Mapreduce framework 同hdfs架构有类似的部分，分为JobTracker(对应Namenode)，TaskTracker（对应Datanode），Job（对应DFSClient)。功能虽然不太相同，但是原理还接近。 总结一下Job的流程。Job是对JobClient的封装，Job本身功能比较简单，
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2023-07-06 23:08:33
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这次来聊聊Hadoop中使用广泛的分布式计算方案——MapReduce。MapReduce是一种编程模型，还是一个分布式计算框架。MapReduce作为一种编程模型功能强大，使用简单。运算内容不只是常见的数据运算，几乎大数据中常见的计算需求都可以通过它来实现。使用的时候仅仅需要通过实现Map和Reduce接口的方式来完成计算逻辑，其中Map的输入是一对<Key, Value>，经过计算
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2023-12-19 21:27:04
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例子：首先Map阶段读取hbase上的data表数据。接着reduce把结果写会hbase的online_product表1 HBaseTableDemo类：package com.beifeng.hbase;
import java.io.IOException;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.
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2024-04-03 10:07:30
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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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1.HBase和MapReduce的集成HBse集成MR的中文API文档需求:将myuser表当中的f1列族的name和age字段写入待myuser2这张表的f1列族当中去ImmutableBytesWritable 序列,hbase的存储类型 NullWriter没有数据 context上下文的作用是起到桥梁作用把map阶段处理完的数据传递给reduce阶段(1)在原有基础上导入集成MR的mav
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2024-02-20 10:45:19
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package com.jsptpd.mysqlintolocal;
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apa
原创
2021-04-25 22:35:15
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MapReduce是什么首先让我们来重温一下 hadoop 的四大组件：HDFS：分布式存储系统MapReduce：分布式计算系统YARN：hadoop 的资源调度系统Common：以上三大组件的底层支撑组件，主要提供基础工具包和 RPC 框架等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
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2024-08-02 11:47:00
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一 MapReduce 组件解析（1）概述通过WC案例的编写，不难发现，其实我们是按照一定的规则进行程序的输入和输出，将作业放在本地运行或者提交到Hadoop集群中运行。Hadoop是将数据切分成了若干个输入切片（Input Split），并将每个切片交由一个MapTask的进程处理，MapTask不断从对应的Split中解析出来一个一个的 key、value，并交由map()函数进行处理。处理完
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2024-05-17 09:36:38
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近日，有人和我说分析log日志。 之前，就写过，但是忘了总结了，找了半天也没有找到，看了以后要将东西整理了。无奈，在网上收拾，看到这个人写的，索性，就搬过来，待我找到我写的，在一块补充一下！ 所有网站的服务器上都会保留访问的log日志。这些log日志记录的其他机器访问服务器的ip，时间，http协议，状态码等信息。比如这样：
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2024-07-24 12:28:49
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1.MapReduce作业的执行流程 一个MapReduce作业的执行流程是:代码编写->作业配置->作业提交->Map任务的分配和执行->处理中间结果->Reduce任务的分配和执行->作业完成,而每个任务的执行过程中,又包含输入准备->任务执行->输出结果. 一个MapRed
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2023-07-12 11:37:16
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海量数据处理（1）：MapReduce海量数据处理，就是基于海量数据的存储、删除、搜索等操作。由于数据量太大，导致要么无法在短时间内迅速处理，要么无法一次性装入内存。针对面试过程中的问题，主要有以下解决步骤针对时间，可以采用更加迅速的数据结构和算法，比如BloomFilter、Hash、堆、Bitmap等针对空间，无非就是大而化小，分而治之。算法方面：外排序算法（External Sorting）
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2024-03-22 12:51:43
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一、MapReduce概述MapReduce是大数据离线计算的一种处理范式。它的基本概念就是“分而治之”：将单个问题分解成多个独立的子任务，再将子任务的结果汇聚成最终结果。在 MapReduce 中，它会先把样本分成一段段能够令单台计算机处理的规模，然后让多台计算机同时进行各段样本的整理和统计，每执行完一次统计就对映射统计结果进行规约处理，最终完成大规模的数据规约。MapReduce 的含义分为两
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2023-11-25 13:07:21
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目录1 配置环境变量2 运行官方的 MapReduce 任务3 自定义HBase-MR 【前言】 在Hadoop中MR使用HBase，需要将HBase的jar包添加到Hadoop的类路径下，所以需要修改配置文件添加类路径。这源于一个思想： A要使用 B，那么A要有B的jar包。例如：在 Hive的安装中，Hive需要使用到MySQL数据库，所以将jdbc驱动包放到lib文件夹中 HBase与M
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2023-12-21 15:01:24
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先看一个标准的hbase作为数据读取源和输出目标的样例：Configuration conf = HBaseConfiguration.create();
Job job = new Job(conf, "job name ");
job.setJarByClass(test.class);
Scan scan = new Scan();
TableMapReduceUtil.initTableM
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2024-06-18 16:09:52
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在进行Mapreduce的计算中，经常有需要按照自己的要求输入输出各种格式的需求。因此在这里，我简单将我了解的关于Mapreduce中自定义输入输出格式的认识分享给大家。首先，我们从输出格式开始说，这个比较简单。Mapreduce的输出格式的主要切入点是最后的context.write（key，value）方法。需要定义自己的输出格式，就必须改下这个write方法，让他按照我们自己的要求输出。通过
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2024-08-02 22:18:37
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MapReduce处理数据的基本原则之一就是将输入数据分割成片(split)，按片读取数据，每个分片交由一个Mapper去做处理。注意，输入分片只是一种逻辑划分，有别于hdfs的数据分块(block)，数据分块是数据的物理划分。InputFormat类抽象出了数据分片和读取这两个操作，具体实现交由子类去完成，除了
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2024-04-07 08:38:46
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Map-ReduceMap-Reduce也逐渐成为大数据题目面试的热门，多了解一下也无妨。 总结自左神。我们先来介绍一下哈希函数 哈希函数又叫做散列函数，哈希函数的输入域可以是非常大的范围，但是输出域是固定范围，假设为s. 哈希函数的性质：典型的哈希函数都拥有无限的输入值域输入值相同时，返回值一样（返回值又叫哈希值）输入值不同时，返回值有可能一样，也有可能不一样。不同输入值得到的哈希值，虽然会有重
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2024-10-09 09:50:12
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MapReduce读取HBase数据 代码如下
原创
2022-06-10 20:04:49
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Hadoop MapReduce基础案例MapReduce:Hadoop分布式并行计算框架思想：分治法通俗解释工厂给客户交付货物1000吨，卡车A运量50吨，需要顺序20次，如果平时客户不忙20次运输所需的时间客户能够接受，突然市场竞争激烈，工厂为了提供失效，每次运输从单台卡车运输提高到20台卡车运输，这样整个运量1次就搞定，Map Reduce类似，就是将一些廉价机器组成一个集群，每
一、在HBase中创建空表二、准备好要写入HBase的文件（可能存在HDFS或者本地，需要修改输入文件路径，HDFS使用hdfs://开头，本地文件使用file://开头）例如我有这样一份文件：其保存在HDFS上三、检查能否调用hadoop读取该文件package cn.edu.shu.ces.chenjie.tianyi.hadoop;
import java.io.IOException;
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2023-11-06 13:51:56
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