一、Mapreduce的理解？Mapreduce 的执行原理？Mapper 阶段1、先将HDFS中的输入文件file按照一定的标准进行切片2、调用自己编写的map逻辑，将输入的键值对<k1，v1>变成<k2，v2>3、按照一定的规则对输出的键值对<k2,v2>进行分区4、对每个分区中的键值对进行排序。Reduce 阶段1、对多个Mapper任务的输出，按照不同的
案例操作目录1. WordCount案例2.Partition分区案例3.全排序样例 1. WordCount案例需求：在给定的文本文件中统计输出每一个单词出现的总次数 （1）输入数据（2）期望输出数据2）需求分析 按照MapReduce编程规范，分别编写Mapper，Reducer，Driver。代码： Mapper:public class WordCountMapper extends M
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2024-07-26 12:43:18
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数据准备 order.txt1001 01 1
1002 02 2
1003 03 3
1004 01 4
1005 02 5
1006 03 6pd.txt01 小米
02 华为
03 格力将商品信息表中数据根据商品 pid 合并到订单数据表中。最终数据形式： 需求 1： Reduce 端表合并（数据倾斜） 通过将关联条件作为 map 输
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2024-04-03 12:22:14
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案例总结目录1. Reduce Join案例2. Map Join案例3. 数据清洗（ETL） 1. Reduce Join案例需求：将下列两个表进行合并，订单中的pid经过合并之后编程pname订单数据表t_orderidpidamount100101110020221003033100401410050251006036商品表：pidpname01小米02华为03格力合并后：idpnamea
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2024-05-31 15:54:45
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例1:文件的字符串查找 这里reduce不做merge的工作，因为每行都是不一样的，不能merge.与传统的grep程序相比，使用MapReduce可以加快处理，因为1它是Distributed的，不用把所有的文件都拷到一台机器上运行,你的data可以在不同的server上，原因2，它能并行处理，加快处理的速度。 例2: Reverse Web-link graphMap:将&
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2024-01-08 15:37:32
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目录一、问题介绍（一）案例分析1. TopN分析法介绍2. 案例需求及分析（二）案例实现1. Map阶段实现2. Reduce阶段实现3. Driver程序主类实现4. 效果测试二、完整代码num.txt1、TopNMapper.java2、 TopNReducer.java3、TopNDriver.java三、运行结果 一、问题介绍（一）案例分析1. TopN分析法介绍Top
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2024-03-25 15:59:34
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案例一：找出每个月中气温最高的2天1949-10-01 14:21:02 34c1949-10-02 14:01:02 36c1950-01-01 11:21:02 32c1950-10-0
原创
2023-02-06 16:18:10
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文章目录综合案例① 数据文件② 具体要求③ 具体实现• 上传文件• 封装Bean类• Mapper类缓存information.txt，实现与stude
原创
2022-08-12 10:55:30
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# Hadoop MapReduce案例
Hadoop是一个开源的分布式计算框架，它可以处理大规模数据集，并将其分布在多个计算节点上进行并行处理。其中，MapReduce是Hadoop的核心模型之一，它可以帮助开发人员更方便地编写并行计算任务。
在本文中，我们将介绍一个基于Hadoop MapReduce的案例，以帮助读者更好地理解和使用该技术。
## 案例背景
假设我们有一个文本文件，其
原创
2023-09-12 06:26:21
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环境搭建 hadoop2.7.7，可用：http://www.4k8k.xyz/article/weixin_42278880/102599472 WordCount 业务逻辑： MapTask 阶段处理每个数据分块的单词统计分析，思路是将每一行文本拆分成一个个的单词，每遇到一个单词则把其转换成一个 ...
