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
转载
2024-09-18 15:39:01
70阅读
前言这个练习题是使用hadoop本地模式运行的。你需要做的是： 1，把代码复制粘贴，改吧改吧 2，自己把结果跑出来，对照结果是否正确 3，再仔细看一遍代码，百度其中不懂的地方准备数据链接：https://pan.baidu.com/s/1wFwJMLTDnLCYkgiwemHQ0g 提取码：ih8l大小：52kb左右下载data_flow3.1.dat，里面的数据长这个样子：需求一：统计求和统计每
转载
2024-03-26 05:55:57
25阅读
MapReduce练习源数据：Zhangsan 90 83 88Lisi 83 76 73Wangwu 84 81 77Zhaoliu 77 67Chentian 78 91 82Liutao 83任务：本次数据是学生数据，分别是姓名 语文成绩 数学成绩 英语成绩 在数据中，可以看出有些学生的数据只有两门，而且在数据里也出现了空行，所以本次任务是清理不符合规则的内容和空行，并且算出他的总分和平均成
转载
2024-04-18 17:05:02
31阅读
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
转载
2024-07-09 17:15:02
29阅读
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。
转载
2023-11-08 22:58:12
107阅读
shuffle概念 shuffle的本意是洗牌、混洗的意思，把一组有规则的数据尽量打乱成无规则的数据。而在MapReduce中，shuffle更像是洗牌的逆过程，指的是将map端的无规则输出按指定的规则“打乱”成具有一定规则的数据，以便reduce端接收处理。其在MapReduce中所处的工作阶段是map输出后到reduce接收前，具体可以分为map端和reduce端前后两个部分。在shuffl
转载
2024-04-19 16:59:06
43阅读
MapRedue的思想“分而治之”MapReduce是Hadoop提供的一套分布式并行计算框架，通过键值对<key,value>进行数据传输 MapReduce框架为每个提交集群的Job(作业)，通过计算InputSplit(切分)，来分配map task 两个阶段：Map（映射或并行阶段） Map是将输入记录转换为中间记录，转换后的中间记录不必与输入记录的类型相同。给定的输入对可以映
转载
2024-03-26 14:54:11
68阅读
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
转载
2024-02-24 17:48:50
42阅读
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
转载
2023-12-07 11:20:02
38阅读
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
转载
2024-04-04 16:45:32
197阅读
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 &
转载
2024-03-22 14:57:46
29阅读
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
转载
2024-01-27 20:11:10
50阅读
# 理解Java MapReduce程序
## 引言
MapReduce是一种编程模型，广泛应用于大数据处理，尤其是用于分析和处理海量数据的分布式计算。它最早由Google提出，用于简化分布式计算任务的编写和执行。Java是实现MapReduce最常用的编程语言之一。
本文将介绍MapReduce的基本概念，通过简单的代码示例帮助读者理解这一模型的工作原理，并展示其在数据处理中的应用。
#
原创
2024-10-12 05:21:22
53阅读
摘要：MapReduce程序开发流程遵循算法思路、Mapper、Reducer、作业运行的步骤。关键词：MapReduce 程序 开发流程 对于一个数据处理问题，若须要MapReduce。那么怎样设计和实现？MapReduce程序基础模板，包括两个部分，一个是map，一个是reduce。map和reduce的设计取决解决这个问题的算法思路。而map和reduce的运行须要作业的调度。
一、MapReduce 总体架构 整体的Shuffle过程包含以下几个部分：Map端Shuffle、Sort阶段、Reduce端Shuffle。即是说：Shuffle 过程横跨 map 和 reduce 两端，中间包含 sort 阶段，就是数据从 map task 输出到reduce task输入的这段过
转载
2024-04-19 16:27:21
46阅读
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
一、mapreduce入门 1、什么是mapreduce 首先让我们来重温一下 hadoop 的四大组件：HDFS：分布式存储系统MapReduce：分布式计算系统YARN： hadoop 的资源调度系统Common： 以上三大组件的底层支撑组件，主要提供基础工具包和 RPC 框架等Mapreduce 是一个分布式运算程序的编程框架，是用户开发“基
转载
2024-03-28 16:36:05
54阅读
一 . MapReduce 工作机制详解1． MapTask工作机制2． ReduceTask工作机制3. Shuffle 机制Shuffle 就是从map的输出 到 Reduce阶段的输入 在这一过程中经历了OutPutCollection阶段的根据HashPartition的分区，到maptask阶段的缓存区的2：8划分 ，排序 ，Combiner的合并，当内存大于8的时候溢出到磁盘，在磁盘中
转载
2024-04-24 11:55:34
60阅读
1. mapmap()方法会将 一个函数映射到序列的每一个元素上，生成新序列，包含所有函数返回值。也就是说假设一个序列[x1, x2, x3, x4, x5 ...]，序列里每一个元素都被当做x变量，放到一个函数f(x)里，其结果是f(x1)、f(x2)、f(x3)......组成的新序列[f(x1), f(x2), f(x3) ...]。下面这张图可以直观地说明map()函数的工作原理：如何使用
转载
2023-11-27 00:43:48
119阅读
MapReduce 程序的核心运行机制1、概述2、MapReduce 程序的运行流程3、MapTask 并行度决定机制4、切片机制5、MapTask 并行度经验之谈6、ReduceTask 并行度决定机制7、学习内容 1、概述一个完整的 MapReduce 程序在分布式运行时有两类实例进程： 1、MRAppMaster：负责整个程序的过程调度及状态协调； 2、Yarnchild：负责 map 阶
转载
2024-05-15 08:31:07
22阅读
