MapReduce阶段分为map，shuffle，reduce。map进行数据的映射，就是数据结构的转换，shuffle是一种内存缓冲，同时对map后的数据分区、排序。reduce则是最后的聚合。此文探讨map阶段的主要工作。 map的工作代码介绍split启动mapTask 代码介绍我们还是准备word count的代码：maper：public class WordCountMapper ex
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2023-10-26 22:01:35
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1、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510002000P0002锤子T110003000假如数据量巨大，两表的数据是以文件的形式存储在H
1.MapReduce简介MapReduce是一种分布式计算模型.是由Google提出的,主要是解决海量数据的计算。MapReduce主要分为两个阶段:Map和Reduce,用户只需实现map()和reduce()即可实现分布式计算.2.MapReduce实现流程3.MapReduce原理解析:1.阶段是Map阶段: 1.1 读取HDFS中的文本.将每一行都解析成一个个<k,v&
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2023-07-20 19:58:46
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Spark对MapReduce做了大量的改进和优化，主要包括以下个方面：1）磁盘I/O的读写优化：中间结果缓存在内存中：随着实时大数据应用越来越多，Hadoop作为离线的高吞吐、低响应框架已不能满足这类需求。Hadoop MapReduce的map端将中间输出和结果存储在磁盘中，reduce端又需要从磁盘读写中间结果，从而造成磁盘I/O成为瓶颈。Spark则允许将map端的中间输出和结果缓存在内存
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2023-09-08 10:04:35
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MapReduce采用"分而治之"的思想，把对大规模数据集的操作，分发给一个主节点管理下的各个分节点共同完成，然后通过整合各个节点的中间结果，得到最终结果。简单地说，MapReduce就是"任务的分解与结果的汇总"。，一般运行在NameNode机器上；TaskTracker是用于执行工作的，负责在节点DataNode上执行具体的分布式任务的计算。一个Hadoop集群中只有一台JobTracke
环形缓冲区底层实现首先明白改过程发生在Map——Collect阶段：在用户编写的map()函数中，当数据处理完成后，一般会调用OutputCollector.collect()输出结果。在该函数内部，它会将生成的key/value分片（通过调用Partitioner），并写入一个环形内存缓冲区中。MapOutputBuffer内部使用了一个缓冲区暂时存储用户输出数据，当缓
原创
2022-03-04 15:52:07
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文章目录一、概述二、Hadoop序列化三、WordCount案例四、MapReduce工作流程（一）Map阶段详细流程（二）Reduce阶段流程五、InputFormat和OutputFormat（一）几种FileInputFormat的子类（二）几种FileOutputFormat的子类六、Shuffle机制（一）分区(Partition)（二）排序(三)合并（Combiner）(四)分组排序
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2024-03-26 21:42:39
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（一）实现词频统计的基本的MapReduce编程。①在/user/hadoop/input文件夹(该文件夹为空)，创建文件wordfile1.txt和wordfile2.txt上传到HDFS中的input文件夹下。 文件wordfile1.txt的内容如下：I love SparkI love Hadoop 文件wordfile2.txt的内容如下：Hadoop is goodSpark is f
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2023-11-23 12:44:07
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1、Mapper类用户自定义一个Mapper类继承Hadoop的Mapper类Mapper的输入数据是KV对的形式（类型可以自定义）Map阶段的业务逻辑定义在map()方法中Mapper的输出数据是KV对的形式（类型可以自定义）注意：map()方法是对输入的一个KV对调用一次！！2、Reducer类用户自定义Reducer类要继承Hadoop的Reducer类Reducer的输入数据类型对应Map
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2023-12-20 14:59:42
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一、简介1.1、概述MapReduce是Hadoop提供的用于进行分布式计算的框架MapReduce是仿照Google MapReduce来实现的MapReduce会将整个计算过程拆分2个阶段：Map(映射)阶段和Reduce(规约)阶段1.2、组件1.2.1、Writable - 序列化在MapReduce中，要求被传输的数据必须能够序列化MapReduce提供了一套独立的序列化机制，基于AVR
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2023-07-19 15:38:56
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尽管Hadoop框架本身是使用Java创建的，但MapReduce作业可以用许多不同的语言编写。 在本文中，我将展示如何像其他Java项目一样，基于Maven项目在Java中创建MapReduce作业。
