方法介绍MapReduce 是一种计算模型，简单的说就是将大批量的工作（数据）分解（map）执行，然后再将结果合并成最终结果（reduce）。这样做的好处是可以在任务被分解后，通过大量机器进行分布式并行计算，减少整个操作的时间。也就是说，MapReduce 的原理就是一个归并排序。它的适用范围为数据量大，但是数据种类小可以放入内存的场景。基本原理及要点是将数据交给不同的机器去处理，数据划分，结果归
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2024-03-19 11:38:52
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一．Map的原理和运行流程 Map的输入数据源是多种多样的，我们使用hdfs作为数据源。文件在hdfs上是以block(块，Hdfs上的存储单元)为单位进行存储的。 1.分片 我们将这一个个block划分成数据分片，即Split（分片，逻辑划分，不包含具体数据，只包含这些数据的位置信息）,那么上图中的第一个Split则对应两个个文件块，第二个Split对应
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2024-04-23 14:46:09
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MapReduce是Hadoop的核心组件，它通过将工作划分为一组独立的任务来并行处理大量数据。在 MapReduce 中，数据是一步一步从 Mapper 流向 Reducer。本教程详细介绍了 MapReduce 作业执行的各个阶段， Input Files, InputFormat in Hadoop, InputSplits, RecordReader, Mapper, Combiner,
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2024-04-01 06:19:24
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MapReduce的大概流程： （1）maptask从目标文件中读取数据 （2）mapper的map方法处理每一条数据，输出到文件中 （3）reducer读取map的结果文件，进行分组，把每一组交给reduce方法进行处理，最后输出到指定路径。 这是最基本的流程，有助于快速理解MapReduce的工作方式。 通过上面的几个示例，我们要经接触了一些更深入的细节，例如mapper的inputform中
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2024-03-01 10:11:31
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MapReduce是Hadoop2.x的一个计算框架，利用分治的思想，将一个计算量很大的作业分给很多个任务，每个任务完成其中的一小部分，然后再将结果合并到一起。将任务分开处理的过程为map阶段，将每个小任务的结果合并到一起的过程为reduce阶段。下面先从宏观上介绍一下客户端提交一个作业时，Hadoop2.x各个组件之间的联系及处理流程。然后我们再具体看看MapReduce计算框架在执行一个作业时
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2024-05-24 21:53:46
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MapReduce的数据流程： 预先加载本地的输入文件 经过MAP处理产生中间结果 经过shuffle程序将相同key的中间结果分发到同一节点上处理 Recude处理产生结果输出 将结果输出保存在hdfs上 MAP 在map阶段，使用job.setInputFormatClass定义的InputFormat将输入的数据集分割成小数据块splites， 同时InputForm
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2024-03-28 08:38:54
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mapreduce处理流程1. 读取指定目录下待处理文件，假设数据大小为200M；2. 在客户端submit()之前，获取待处理数据的信息，然后根据设置的**配置参数**，形成一个任务规划，就是**切片信息**，根据待处理数据文件大小根据参数配置划分为不同的文件，默认是128M进行切分，待处理数据文件就会被切分成两个文件；3. 切片完成之后，就会向Yarn提交切片信息（Job.split .jar
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2024-03-18 23:32:54
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方法介绍 MapReduce是一种计算模型，简单的说就是将大批量的工作（数据）分解（MAP）执行，然后再将结果合并成最终结果（REDUCE）。这样做的好处是可以在任务被分解后，可以通过大量机器进行并行计算，减少整个操作的时间。但如果你要我再通俗点介绍，那么，说白了，Mapreduce的原理就是一个归并排序。 适用范围：数据量大，但是数据种类小可以放入内存 基本原理及要点：将数据交给不同的机器去处
一 MapReduce优点(1)为什么用MapReduce(计算框架?)? 数据分片和移动计算 MapReduce采用计算移动到数据端方式, 此方式极大提高数据的运算效率(2)为什么要用将计算移动到数据端? 一般计算数据方式从数据源获取数据,将计算结果返还给数据源, 当计算大量数据时,这种方式存在很大弊端,在获取数据时,由于 受到带宽限制,导致传送效率大大降低而MapRed
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2024-05-25 14:52:48
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MapReducehdfs用于存储海量数据，mapreduce则用于处理数据，是一种分布式计算模型。MapReduce的思想：将任务切割为多个小任务进行并行计算（Map），然后将得到的局部结果进行汇总（Reduce）。网络io的耗时远大于磁盘io。当计算程序和数据分别在不同机器上时，将计算程序移动到数据所在节点比移动数据要快的多。所以Hadoop中的MapReduce就是将计算程序发送到各个Dat
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2024-01-08 21:56:42
