reduce端join算法实现 1、需求： 订单数据表t_order： iddatepidamount100120150710P00012100220150710P00013100220150710P00023 商品信息表t_product idpnamecategory_idpriceP0001小米510002P0002锤
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2024-04-24 15:33:10
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执行记录查看1.登录[阿里云 E-MapReduce 控制台执行计划页面](https://emr.console.aliyun.com/?spm=5176.doc28104.2.1.LvBSu0#/schedule/region/cn-hangzhou)。2.单击相应执行计划条目右侧操作中的运行记录，即可进入执行记录页面。如下图所示：执行序列 ID： 本次执行记录的执行次数，表明了它在整个执行队
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2024-04-29 12:23:41
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MapReduce优缺点优点 1.MapReduce易于编程； 2.良好的扩展性； 3.高容错性； 4.适合PB级的数据的离线处理；缺点 1.不擅长做实时计算、流式计算、DAG计算MapReduce核心思想分布式的运算程序往往需要分成至少2个阶段；第一个阶段的maptask并发实例，完全并行运行，互不相干；第二个阶段的reduce task并发实例互不相干，但是他们的数据依赖于上一个阶段的所有ma
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2024-05-08 13:55:59
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2013-03-25 14:12:00
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# 如何查看Hadoop MapReduce错误日志
## 概述
在Hadoop中，MapReduce是一种用于并行处理大规模数据集的编程模型。当运行MapReduce作业时，可能会遇到错误，需要查看错误日志以进行故障排除。本文将指导您如何查看Hadoop MapReduce错误日志。
## 流程
以下是查看Hadoop MapReduce错误日志的步骤：
| 步骤 | 操作 |
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原创
2024-04-01 04:09:33
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概述分布式运算程序优点：易于编程；良好扩展性；高容错性；适合PB级以上海量数据的离线处理；缺点：不擅长实时计算；不擅长流式计算；不擅长DAG有向图计算；核心思想1）分布式的运算程序往往需要分成至少2个阶段。2）第一个阶段的MapTask并发实例，完全并行运行，互不相干。3）第二个阶段的ReduceTask并发实例互不相干，但是他们的数据依赖于上一个阶段的所有MapTask并发实例的输出。4）Map
在MapReduce上搜索发现各种分散的博客文章，一些大学课程页面和一本书，其中似乎几乎包含其他来源所做的一切。 这篇文章包含基于本书的MapReduce问答。 基本上，如果我是一名学生，这就是我作为考试准备记录所做的。 如果我要当老师，这就是我在考试中要问的。 第一章给出应归功的信用，其余章节包含问题。 上一章包含动手编码练习。 这本书 该书名为MapReduce的数据密集型文本处
本文中所涉及到的问题均来自大讲台Hadoop学员的提问，下面是具体问题描述及解决方案。问题1：MapReduce和Yarn是什么关系？问题描述：课件中说Hadoop框架的核心是HDFS和MapReduce，这课程主要讲的2.2版本，2版本中不是用Yarn了吗。我看书上和网上有些人说Yarn是MapReduce二代，改进了MapReduce一代的一些弊端。但我看Hadoop2.2中有MapReduc
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2024-03-19 10:48:12
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1. 多路径输入FileInputFormat是所有使用文件作为其数据源的 InputFormat 实现的基类，它的主要作用是指出作业的输入文件位置。因为作业的输入被设定为一组路径， 这对指定作业输入提供了很强的灵活性。FileInputFormat 提供了四种静态方法来设定 Job 的输入路径： public static void addInputPath(Job job,P
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2024-10-12 14:23:33
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主要介绍的是自定义OutputFormat的使用，给出的需求很简单 对现有的日志文件内容进行增强。 1、从原始日志文件中读取数据 2、根据日志中的一个URL字段到外部知识库中获取信息增强到原始日志 3、如果成功增强，则输出到增强结果目录；如果增强失败，则抽取原始数据中URL字段输出到待爬清单目录 流程图 程序实现/**
* 从数据库（知识库）中加载信息，为传进来的map初始化
*
相信大家踩过无数hadoop的天坑， 我只是想在windows上调试下程序为什么这么麻烦呢?hadoop安装能正确安装hadoop是调试程序的关键。。下载地址：http://archive.apache.org/dist/hadoop/core/ 我选择的是2.7.1版本的配置环境变量配好环境变量，在命令行运行 hadoop version，会报错 如果此时出现以下错误：The system ca
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2024-05-31 11:50:19
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问题如题，报错： [root@node01 servers]# hadoop jar loginVisit.jar cn.itcast.loginVisit.step1.Step1Main19/07/17 22:14:59 INFO client.RMProxy: Connecting to Res ...
