在MR程序的开发过程中，经常会遇到输入数据不是HDFS或者数据输出目的地不是HDFS的，MapReduce的设计已经考虑到这种情况，它为我们提供了两个组建，只需要我们自定义适合的InputFormat和OutputFormat，就可以完成这个需求，这里简单的介绍一个从MongoDB中读数据，并写出数据到MongoDB中的一种情况，只是一个Demo，所以数据随便找的一个。一、自定义InputFo
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2024-06-24 16:34:27
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MapReduce的工作流程总结：按照时间顺序包括： 输入分片（input split）、
map阶段、
combiner阶段、
shuffle阶段和
reduce阶段。输入分片（input split）： 在进行map计算之前，mapreduce会根据输入文件计算输入分片（input split），每个输入分片（input split）针对一个map任务。输入分片（inp
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2024-09-11 23:15:16
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一、问题由于上一个程序，有一些行数并不会得到处理，但是通过观测代码，以及数据的人工处理，并没有发现代码有任何问题，因此希望通过调试的方式去找出原因；但是在Windows下，我们并不能直接的运行我们的程序，因此，我们需要使用apache的mrunit的单元测试工具。二、加载配置文件我们可以通过访问网站https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.mrun
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2024-02-29 22:56:23
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[size=large][b]MapReduce是什么[/b][/size]
Hadoop是一个分布式计算系统，两大核心HDFS，这是存储文件的，MapReduce这是用于计算的。[color=red][b]MapReduce是一种编程模型，类比为设计模式，好比最佳实践，编写是先写map函数，再写reduce函数。[/b][/color]
[size=
针对前面介绍的输入格式，MapReduce也有相应的输出格式。默认情况下只有一个 Reduce，输出只有一个文件，默认文件名为 part-r-00000，输出文件的个数与 Reduce 的个数一致。 如果有两个Reduce，输出结果就有两个文件，第一个为part-r-00000，第二个为part-r-00001，依次类推 OutputFormat 接口OutputFormat主要用于描述
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2024-02-23 17:26:25
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MapReduce的输出格式 针对前面介绍的输入格式，Hadoop 都有相应的输出格式。默认情况下只有一个 Reduce，输出只有一个文件，默认文件名为 part-r-00000，输出文件的个数与 Reduce 的个数一致。 如果有两个Reduce，输出结果就有两个文件，第一个为part-r-
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2024-04-29 23:24:16
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1.加载配置文件 2.获取文件系统 3.创建写入路径（Path） 4.创建输出流 5.写入输出流 6.关闭输出流mapreduce:填空式编程
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2024-04-12 19:56:57
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文章目录1 InputFormat数据输入1.1 切片与MapTask并行度决定机制问题引出MapTask并行度决定机制Job提交流程源码切片源码1.2 FileInputFormat切片机制1.3 TextInputFormat切片机制1.4 CombineTextInputFormat切片机制1.5 案例实操需求实现过程 MapReduce 框架原理 1.InputFormat可以对Mapp
1、 当我们编写好MapReduce程序，点击Run on Hadoop的时候，Eclipse控制台输出如下内容： 这个信息告诉我们没有找到log4j.properties文件。如果没有这个文件，程序运行出错的时候，就没有打印日志，因此我们会很难调试。 解决方法：复制$HADOOP_HOME/etc/hadoop/目录下的log4j.properties文件到MapReduce项目
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2024-04-19 18:20:52
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引MapReduce输出格式类图。一. OutputFormat及其子类1. OutputFormat类本类主要用于描述输出数据的格式，它能够将用户提供的 key/value 对写入特定格式的文件中。主要涉及以下两个方法：
RecordWriter<K, V> getRecordWriter(TaskAttemptContext var1)：根据TaskAttemptContext（m
splits and records一个输入split就是一个由单个map来处理的输入块。每一个map只处理一个split。每个分片被切分成若干 records，每个record就是一个键/值对，map循环处理记录。split和record都是逻辑性概念。/**
* <code>InputSplit</code> represents the data to be pro
MapReduce1.x架构 客户端向JobTracker提交一个作业，JobTracker把这个作业拆分成很多份，然后分配给TaskTracker（任务执行者）去执行，TaskTracker会隔一段时间向JobTracker发送心跳信息，如果JobTracker在一段时间内没有收到TaskTracker的心跳信息，JobTracker会认为TaskTracker死掉了，会把TaskTracker
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2024-06-22 05:23:29
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在前面的学习中，完成了几件事：搭建并测试Hadoop完全分布式环境；在master节点上配置Hadoop的Eclipse开发环境上一篇博文，Eclipse的开发环境搭建中，博文最后终于揭开了WordCount的源代码程序，这是一个小程序，但其中也包括了Map/Reduce的大体框架，这个系列博文就来捋一捋整个Map/Reduce的流程及其作用。一个MR作业，包括三点：输入数据MR程序配置信息0 M
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2024-05-09 23:25:09
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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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看了许久的代码，把map的流程熟悉了下，不追求最准确的理解，记录下来以免忘记。 对于JobTracker和TaskTracker等大层面有控制和通讯的代码暂时不表 map过程俗气的先上一个图：map这一端基本是这样的流程：input split分解成map个数量的部分输入==》RecordReader分解成Mapper需要的
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2024-07-10 17:10:36
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文件输出步骤总结：1、建立输出流对象，并将输出流对象和输出文件名绑定：ofstream sss_out("sssout.txt");2、向输出流输出元素，有两种方式，一种是直接输出：sss_out<<输出内容；  
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2023-06-19 17:48:26
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海量数据处理（1）：MapReduce海量数据处理，就是基于海量数据的存储、删除、搜索等操作。由于数据量太大，导致要么无法在短时间内迅速处理，要么无法一次性装入内存。针对面试过程中的问题，主要有以下解决步骤针对时间，可以采用更加迅速的数据结构和算法，比如BloomFilter、Hash、堆、Bitmap等针对空间，无非就是大而化小，分而治之。算法方面：外排序算法（External Sorting）
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2024-03-22 12:51:43
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# 如何使用Java将数据输出到文件
## 简介
在Java编程中，将数据输出到文件是一项常见的操作。本文将向您展示如何使用Java实现这一功能，以帮助您更好地理解并掌握这一技能。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(开始)
B(创建文件输出流)
C(写入数据到文件)
D(关闭文件输出流)
E(结束)
A --> B
原创
2024-06-02 06:00:49
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write写入数据时需要close关闭0x01、文件和目录操作代码示例：import java.io.File;
public class Hello2 {
public static void main(String args[]) {
//File x = new File(".");
//System.out.print(x.getAbsolutePath());//输出当前目
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2023-09-18 16:59:24
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文章目录1.什么是OutputStream？（输出流）2.使用FileOutputStream写出文件2.1 void write(int b) 向目的地写入一个字节2.2 void write(byte b[]) 向目的地写入多个字节2.3 void write(byte b[], int off, int len) 向目的地写入指定多个字节2.4 void flush() 如果使用的是缓冲流
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2023-06-27 11:28:26
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