文章目录前言流程图源码分析1 runNewMapper方法2.NewOutputCollector方法2.1 createSortingCollector方法2.1.1 collector.init(context)方法2.1.1.1 job.getOutputKeyComparator()2.1.2 对环形缓冲区的理解2.2getPartitionerClass方法2.2.1 HashPart
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2024-09-24 14:40:31
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2.1示例编写及编程规范2.1.1编程规范（1）用户编写的程序分成三个部分：Mapper，Reducer，Driver(提交运行mr程序的客户端)（2）Mapper的输入数据是KV对的形式（KV的类型可自定义）（3）Mapper的输出数据是KV对的形式（KV的类型可自定义）（4）Mapper中的业务逻辑写在map()方法中（5）map()方法（maptask进程）对每一个<K,V>调用
# 如何在Java中设置程序名称
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，我们有责任帮助新手解决问题并指导他们学习。今天，我将向你展示如何在Java中设置程序名称。这是一个基本但很重要的功能，让我们一起来看看吧。
## 整体流程
首先，让我们来看一下设置程序名称的整个流程，我们可以用表格展示每个步骤：
```mermaid
journey
title 设置程序名称流程
sect
原创
2024-03-13 03:53:50
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# MapReduce 中指定 YARN 任务名称的科普文章
在大数据处理领域，MapReduce 是一种流行的编程模型。它被广泛应用于分布式计算，尤其是在 Hadoop 平台上。YARN（Yet Another Resource Negotiator）是 Hadoop 的资源管理器，它负责资源的分配与调度。在运行 MapReduce 任务时，你可能希望为任务指定一个名称，以便更好地管理和识别不
1大数据解决的问题？ 海量数据的存储：hadoop->分布式文件系统HDFS海量数据的计算：hadoop->分布式计算框架MapReduce 2什么是MapReduce? 分布式程序的编程框架，java->ssh ssm ，目的：简化开发！是基于hadoop的数据分析应用的核心框架。mapreduce的功能：将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合
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2024-07-09 17:15:02
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图解mapreduce工作流程# 0. 任务提交
1. 拆-split逻辑切片--任务切分。
FileInputFormat--split切片计算工具
FileSplit--单个计算任务的数据范围。
2. 获得split信息和个数。
# MapTask阶段
1. 读取split范围内的数据。k(偏移量)-v(行数据)
关键API：TextInputFormat。
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2023-11-08 22:58:12
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前言
原创
2018-11-26 12:40:40
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一、MR作业运行过程 JobClient的runJob()方法：新建JobClient实例，并调用其submitJob()方法。提交作业后，runJob()每秒轮询作业进度，如果发现上次上报后信息有改动，则把进度报告输出到控制台。作业完成，成功则显示作业计数器；失败则输出错误到控制台。 （一）JobClient的submitJob()
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2024-04-23 10:10:24
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由于开始学习MapReduce编程已经有一段时间了，作为一个从编程中寻找自信和乐趣以及热爱编程的孩子来讲，手开始变得很“痒”了，很想小试一下身手。于是自己编写了TopK的代码。TopK的意思就是从原文件中找出词频排名前K的所有单词。首先分析该问题，从中我们可以得到启发：要想知道词频排名前K的所有单词，那么是不是要对所有的单词进行词频的统计啊？于是我们就联想到了一个比较经典的例子：WordCou
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2024-03-21 12:33:09
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1.设置Map个数map个数无法直接设置，只能通过设置切片大小来间接增大或减小map个数首先需要明白两个参数的含义mapred.min.split.size：这个参数指定了切片的最小大小，它决定了文件是否需要切片。如果文件大小小于这个值，则不会进行切片。默认值为1字节，但设置过小会导致处理速度变慢。mapred.max.split.size：这个参数指定了切片的最大大小。当文件大于这个值时，会被分
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2024-05-03 07:50:24
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一、分析MapReduce执行过程 MapReduce运行的时候，会通过Mapper运行的任务读取HDFS中的数据文件，然后调用自己的方法，处理数据，最后输出。Reducer任务会接收Mapper任务输出的数据，作为自己的输入数据，调用自己的方法，最后输出到HDFS的文件中。整个流程如图：二、Mapper任务的执行过程详解 每个
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2024-02-24 17:48:50
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一、MapReduce整体运行流程流程示意图如下： （1）在MapReduce程序读取文件的输入目录上存放相应的文件。 （2）客户端程序在submit()方法执行前，获取待处理的数据信息，然后根据集群中参数的配置形成一个任务分配规划。 （3）客户端提交job.split、jar包、job.xml等文件给yarn，yarn中的resourcemanager启动MRAppMaster。 （4）MRAp
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2023-10-27 04:54:23
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2.3 MapReduce工作流程整个MapReduce的重点Map阶段步骤1，已有数据，在`/user/input下步骤2，该节点主要是将解析出的key/value交给用户编写map()函数处理，并产生一系列新的key/value其实就是切片
步骤3，提交信息：切片信息、xml、jar
步骤4，由YARN调用Resourcemanager【Yarn RM】，Yarn RM创建Mr appmast
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2024-01-27 20:11:10
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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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1.1MapReduce核心思想分而治之，先分后和：将一个大的、复杂的工作或任务，拆分成多个小任务，最终合并。MapReduce是由Map和Redecu组成Map：将数据进行拆分Reduce：对数据进行汇总1.2偏移量行首字母或字符移动到当前文件的最前面需要移动的字符个数1.3Hadoop与Java数据类型对比Java类型：int、long、double, float、 boolean、 stri
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2023-12-07 11:20:02
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之前很多人跑mapreduce任务只知道在在本地打成jar，提交到hadoop集群上去跑任务，如果出现错误往往很难定位错误，所以远程debug是开发中不可或缺的技能。通常大家都是在本地写好mapreduce任务，希望能在window环境下运行。1.这里我的运行环境为：win10，IDEA2017.1.3 2.集群环境：系统centos7.hadoop2.6.0,共7个节点，其中nn节点192.1
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2024-04-04 16:45:32
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三：MapReduce 是一种分布式计算模型。
Mapreduce框架有默认实现，程序员只需要覆盖map() 和reduce()
两个函数。 Mapreduce的执行流程1.Map Task （以一个入门例子的单词计数为例，两行一定行是hello word 第二行是hello you 中间是制表符） &nb
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2024-05-09 11:25:18
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# Java程序设置程序启动名称
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何在Java程序的main方法中设置程序启动名称。在本文中，我将提供整个过程的步骤，并为每一步提供所需的代码，并注释这些代码的意思。
## 流程概述
以下是设置Java程序启动名称的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建一个Java类 |
| 2 | 在类中定义main方法 |
|
原创
2024-01-20 07:37:03
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大数据学习笔记
MapReduce是什么MapReduce是一种分布式计算编程框架，是Hadoop主要组成部分之一，可以让用户专注于编写核心逻辑代码，最后以高可靠、高容错的方式在大型集群上并行处理大量数据。MapReduce的存储MapReduce的数据是存储在HDFS上的，HDFS也是Hadoop的主要组成部分之一。下边是MapReduce在HDFS上
1【单选题】 下列说法错误的是________。A、Map函数将输入的元素转换成<key,value>形式的键值对B、Hadoop框架是用Java实现的，MapReduce应用程序则一定要用Java来写C、不同的Map任务之间不能互相通信D、MapReduce框架采用了Master/Slave架构，包括一个Master和若干个Slave2【单选题】 在使用MapReduce程序Word
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2024-09-18 15:39:01
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