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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问题MapReduce Application中mapper的数目和分片的数目是一样的，可是分片数目和什么有关呢？默认情况下。分片和输入文件的分块数是相等的。也不全然相等，假设block size大小事128M，文件大小为128.1M，文件的block数目为2。可是application执行过程中。你会发现分片数目是1，而不是2，当中的机理，后面会分析有的程序会设置map的数目，那么map数目是
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2024-06-26 12:53:27
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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
流程分析：Map端：1．每个输入分片会让一个map任务来处理，默认情况下，以HDFS的一个块的大小（默认为128M）为一个分片，当然我们也可以设置块的大小（一个分片大小决定于分片最大值,分片最小值和块大小 ,一般对应块大小）。map数以及分片大小的决定原理：计算分片大小的公式是：goalSize = totalSize / mapred.map.tasks minSize = max {mapr
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2024-05-02 21:39:12
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1、配置调优调优总的原则给shuffle过程尽量多提供内存空间，在map端，可以通过避免多次溢出写磁盘来获得最佳性能(相关配置io.sort.*，io.sort.mb)，在reduce端，中间数据全部驻留在内存时，就能获得最佳性能，但是默认情况下，这是不可能发生的，因为一般情况所有内存都预留给reduce含函数(如需修改 需要配置mapred.inmem.merge.threshold，mapre
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2024-04-08 22:50:06
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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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默认情况下，hadoop为各个守护进程分配1000M(1G)内存，该值在文件hadoop-env.sh的HADOOP_HEAPSIZE属性控制，tasktracker启动子JVM运行map和reduce任务也需要内存。
(mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum)
，分配给每个子jvm的大小为-Xmx200M(mapred.child.java.
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2024-05-21 16:34:23
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Linux命令汇总：
hadoop辅助yarn运行mapreduce程序命令：
hadoop jar 包名 主类名 读取文件名 输出目录
查看文件权限：
ls -la
修改文件权限：
chmod 600(755、777) 文件名
修该属主：（root权限下）
chown （-R、*） 用户名1：用户名2&
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2024-05-30 12:14:09
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通过初期的几个开发员培训班，我发现有不少学员容易“偏爱”缺省的MapReduce行为，而忽略如何在代码里根据自己应用的需要来定制不同于系统缺省的行为。这篇文章结合Secondary Sort来介绍“Shuffle & Sort”里涉及到的三个重要操作。缺省情况下，MapReduce Framework的Shuffle & Sort过程将所有和某一个键相关联的值“组合”(group)
MapReduce的输入作为一个会编写MR程序的人来说，知道map方法的参数是默认的数据读取组件读取到的一行数据1、是谁在读取？ 是谁在调用这个map方法?查看源码Mapper.java知道是run方法在调用map方法。 1 /**
2 *
3 * 找出谁在调用Run方法
4 *
5 *
6 * 有一个组件叫做：MapTask
整个MapReduce的过程可以划分为InputFormat、Shuffle、OutputFormat。在InputFormat的过程中，需要决定创建几个MapTask来进行运算，而MapTask的个数又部分取决于切片数。切片指的是将Input文件切片，以此来处理大文件。在切片机制中有很多内容需要了解，接下来会展开说明。切片概念切片不等同于分块（block），block是物理存储层面上的概念，而切
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2024-07-05 23:21:58
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目录1 MapReduce之任务日志查看2 停止Hadoop集群中的任务3 MapReduce程序扩展 1 MapReduce之任务日志查看如果想要查看mapreduce任务执行过程产生的日志信息怎么办呢？ 是不是在提交任务的时候直接在这个控制台上就能看到了？先不要着急，我们先在代码中增加一些日志信息，在实际工作中做调试的时候这个也是很有必要的 在自定义mapper类的map函数中增加一个输出，将
原创
2021-04-10 09:43:30
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MapReduce是一个用于大规模数据集的并行处理的分布式计算的编程框架。MapReduce将一个数据处理过程拆分为Map和Reduce两部分：Map是映射，负责数据的过滤分发；Reduce是规约，负责数据的计算归并。开发人员只需通过编写map和reduce函数，不需要考虑分布式计算框架的运行机制，即可在Hadoop集群上实现分布式运算。MapReduce可以帮助开发人
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2024-03-18 16:42:47
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1.mapreduce简介2.MapReduce的工作原理2.1 wordcount测试在执行wordcount时，首先将文件上传到hdfs上，运行jar开启Runjar进程，然后开启MRAppMaster进程，此进程管理任务，充当老大。然后再计算时由YarnChild进程计算，执行完则向MRAppMaster汇报，其中RunJar代表客户端进程，ResourceManager代表服务端进程，而R
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2024-06-22 05:23:47
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一，作业的提交Job.waitForCompletion(true):JobClient(),在new JobClient()里面生成一个JobSubmissionProtocol接口(JobTracker实现了此接口)对象jobSubmitClient(是它连接或对应着JobTracker)），在Submit()方法里面也调用JobClient.submitJobInternal(conf)方法
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2024-04-23 10:10:58
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1.概述通常情况下，Map作业会通过input的目录产生一个或者多个map任务主要的决定因素有：input的文件总个数，input的文件大小，集群设置的文件块大小(目前为128M，可在hive中通过set dfs.block.size;命令查看到，该参数不能自定义修改)2.举例假设input目录下有1个文件a，大小为780M，那么hadoop会将该文件a分隔成7个块（6个128m的块和1个12m的
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2024-04-25 15:56:36
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MapReduce原理Mapreduce是一个分布式运算程序的编程框架，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；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，将极大增加程序的复杂度和开发难度 （3）引入mapreduce框架后，开发人员可以将
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2023-08-06 13:58:06
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为了能使源码的执行过程与Hadoop权威指南（2、3版）中章节Shuffle and Sort的分析相对应，Hadoop的版本为0.20.2。一般情况下我们通过Job（org.apache.hadoop.mapreduce.Job）的方法waitForCompletion来开始一个Job的执行。 /**
* Submit the job to the cluster and wait
MapReduce中，分片、分区、排序和分组（Group）的关系图： 分片大小对于HDFS中存储的一个文件，要进行Map处理前，需要将它切分成多个块，才能分配给不同的MapTask去执行。 分片的数量等于启动的MapTask的数量。默认情况下，分片的大小就是HDFS的blockSize。Map阶段的对数据文件的切片，使用如下判断逻辑：protected long compute
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2023-10-12 11:43:46
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先来个原理图压压惊：温馨提示：如果看不清这个图，可以下载下来，在自己电脑上可以放大。 或者直接放大浏览器。快捷键Ctrl+鼠标滑轮上即可放大。想恢复原来浏览器的默认大小，快键键：Ctrl+数字0 一：概述shuffle Shuffle是mapreduce的核心，链接map与reduce的中间过程。 Mapp负责过滤分发，而reduce则是归并整理，从mapp输出到reduce
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2023-08-30 16:35:27
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