多种方式实现：1. 实现MulitpleOutputFormat类（旧API），如MultipleTextOutputFormat 和 MultpleSequenceFileOutputFormat 是它的两个具体实现。通过自己实现MulitpleOutputFormat类，重载 generateFileNameForKeyValue 方法，达到目的。2. 由于MulitpleOutputForm
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2024-06-14 13:28:57
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多种方式实现：1. 实现MulitpleOutputFormat类（旧API），如MultipleTextOutputFormat 和 MultpleSequenceFileOutputFormat 是它的两个具体实现。通过自己实现MulitpleOutputFormat类，重载 generateFileNameForKeyValue 方法，达到目的。2. 由于MulitpleOutputForm
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2024-08-02 21:09:06
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实验目的1.了解Hadoop自带的几种输入格式2.准确理解MapReduce自定义输入格式的设计原理3.熟练掌握MapReduce自定义输入格式程序代码编写4.培养自己编写MapReduce自定义输入格式程序代码解决实际问题实验原理1.输入格式：InputFormat类定义了如何分割和读取输入文件，它提供有下面的几个功能：（1）选择作为输入的文件或对象；（2） 定义把文件划分到任务的InputSp
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2024-04-12 14:22:12
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我前段时间在完成一个公司业务时，遇到了一个这样的需求：将HDFS上按每天每小时存储的数据进行数据预处理，然后对应按天存储在HDFS........由此可得，MapReduce的输入路径是：/user/data/yyyy/MM/dd/HH/ 每天有24小时，dd/目录下有24个目录，然后，对这24个目录下的数据预处理，最后输出到dd/目录： /user/out/yyyy/MM/dd/ 在设计代码的时
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2024-07-29 14:26:03
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Shuffle简介Shuffle的本意是洗牌、混洗的意思，把一组有规则的数据尽量打乱成无规则的数据。而在MapReduce中，Shuffle更像是洗牌的逆过程，指的是将map端的无规则输出按指定的规则“打乱”成具有一定规则的数据，以便reduce端接收处理。其在MapReduce中所处的工作阶段是map输出后到reduce接收前，具体可以分为map端和reduce端前后两个部分。在shuffle之
一、输入格式（1）输入分片记录①JobClient通过指定的输入文件的格式来生成数据分片InputSplit；②一个分片不是数据本身，而是可分片数据的引用；③InputFormat接口负责生成分片；源码位置：org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input包(新) &
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2024-03-23 10:21:47
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一、MapReduce 简介 MapReduce 是 Hadoop 生态下面的计算层，它把任务分割成小任务并分发到集群的机器上并行执行。您只需要按照 MapReduce 提供的编程接口开发业务逻辑代码即可，剩下的事情 MapReduce 框架会自动完成。比如，任务分割，任务分发等。MapReduce 程序具有函数式风格，输入是数据列表，输出依然是数据列表。MapReduce 是 Hado
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2023-09-20 07:20:29
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mapreduce是什么 mapreduce是一个计算框架，所以有输入和输出。输入输出都是key/value形式的。map的key和value一对一，reduce的key是一对多的，所以value是一个迭代器。 是一个软件框架，可以并行处理，可靠且容错性高。能处理海量数据。 思想“分而治之 map：分，复杂的任务分解为简单的任务。 reduce：汇总。对map结果汇总，同一个key对应的value
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2024-01-15 08:24:42
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1.TextInputFormat TextInputFormat是默认的InputFormat。每条记录是一行输入。键是LongWritable类型，存储该行在整个文件中的字节偏移量。值是这行的内容，不包括任何行终止符(换行符和回车符)，它被打包成一个Text对象。一般情况下，很难取得行号，因为文
原创
2022-06-10 19:52:21
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MapReduce的多输入、多mapper 虽然一个MapReduce作业的输入可能包含多个输入文件（由文件glob、过滤器和路径组成），但所有文件都由同一个InputFormat和同一个Mapper来解释。然而，数据格式往往会随时间而演变，所以必须写自己的mapper来处理应用中的遗留数据格式问题
原创
2022-06-10 19:52:44