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2021-10-05 16:56:00
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1、案例分析TopN分析法指从研究对象中按照某一指标进行倒序或者正序排列，取其中所需要的N个数据，并对这N个数据进行重点分析的方法。在自己的目录下创建数据文件num.txt使用MapReduce技术提取上述文本中最大五个数据，并将最终结果汇总到指定文件中。2、案例实现（1）Map阶段实现使用idea开发工具前打开以前创建的Maven项目，并且新创建cn.itcast.mr.topN包，在该路径下编
MapReduce 使用案例 MapReduce在面试过程中出现的频率还是挺高的，尤其是数据挖掘等岗位。通常面试官会出一个大数据题目，需要被试者根据题目设计基于MapReduce的算法来解答。我在一个大神的博客中找到相关的MapReduce使用案例，下面将链接分享出来。鉴于目前自身对MapReduc
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2018-12-06 16:37:00
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正文MapReduce 来源于 Google 2004 年发布的论文，它是一个编程模型，用以进行大数据量的计算。对于大数据量的计算，通常采用的处理方式就是并行计算。但对许多开发者来说，自己完完全全实现一个并行计算程序难度太大，而 MapReduce 就是一种简化并行计算的编程模型，它使得那些没有多少并行计算经验的开发人员也可以开发并行应用程序。这也是 MapReduce 的价值所在，通过简化编程模
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2024-10-23 14:54:21
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MapReduce的shuffle机制1、概述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；shuffle: 洗牌、发牌——（核心机制：数据分区，排序，缓存）；具体来说：就是将maptask输出的处理结果数据，分发给reducetask，并在分发的过程中，对数据按key进行了分区和排序； 2、
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2024-05-01 23:05:47
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文章目录一、Join多种应用1.1 Reduce Join1.2 Map Join二、计数器应用三、数据清洗(ETL)四、MapReduce开发总结 一、Join多种应用1.1 Reduce JoinReduce Join工作原理：Map端的主要工作：为来自不同表（文件）的key/value对打标签以区别不同来源的记录。然后连接字段作为key，其余部分和新加的标志作为value，最后进行输出。R
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2024-04-16 14:54:26
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文章目录前言二、MapReduce的优缺点1.优点2.缺点三、MapReduce的核心编程思想四、MapReduce编程规范（八股文）1.Mapper阶段2.Reduce阶段3.Driver阶段五、WordCount案例实操1．需求2．数据准备3．分析4. 代码实现5．本地测试6．集群上测试总结前言 hadoop由四部分组成：hdfs（分布式文件系统），MapReduce（一个分布式的离线并行计算
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2024-05-23 11:14:17
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Map Record reader:通过输入格式（inputformat）将输入split解析成记录，目的是将输入数据解析成记录，但不负责解析数据本身，将数据以键/值对的形式传送给mapper处理 ，通常“键”是数据在文件中的位置，值是组成的记录数据块。 Map：用户定义map函数通过处理Record reader处理的键/值，键/值得选择正确（即合理的inputformat）对整个MapRe
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2024-09-12 09:20:59
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==== MapReduce编程案例: reduce端join算法、map端join算法案例一：reduce端join算法实现 1、需求： 订单数据表t_order： id date pid amount
1001 20150710 P0001 2
1002 20150710 P0001 3
1002 20150710
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2024-05-21 10:49:08
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典型问题：Hadoop如何判断一个任务失败？失败了怎么做？分析：实际情况下，用户代码存在软件错误、进程崩溃、机器故障等都会导致失败。Hadoop判断的失败有不同级别类型，针对不同级别的失败有不同的处理对策，这就是MapReduce的容错机制。下面是几个不同级别失败的分类：一、任务失败分为3种情况：Task失败、子进程JVM退出、超时检测被关闭。1.任务失败。最常见的是Map或Reduce任务的失败
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2024-07-03 13:01:59
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MapReduce计算模型分为Map和Reduce两部分，join操作实现也可以从这两方面入手。 方法一：Map端实现join 适用情况：小文件（文件大小10M以内）+大文件 使用缓存机制读写小文件。 Map端的setup()中实现对小文件(小表)数据的读取存储。setup()方法在MapReduce中只执行一次，且在Map任务之前执行，主要进行资源初始化工作。 map()中读取大文件数据，将当前
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2023-11-19 09:00:54
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