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
MapReduce从它名字上来看就大致可以看出个缘由，两个动词Map和Reduce，“Map（展开）”就是将一个任务分解成为多个任务，“Reduce”就是将分解后多任务处理的结果汇总起来，得出最后的分析结果。这不是什么新思想，其实它的本质就是一种“分治法”的思想，把一个巨大的任务分割成许许多多的小任务单元，最后再将每个小任务单元的结果汇总，并求得最终结果。在分布式系统中，机器集群就可以看作硬件资源
原创
2016-02-04 16:54:49
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MapReduce运行流程 MapReduce容错机制
原创
2023-04-25 15:45:57
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1. MAPREDUCE原理篇（1）
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，并发运行在一个hadoop集群上；
1.1 为什么要MAPREDUCE
（1）海量数据在单机上处理因为硬件
图文讲解 MapReduce 工作原理理解什么是map，什么是reduce，为什么叫mapreducemapreduc工作流程分片、格式化数据源执行 MapTask执行 Shuffle 过程执行 ReduceTask写入文件整体流程图MapTaskReduceTask 理解什么是map，什么是reduce，为什么叫mapreduceMapReduce可以分成Map和Reduce两部分理解。1.M
MapReduce原理一、什么是MapReduce？ MapReduce是一个基于 java 的并行分布式计算框架，使用它来编写的数据处理应用可以运行在大型的商用硬件集群上来处理大型数据集中的可并行化问题，数据处理可以发生在存储在文件系统（非结构化）或数据库（结构化）中的数据上。MapReduce 可以利用数据的位置
三个层面上的基本构思 1.如果对付大数据处理：分而治之 对相互之间不具有计算依赖关系的大数据，实现并行最自然的办法就是采取分而治之的策略。 2.上升到抽象模型：Mapper与Reduce MPI等并行计算方法缺少高层并行编程模型，程序员需要自行指定存储，计算，分发等任务，为了克服这一缺陷，MapReduc
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，并发运行在一个hadoop集群上； 1.1 为什么要MAPREDUCE（1）海量数据在单机上处理因为硬件资源限制，无法胜任（2）而一旦将单机版程序扩展到集群来分布式运行，将极大增加程序的
简介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，并发运行在一个hadoop集群上；MapReduce框架结构及核心运行机制结构一个完整的mapreduce程序在分布式运行时有三类实例进程：1、MRAppMaster：负责整个程序的过程调
Hadoop生态圈之MapReduce1. MapReduce概述定义：
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，并发运行在一个Hadoop集群上优点：
MapReduce易于编程它简单的实现了一些接口，就可以完成一个分布式程序，
目录SDS 的设计到底有多牛逼。List、Set、Sorted Set、Hash 底层实现原理SDS 的设计到底有多牛逼Redis 使用 C 语言编写，但是并没有直接使用 C 语言自带的字符串，而是使用了 SDS 来管理字符串。接下来就来探讨下为什么 Redis 使用了 SDS 来管理字符串。SDS 全称 Simple Dynamic String，即简单动态字符串。SDS 组成部分如下：
Redis 简介Redis 是一个开源，高级的键值存储和一个适用的解决方案，用于构建高性能，可扩展的 Web 应用程序。Redis 也被作者戏称为 数据结构服务器 ，这意味着使用者可以通过一些命令，基于带有 TCP 套接字的简单 服务器-客户端 协议来访问一组 可变数据结构 。(在 Redis 中都采用键值对的方式，只
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2023-08-11 15:07:53
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MapReduce的shuffle机制1、概述mapreduce中，map阶段处理的数据如何传递给reduce阶段，是mapreduce框架中最关键的一个流程，这个流程就叫shuffle；shuffle: 洗牌、发牌——（核心机制：数据分区，排序，缓存）；具体来说：就是将maptask输出的处理结果数据，分发给reducetask，并在分发的过程中，对数据按key进行了分区和排序； 2、
Mapreduce的过程整体上分为四个阶段：InputFormat 、MapTask 、ReduceTask 、OutPutFormat，当然中间还有shuffle阶段 读取（InputFormat）:我们通过在runner类中用 job.setInputPaths 或者是addInputPath添加输入文件或者是目录（这两者是有区别的）默认是FileInputFor
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2023-06-12 20:27:58
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MapReduce是一个分布式运算程序的编程框架，是用户开发“Hadoop的数据分析应用”的核心框架。
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2021-12-20 16:05:00
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mr自带的例子中的源码SecondarySort，我重新写了一下，基本没变。这个例子中定义的map和reduce如下，关键是它对输入输出类型的定义：（java泛型编程） public static class Map extends Mapper<LongWritable, Text, IntPair, IntWritable> public static class Re
mapreduce的shuffle机制 概述： mapreduce中，map阶段处理的数据如何传递给reduce阶段，是mapreduce框架中最关键的一个流程，这个流程就叫shuffle； shuffle: 洗牌、发牌——（核心机制：数据分区，排序，缓存）； 具体来说：就是将maptask输出的处理结果数据，分发给reducetask，并在分发的过程中，对
MapReduce整体处理过程MapReduce是一种计算引擎，也是一种编程模型。MapReduce提供了两个编程接口，即Map和Reduce，让用户能够在此基础上编写自己的业务代码，而不用关心整个分布式计算框架的背后工作。这样能够让开发人员专注自己的业务领域，但如果发生Map/Reduce业务代码以外的性能问题，开发人员通常束手无策。 MapReduce会经历作业输入（In
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2023-08-18 22:59:00
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