1.Map端的Combiner.通过单词计数WordCountApp.java的例子,如何在Map端设置Combiner...只附录部分代码: 1 /**
2 * 以文本
3 * hello you
4 * hello me
5 * 为例子.
6 * map方法调用了两次,因为有两行
7 * k2 v2 键值对的数量有几个?
8 * 有4个.有
2017年大数据领域，这7大技术将退役，
我们已经在大数据领域进行了很长时间的探险了，虽然大数据已经不再让人眼前一亮和感到新鲜，但技术的不断更新足以让你时刻关注这个领域。同时，这也是很多企业技术更新最快的领域，但还是有一些技术会长期占据靠前的位置，直到有更好的替代品出现为止。
许多技术在未来面临着很大变化，或者重大升级。以下的这些技术，你或许可以考虑替换掉了： 1、MapReduce
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2024-01-18 15:45:57
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2004年Google发表了一篇非常具有影响力的论文向全世界介绍了MapReduce框架，该框架可以把一个应用程序分解为许多并行计算指令，跨大量的计算节点运行非常巨大的数据集。时至今日，MapReduce已经成为并行分布式计算领域的一个高度流行的基础设施和编程模型，它是Apache Hadoop的基础，被很多知名厂商所使用为其客户提供优质的数据服务。但是从最近在San Francisco召开的Go
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2024-05-17 06:51:41
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谷歌最早提出了一种分布式计算框架，就是MapReduce。当时发布这个框架的时候，一句话形容那是相当火爆啊，主要用来解决大规模数据(大于1TB)的并行计算。提出了两个核心过程分别是Map和Reduce过程。大致的过程就是先将大规模数据进行分块，每个块通过映射函数处理得到独立结果，整个过程是高度并行的，这个过程称为Map。将上面的结果进行归纳操作，得到最终的结果，这个过程称为Reduce。简单说就是
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2024-08-28 00:00:28
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MapReduce概述MapReduce定义MapReduce是一个分布式运算程序的编程框架，是用户开发“基于Hadoop的数据分析应用”的核心框架。MapReduce核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运算程序，并运行在一个Hadoop集群上。MapReduce优缺点优点1.MapReduce易于编程。它简单的实现一些接口，就可以完成一个分布式程序，这个分布式程
MapReduce概述MapReduce源自Google的MapReduce论文，论文发表于2004年12月。Hadoop MapReduce可以说是Google MapReduce的一个开源实现。MapReduce优点在于可以将海量的数据进行离线处理，并且MapReduce也易于开发，因为MapReduce框架帮我们封装好了分布式计算的开发。而且对硬件设施要求不高，可以运行在廉价的机器上。Map
导读继续前期依次推文PySpark入门和SQL DataFrame简介的基础上，今日对Spark中最重要的一个概念——RDD进行介绍。虽然在Spark中，基于RDD的其他4大组件更为常用，但作为Spark core中的核心数据抽象，RDD是必须深刻理解的基础概念。01 何为RDDRDD（Resilient Distributed Dataset），弹性分布式数据集，是Spark core中的核心数
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2024-06-27 10:26:18
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简介：本着对大数据的理解，HDFS是侧重于大数据的数据存储，MapReduce是侧重于计算与任务的分配；Page Rank （搜索排名） 什么是MapReduce ?1、 数据是从页面上面获取，HDFS进行输入2、 Map 的输出是Reduce的输入；3、 Map的输入是HDFS, Reduce的输出也是  
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2023-10-04 07:17:03
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# 如何用Java写MapReduce程序替代Hive
在大数据处理领域，Hive因其SQL-like查询语言而受到广泛使用。然而，在某些情况下，通过自定义MapReduce程序，我们可以获得更高的性能和灵活性。本文将探讨如何通过Java编写MapReduce程序以实现Hive中常见的实际问题，例如，从日志文件中提取访问量并进行汇总。
## 实际问题：网页访问统计
假设我们有一个日志文件，内
原创
2024-10-16 05:55:11
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些推荐系统、广告推送等）都迁移到了云端，也就是分布式计算系统上。衍生了非常多
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2017-07-18 19:52:00
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Spark为什么会比mapreduce快？1.Spark减少了中间过程的磁盘读写，数据很多时候不需要落地，从而提升了效率。2.Spark基于内存的读写，减少了磁盘IO、node数据交互的通信时间。3.Spark并非mapreduce心跳的模式，任务调度性能比mapreduce快，适合迭代计算。4.JVM的优化：Hadoop每次MapReduce操作，启动一个Task便会启动一次JVM，基于进程的操