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执行过程（1）MapReduce框架使用InputFormat模块做Map前的预处理，然后将输入文件切分为多个InputSplit。 （2）通过RecordReader根据InputAplit中的信息来处理InputSplit中的具体记录，加载数据并转换为适合Map任务读取的健值对，输入给Map任务。 （3）Map任务会根据用户自定义的映射规则，输出一系列的<key,value>为中间
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2024-03-15 08:19:05
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MapReduce的输入和输出MapReduce框架运转在<key,value>键值对上，也就是说，框架把作业的输入看成是一组<key,value>键值对，同样也产生一组<key,value>键值对作为作业的输出，这两组键值对可能是不同的。一个MapReduce作业的输入和输出类型如下图所示：可以看出在整个标准的流程中，会有三组<key,value>
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2024-03-31 22:08:37
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MapReduce练习目录一、数据及字段说明二、过程分析及解题思路三、具体代码实现四、程序运行结果 一、数据及字段说明二、过程分析及解题思路需求: 查找（输入一个学生的姓名，输出该生姓名以及其参加考试的课程和成绩） 返回结果格式举例：olive:english,48;PE,78;music,48;chinese,42;（这里的olive是我们指定的要查找的学生姓名，后面其参加考试的课程和对应的成绩
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2024-07-06 09:01:43
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链接MapReduce作业 1. 顺序链接MapReduce作业 顺序链接MapReduce作业就是将多个MapReduce作业作为生成的一个自己主动化运行序列，将上一个MapReduce作业的输出作为下一个MapReduce作业的输入。MapReduce作业的链接就类似于Unix 的管道： map
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2017-06-30 15:11:00
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MapReduce Join
对两份数据data1和data2进行关键词连接是一个很通用的问题，如果数据量比较小，可以在内存中完成连接。
如果数据量比较大，在内存进行连接操会发生OOM。mapreduce join可以用来解决大数据的连接。
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2023-06-20 07:49:02
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MapReduce的输入作为一个会编写MR程序的人来说，知道map方法的参数是默认的数据读取组件读取到的一行数据1、是谁在读取？ 是谁在调用这个map方法?查看源码Mapper.java知道是run方法在调用map方法。 1 /**
2 *
3 * 找出谁在调用Run方法
4 *
5 *
6 * 有一个组件叫做：MapTask
1、输入分片(Input Split)：在进行map计算之前，mapreduce会根据输入文件计算输入分片，每个输入分片针对一个map任务，输入分片存储的并非数据本身，而是一个分片长度和一个记录数据位置的数据。输入分片往往和hdfs的block关系密切，假如我们设定hdfs块的大小是64mb，如果我们输入三个文件，大小分别是3mb、65mb和127mb，那么mapreduce会把3mb文件作为一个
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2024-06-15 19:55:05
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MapReduce确保每个reducer的输入都按键排序.将map的输出作为输入传给reducer的过程称为shuffle,学习shuffle是如何工作的有助于我们更好的理解MapReduce 每个Map任务都有一个内存缓冲区,用于存储任务的输出,默认
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2024-03-31 07:53:57
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MapReduce 的输入输出MapReduce 框架运转在<key,value> 键值对上，也就是说，框架把作业的输入看成是一组<key,value>键值对，同样也产生一组<key,value>键值对作为作业的输出，这两组键值对可能是不同的。一个 MapReduce 作业的输入和输出类型如下图所示：可以看出在整个标准的流程中，会有三组<key,value
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2024-03-16 07:27:03
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命令返回值在大多数情况下，执行一条命令后我们往往会关心命令的返回值，命令的返回值有5种类型，对于每种类型 redis-cli 的展现结果都不同，下面分别说明：1. 状态回复状态回复（status reply）是最简单的一种回复，比如向 Redis 发送 SET 命令设置某个键的值时，Redis 会回复状态 OK 表示设置成功。另外对 PING 命令的回复 PONG 也是状态回复。状态回复直接显示状
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2023-07-07 16:08:37
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