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2021-08-25 14:56:00
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此错误是由于处理计数器列表时发生了一个竞争问题。当LoadPerf.dll读取了最后计数器的索引值的同时又有其他计数器被添加，于是新的计数器的索引值比最后计数器的索引值还大，因而LoadPerf.dll认为计数器数值不正确而记录下次事件日志。因为LoadPerf.dll在遇到此错误后会进行重试并成功读取新的计数器，所以这个错误在重试之后不会造成使用上的影响。解决方法是在命令提示符下键入：lodc
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2024-03-25 20:52:04
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Hadoop Map/Reduce说明 hadoop Map/Reduce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Map/Reduce作业经常讲数据集切分成独立的块，这些块通过map任务并行处理，框架对map的输出进行排序
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2023-09-04 14:59:33
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错误处理出现错误主要有以下三种： 1、Task任务 2、JobTracker失败 3、TaskTracker失败Task任务1、当map或者reduce子任务中的代码抛出异常，JVM进程会在退出之前向服务tasktracker进程发送错误报告，
原创
2022-02-17 17:36:50
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错误处理出现错误主要有以下三种： 1、Task任务 2、JobTracker失败 3、TaskTracker失败Task任务1、当map或者reduce子任务中的代码抛出异常，JVM进程会在退出之前向服务tasktracker进程发送错误报告，tasktracker会将此（任务尝试）taskattempt标记为failed状态，释放一个槽以便运行另外一个任务。2、对于流任务，如果流进程以非零退
原创
2021-07-06 16:28:12
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谈谈MapReduce的概念、Hadoop MapReduce和Spark基于MR的实现什么是MapReduce？MapReduce是一种分布式海量数据处理的编程模型，用于大规模数据集的并行运算。有以下几个特点：分而治之，并行处理。抽象了map和reduce的计算流程，对于分布式存储的数据可以并行的进行map处理，之后在reduce端对map结果进行汇总。移动计算而非移动数据。数据的计算传输需要大
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2024-01-15 21:14:19
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一、MapReduce开发总结以及常见错误汇总1.输入数据接口：InputFormat（1）默认使用的实现类是：TextInputFormat（2）TextInputFormat的功能逻辑是：一次读一行文本，然后将该行的起始偏移量作为key，行内容作为value返回。（3）CombineTextInputFormat可以把多个小文件合并成一个切片处理，提高处理效率。2.逻辑处理接口：Mapper用
原创
2021-12-30 01:31:44
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错误一： Error: java.lang.RuntimeException: java.lang.ClassNotFoundException: Class wordCount.wordCount$Map not found at org.apache.hadoop.conf.Configurat
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2017-07-04 09:39:00
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在进行MapReduce计算时，有时候需要把最终的输出数据分到不同的文件中，比如按照省份划分的话，需要把同一省份的数据放到一个文件中；按照性别划分的话，需要把同一性别的数据放到一个文件中。我们知道最终的输出数据是来自于Reducer任务。那么，如果要得到多个文件，意味着有同样数量的Reducer任务在运行。Reducer任务的数据来自于Mapper任务，也就说Mapper任务要划分数据，对于不同的
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2024-03-05 20:20:52
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