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Mapper 任务执行过程讲解第一阶段： 是把输入目录下文件按照一定的标准逐个进行逻辑切片， 切成切片规划。 默认情况下， Split size=Block size。 每一个切片有一个MapTask处理。第二阶段：是对切片中的数据按照一定的规则解析成<key, value>。默认规则是把每一行文本内容解析成键值对。 key是每一行的起始位置（单位是字节）， value是本行的文本内容
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2023-10-16 12:59:18
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摘要本文主要调研SSD对于HADOOP集群性能的影响，并制定相应的测试计划，性能影响主要针对常见的HADOOP，HBASE，HIVE三个组件。通过调研发现，组件自身也在考虑SSD对其产生的性能影响，并做了针对性更新，其中HADOOP作为基础组件，分别在2.3.0版本和2.6.0版本提供了对混合存储和分层存储的支持。这些更新已经在一些大的公司中得到了应用，EBAY通过在集群中使用分层存储，在不降低集
Hadoop MapReduce 计算模型分析（一）先简单说一下MapReduce计算模型： 首先这是一个分布式对大数据处理的计算模型。在多个节点上并行处理大数据。在阅读时，你要将自己的思路不断地进行单节点与全局之间的转换。 下面由简到繁，一步步细化MR框架以上就是MR的整个计算模型。输入数据切分成第一次的（K1,
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2023-07-25 00:12:57
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用官方提供的MRunit包进行对MapReducer作业进行测试
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2021-08-05 16:08:32
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-config 启动sshd服务：$ net s...
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2023-06-09 09:30:48
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我们使用之前搭建好的Hadoop环境，可参见：《【Hadoop环境搭建】Centos6.8搭建hadoop伪分布模式》
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2022-05-04 23:13:23
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侵删。
Hadoop是很多组件的集合，主要包括但不限于MapReduce，HDFS，HBase，ZooKeeper。MapReduce模仿了Google MapReduce，HDFS模仿了Google File System，HBase模仿了Google BigTable，ZooKeeper或多或少模仿了Google Chubby（没有前3个出名），所以下文就只提MapReduce、
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2023-11-14 07:55:04
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njdk1.8.0安装了hadoop2...
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2020-04-22 20:56:21
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# 本地测试 MapReduce 需要下载 Hadoop 吗？
作为一名刚入行的小白，我知道你可能在摸索如何进行 MapReduce 的本地测试。本文将通过一个清晰的流程，使用代码示例和注释来帮助你理解整个过程。我们将以一种易懂的方式，带你走完下载和配置 Hadoop 的每一步。
## 整体流程
为了成功在本地测试 MapReduce，我们需要遵循一个清晰的步骤。以下是实现的基本流程：
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搭建伪分布式请查看本博客 里面的三个搭建伪分布式的博客前提是伪分布式可以正常启动。点开虚拟机上边的菜单栏中的虚拟机内的快照功能。（快照：可以及时保存当前操作，也就是保存这个节点，等需要的话可以让系统恢复到这个节点上。）进入操作系统后：（cd /etc）查看本机名（cat hostname）修改本机名（sudo gedit hostname）修改的时候尽
