map 阶段对我们的数据进行分开计算，第二是 reduce 阶段，对 map 阶段计算产生的结果再进行汇总。还写了一个非常经典的，类似于Java 中 HelloWorld 一样的 WordCount 代码。今天我们就根据这个代码来阐述整个 MapReduce 的运行过程。先苦口婆心的告诉你，这个知识点是非常非常非常之重要，之前面的 5 家公司，有 3 家公司都问了这个过程，另外两家问了 Yarn
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2024-04-26 17:47:43
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MapTask运行机制详解整个MapTask的简要概述:首先一个文件被split逻辑切分成了多个split文件(切片), 通过FileInputFormat的RecordReader按行(也可以自定义)读取内容给map进行处理, 数据被map处理结束后交给OutputCollector收集器, 对其结果key进行分区 (默认使用Hash分区), 然后写入内存缓冲区(buffer), 每个MapTa
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2024-06-22 13:12:02
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初步认识MapReduce编程：MapReduce是简化的并行计算的编程模型，其编程思想简单来说就是：分散任务，汇总结果！将一个大任务变成多个小任务并行执行（Map阶段）将多个小任务的结果汇总起来（Reduce阶段） 下图为MapReduce的编程的WordCount的编程模型，从输入到输出，中间大致分为Split、Map、Shuffle、Reduce阶段，需要我们编程的只有Map阶段和Reduc
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2024-07-26 15:57:40
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Mapreduce计算过程 分为三个部分，map、shuffle和reduce，map负责对文件切片后的原始数据转化为key-value键值对，shuffle负责将map的结果进行整体分发给reduce作为输入，reduce对不同map任务得到的数据进行合并处理，得到最终的数据文件。shuffle过程 shuffle在map端和reduce都参与操作，所以可以分为map shuffle和reduc
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2024-05-02 21:29:18
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1：最简单的过程： Map - Reduce2：定制了partitioner以将map的结果写到相应的分区，以供对应的reducer下载： Map - Partition - Reduce3：增加了在本地先进性一次reduce（本地优化），减少后期网络的传输量 Map - Combine(本地reduce) - Partition - Reduce一般说来，一个完整的MapReduce过程可
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2024-05-06 18:35:03
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1.前言 学习hadoop的童鞋，倒排索引这个算法还是挺重要的。这是以后展开工作的基础。首先，我们来认识下什么是倒排索引： 倒排索引简单地就是：根据单词，返回它在哪个文件中出现过，而且频率是多少的结果。这就像百度里的搜索，你输入一个关键字，那么百度引擎就迅速的在它的服务器里找到有该关键字
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2024-03-21 22:19:02
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详解MapReduce算法 map()函数把输入数据进行切割(比如分为M块)之后，分布到不同的机器上执行(例如前面介绍的单词统计例子，可以把每一个文件分配到一台机器上执行)。Reduce()函数通过产生的键key(例如可以根据某种分区函数(比如hash(key) mod R)，R的值和分区函数都是由用户指定)将map()的结果集分成R块，然后分别在R台机器上执行。 图2.15是MapReduce算
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2024-04-17 16:15:07
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我们都安装完Hadoop之后，按照一些案例先要跑一个WourdCount程序，来测试Hadoop安装是否成功。在终端中用命令创建一个文件夹，简单的向两个文件中各写入一段话，然后运行Hadoop，WourdCount自带WourdCount程序指令，就可以输出写入的那句话各个不同单词的个数。但是这不是这篇博客主要讲的内容，主要是想通过一个简单的Wordcount程序，来认识Hadoop的内部机制。并
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2024-05-21 09:15:21
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本章内容我们学习一下 MapReduce 中的 Shuffle 过程，Shuffle 发生在 map 输出到 reduce 输入的过程，它的中文解释是 “洗牌”，顾名思义该过程涉及数据的重新分配，主要分为两部分：1. map 任务输出的数据分组、排序，写入本地磁盘 2. reduce 任务拉取排序。由于该过程涉及排序、磁盘IO、以及网络IO 等消耗资源和 CPU 比较大的操作，因此该过程向来是“兵
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2024-07-27 09:28:07
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在开始MapReduce编程之前，需要做好如下准备工作。(1)搭建好单机版本或者伪分布式Hadoop环境；CentOS 7 单机安装最新版Hadoop v3.1.2以及配置和简单测试Hadoop v3.1.2 伪分布式安装(Pseudo-Distributed Operation)(2)在HDFS中创建好input文件夹，并上传文本文件到HDFS中的input文件夹中；创建input文件夹bin/
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2024-08-11 13:08:49
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词频统计，作为大数据中数据分析的一个基本代码现在在csdn中大部分的文章都是说如何用eclipse写的代码，而且绝大部分都没有如何介绍在本地运行，都是放在服务器运行，作为一个刚接触数据分析的萌新，而且对idea有着很深的执念的我而言，写这个简单的小程序，还想让这个程序能够在本地上运行，在写的时候就是困难很多 废话少说了，现在正是进入主题 我这里介绍的主要是用idea的maven来进行写词频统计，利
1.继承Partitioner 重写 getPartition(); 2.job.setPartitionerClass(); 3.Driver类 job.setNumReduceTasks(); ...