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Hadoop中的MapReduce是一个使用简易的软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个商用机器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。 一个MapReduce作业（job）通常会把输入的数据集切分为若干独立的数据块，由map任务（task）以完全并行的方式处理它们。
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2024-03-18 22:02:21
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前面4篇文章介绍了如何编写一个简单的日志提取程序，读取HDFS share/logs目录下的所有csv日志文件，然后提取数据后，最终输出到share/output目录下。本篇停留一下，梳理一下主要过程，然后提出新的改进目标。首先声明一下，所有的代码都是maven工程的，没有使用任何IDE。 这是我一贯的编程风格，用Emacs + JDEE开发。需要使用IDE的只需要学习如何在IDE中使
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2024-03-27 18:16:01
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作业提交阶段对于每一种InputFormat都会提供两个方法： getSplits() 用来分片，一般来说对于普通的文件，是每个Block一个分片；不同的输入数据类型有完全不同的分片方法。 createRecordReader() 用来提供RecordReader对于输入的数据首先就是要分片，每一片对应着一个Mapper，Mapper数量总是等于分片数，所以分片确定之后，Mapper数量也就定
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2024-03-26 09:43:42
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Hadoop中的MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集的并行运算 下面的连接是我的MapReduce 文章目录一、下载MapReduce的WordCount二、常用数据序列化类型三、MapReduce编程规范1、Mapper阶段2、Reducer阶段3、Driver阶段 一、下载MapReduce的WordCount要想了解MapReduce编程规范，直接看一下官方代码是怎么写的就知道
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2024-06-19 10:21:27
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1. join算法题如下：  
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2024-03-27 07:23:57
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MapReduce是一种编程模型，使开发人员可以专注于编写处理数据的代码，而不必担心并行执行的细节。 MapReduce需要将要处理的数据建模为键值对。 开发人员编写了map函数和reduce函数的代码。 MapReduce运行时为每个键/值对调用map函数。 映射功能将键值对作为输入，并产生另一个键值对的输出。 MapReduce运行时通过键对映射函数的输出进行排序和分组。 然后，它
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2024-04-24 13:39:43
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MapReduce处理过程总览对于MP的处理过程我想大部分人都已经知道了其原理，思路不难，这是肯定的，但是整个过程中需要考虑的细枝末节的点还挺多的，MP的输入输出格式就是其中的一点，那本文就带领大家看看MP中的格式设置问题。map函数，起到了如下的转换作用：map：(k1,v1)—>list(k2,v2)reduce 函数，则起到了这样的格式转换作用：reduce：(k2,lis
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2024-06-06 15:47:39
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一、MapReduce概述MapReduce是大数据离线计算的一种处理范式。它的基本概念就是“分而治之”：将单个问题分解成多个独立的子任务，再将子任务的结果汇聚成最终结果。在 MapReduce 中，它会先把样本分成一段段能够令单台计算机处理的规模，然后让多台计算机同时进行各段样本的整理和统计，每执行完一次统计就对映射统计结果进行规约处理，最终完成大规模的数据规约。MapReduce 的含义分为两
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2023-11-25 13:07:21
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使用Hadoop进行大数据运算，当数据量极其大时，那么对MapReduce性能的调优重要性不言而喻，尤其是Shuffle过程中的参数配置对作业的总执行时间影响特别大。下面总结一些和MapReduce相关的性能调优方法，主要从五个方面考虑：数据输入、Map阶段、Reduce阶段、Shuffle阶段和其他调优属性。 1.数据输入 在执行Map
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2024-03-20 19:40:47
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mapreduce的流程MR流程：输入分片 —> map阶段 —> combiner阶段(可选) —> shuffle阶段 —> reduce阶段1. 输入分片（input split）：把输入文件按照一定的标准分片(InputSplit)，每个输入片的大小是固定的。默认情况下，输入片(InputSplit)的大小与数据块(Block)的大小是相同的。2. map阶段：输入
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2023-12-03 10:08:57
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