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2024-02-14 10:36:30
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1.首先介绍一下wordcount 早mapreduce框架中的 对应关系大家都知道 mapreduce 分为 map 和reduce 两个部分，那么在wordcount例子中，很显然 对文件word 计数部分为map，对 word 数量累计部分为 reduce；大家都明白 map接受一个参数，经过map处理后，将处理结果作为reduce的入参分发给reduce，然后在reduce中统
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2024-03-25 17:43:08
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优化做的好不好，决定你花钱的多少，资金有限的情况下，想要搭建一组性能不错的服务器，优化就显得格外重要了，那么本人总结了如下优化方案，供大家参考，欢迎大佬们留言讨论。MapReduce优化方法呢，主要从六个方面考虑：数据输入、Map阶段、Reduce阶段、IO传输、数据倾斜问题和常用的调优参数。我们逐个详细介绍一下：一丶数据输入：（针对大量小文件场景） &nb
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2024-04-15 11:00:31
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1.shuffle过程介绍:
shuffle的本意是洗牌,混洗,是把一组有一定规则的数据尽量转换成一组无规则的数据,越随机越好.MapReduce中的shuffle更像是洗牌的逆过程,把一组无规则的数据尽量转换成一组具有一定规则的数据
2.为什么MapReduce计算模型要需要shuflle过程?
我们都知道MapReduce计算模型包括两个重要的阶段:Map映
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2024-03-03 07:58:37
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一。组件 1）MrAppMaster：负责整个程序的过程调度及状态协调。 2）MapTask：负责map阶段的整个数据处理流程。 3）ReduceTask：负责reduce阶段的整个数据处理流程。二.map reduce过程流程详解 上面的流程是整个mapreduce最全工作流程，但是shuffle过程只是从第7步开始到第16步结束，具体shuffle过程详解，如下：
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2024-03-26 10:40:38
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从最开始学习sql到至今，sql语句也是写了很多，但是一直都在专注于实现功能，很少关注效率。工作中常常听到吐槽，说有的sql语句真是触目惊心，明明可以简简单单提升多倍效率，但是偏偏选择一个耗时间的sql。因此，在这里简单聊一聊如何提高sql的效率，与大家共同进步哦～由于不同数据库支持的sql语句还是会有一些差异，我下文涉及到的是基于mysql来进行的，但是本文思想还是所有适用sql的
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2023-08-10 06:19:46
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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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详细讲解SQL编译为MapReduce之前，我们先来看看MapReduce框架实现SQL基本操作的原理 Join的实现原理select u.name, o.orderid from order o join user u on o.uid = u.uid; 在map的输出value中为不同表的数据打上tag标记，在reduce阶段根据tag判断数据来源。MapReduce的过程如下（这里只是说明
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2024-04-08 12:42:21
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原理一些复杂的任务难以用一次MapReduce处理完成，需要多次MapReduce才能完成任务。Hadoop2.0开始MapReduce作业支持链式处理，类似于工厂的的生产线，每一个阶段都有特定的任务要处理，比如提供原配件——>组装——打印出厂日期，等等。通过这样进一步的分工，从而提高了生成效率，我们Hadoop中的链式MapReduce也是如此，这些Mapper可以像水流一样，一级一级向后
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2024-09-01 15:00:26
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文|聪明小生 校对|李蓉婳原创内容，请勿搬运抄袭，违者必究如果说芯片是手机的心脏，那么操作系统则是手机的灵魂。这些年，尽管我国智能手机崛起速度飞快，但遗憾的是，不管是芯片还是操作系统，都比较依赖国外。作为国产手机巨头，华为如今已经面临芯片断供的问题，“缺芯”之痛给整个行业敲响了警钟，那么手机操作系统呢？一、华为打破“魔咒”说起操作系统，我们都会想到谷歌的安卓和苹果的IOS，因为安卓是开源的，所以也
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2023-10-31 17:40:56
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