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2021-09-27 22:08:00
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MapReduce1、理解MapReduce思想2、MapReduce设计构思如何对付大数据处理构建抽象模型：Map和Reduce统一构架，隐藏系统层细节3、MapReduce框架结构 1、理解MapReduce思想MapReduce的思想核心是**“分而治之”**，适用于大量复杂的任务处理场景（大规模数据处理场景）。 Map负责“分”，即把复杂的任务分解为若干个“简单的任务”来并行处理。可以进
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2024-04-06 01:11:19
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MapReduce的思想就是“分而治之”。1）Mapper负责“分”把复杂的任务分解为若干个“简单的任务”来处理。“简单的任务”包含三层含义：数据或计算的规模相对原任务要大大缩小就近计算原则，任务会分配到存放着所需数据的节点上进行计算这些小任务可以并行计算彼此间几乎没有依赖关系2）Reducer负责对map阶段的结果进行汇总。至于需要多少个Reducer，可以根据具体问题，通过在mapred-si
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2023-10-12 11:53:25
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1、MapReduce简介2、MapReduce有那几个组成部分，各自的作用是什么3、MapReduce工作流程4、MapReduce的shuffle过程5、MapReduce编程组件（应用到了那些类）6、MapReduce有那些缺点，YARN是什么？ （1）MapReduce简介
MapReduce主要解决海量离线数据的批处理，是一种并行可扩展计算模型，并且有较好的容错性。实
# MapReduce架构简介
MapReduce是一种用于处理大规模数据集的编程模型和软件框架。它可以帮助我们在分布式系统中高效地处理和分析数据。本文将介绍MapReduce架构的基本原理，并通过代码示例演示其使用。
## MapReduce原理
MapReduce模型由Google公司提出，旨在解决大规模数据处理的问题。它将数据处理任务分为两个阶段：Map和Reduce。
在Map阶段
原创
2023-07-06 03:28:46
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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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2024-09-27 07:39:17
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以Wordcount程序为例，简单描述MapReduce程序的编程模型。MapReduce程序组成MapReduce程序一般分成三个部分：一个程序主引导部分；一个Map程序部分；一个Reduce部分。主引导部分用来设置MapReduce（以下简称 “ MR” ）程序的一些非业务逻辑属性，例如最终生成jar包时指定MR框架执行该程序的入口、MR程序的map和reduce部分是哪个（一个jar包中可能
框架地址
https://github.com/lrtdc/light_drtc
框架说明Light_drtc是一个轻量级分布式实时计算框架，它可以帮助你快速实现自定义的实时计算平台。它主要参考当前流行的实时计算框架Storm的任务分发和Spark Streaming的Min-Batch处理思想设计，设计目的是为了降低当前大数据时代的分布式实时计算入门门槛，方便初中级学者上手
第九天 - MapReduce计算模型 - 案例 第九天 - MapReduce计算模型 - 案例一、概念二、流程三、案例一 - WordCount准备工作编写代码运行程序四、WordCount优化五、案例二 - 计算每一行中多个数值的平均值 一、概念MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集的并行运算。能自动完成计算任务的并行化处理，自动划分计算数据和计算任务，在集群节点上自动分配和执行
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2024-02-26 10:11:06
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