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2023-07-20 20:19:10
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MapReduce JAVA框架开发流程总体流程用户提交任务给集群集群首先对输入数据源进行切片master 调度 worker 执行 map 任务worker 读取输入源片段worker 执行 map 任务，将任务输出保存在本地master 调度 worker 执行 reduce 任务，reduce worker 读取 map 任务的输出文件执行 reduce 任务，将任务输出保存到 HDFS细节
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2023-07-16 12:02:27
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文章目录使用Eclipse创建MapReduce工程配置环境新建MapReduce工程分布式文件系统HDFSHDFS-JAVA接口之读取文件HDFS-JAVA接口之上传文件HDFS-JAVA接口之删除文件HDFS-JAVA接口之列举文件夹和文件列举文件夹列举文件HDFS-JAVA接口之创建目录HDFS-JAVA接口之下载文件HDFS-JAVA接口之写入文件 使用Eclipse创建MapReduc
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2023-11-28 15:28:56
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本文主要基于Hadoop 1.0.0后推出的新Java API为例介绍MapReduce的Java编程模型。新旧API主要区别在于新API(org.apache.hadoop.mapreduce)将原来的旧API(org.apache.hadoop.mapred)中的接口转换为了抽象类。
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2023-07-20 20:16:30
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1.1MapReduce核心思想分而治之，先分后和：将一个大的、复杂的工作或任务，拆分成多个小任务，最终合并。MapReduce是由Map和Redecu组成Map：将数据进行拆分Reduce：对数据进行汇总1.2偏移量行首字母或字符移动到当前文件的最前面需要移动的字符个数1.3Hadoop与Java数据类型对比Java类型：int、long、double, float、 boolean、 stri
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2023-12-07 11:20:02
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最近在学习MapReduce编程遇到很多用MR实现按某一列值排序，或二次排序的类似问题，于是试着用MR实现各种排序问题，最终有点小总结：无需在key对象之外写任何排序函数，MR会完成按key值排序，具体详解如下：
在这之前要先说一下WritableComparable接口。Writable接口大家可能都知道，它是一个实现了序列化协议的序列化对象。在Hadoop中定义一个结构化对象都要实现Wr
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2024-04-09 10:24:27
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MapReduce--MapJoin、ReduceJoin、TopN 1. MapReduce JoinJoin分为两种：一种是Map Join,一种是Reduce JoinMapJoin 指的是在Map端进行Join，没有Reduce,所以没有Shuf
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2023-11-23 13:18:38
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MapReduce 多 Job 串联需求一个稍复杂点的处理逻辑往往需要多个 MapReduce 程序串联处理，多 job 的串联可以借助 MapReduce 框架的 JobControl 实现实例以下有两个 MapReduce 任务，分别是 Flow 的 SumMR 和 SortMR，其中有依赖关系：SumMR 的输出是 SortMR 的输入，所以 SortMR 的启动得在 SumMR 完成之后C
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2024-01-10 18:46:45
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MapReduce简介
MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集的并行运算。概念"Map（映射）“和"Reduce（归约）”，是它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。它极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在分布式系统上。 当前的软件实现是指定一个Map（映射）函数，用来把一组键值对映射成一组新的键值对，指定并发的Red
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2023-08-21 09:32:54
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一、MapReduce简介二、MapReduce并行处理的基本过程三、MapReduce实际处理流程四、一个job的运行流程一、MapReduce简介易于编程良好的扩展性高容错性二、MapReduce并行处理的基本过程一切都是从最上方的user program开始的，user program链接了MapReduce库，实现了最基本的Map函数和Reduce函数。图中执行的顺序都用数字标记了。Map
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2024-04-08 13:35:49
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