文件开发环境搭建请参考《11、HDFS编程案例》一文一、MapReduce项目开发说明关于MapReduc程序最核心的操作类就是Job接口类，可以知道linux下当我们通过hadoop提交jar包运行的时候，控制台打印的就是job运行整个过程，包括Map完成百分比Reduce完成百分比等。所以Job的核心就主要包括Map数据输入读取过程与Reduce数据的计算输出过程。当然中间也包括一个shuff
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2024-05-23 13:33:18
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1.MapReduce运行过程如下图所示，运行过程包含下述4个独立的实体--JobClient：提交MapReduce作业--JobTracker：协调作业的运行--TaskTracker：运行作业划分后的任务--分布式文件系统（一般为HDFS）：用来在其他实体之间共享作业文件1）MapReduce作业的提交--向JobTracker请求一个新的作业ID。--检查作业的输出说明。例如，如果没有指定
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2024-05-21 23:32:51
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Map端优化选项类型默认值描述io.sort.mbint100缓存map中间结果的buffer大小(MB)io.sort.record.percentfloat0.05io.sort.mb中用来保存map output记录边界的百分比，其他缓存用来保存数据io.sort.spill.percentfloat0.80map开始做spill操作的阈值io.sort.factorint10做merge操
1.1 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，并发运行在一个Hadoop集群上。1.2 MapReduce优缺点1.2.1 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
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2024-09-24 14:14:06
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文章目录1 资源相关参数(1) mapreduce.map.memory.mb(2) mapreduce.reduce.memory.mb(3) mapred.child.java.opts(4) mapreduce.map.cpu.vcores(5) mapreduce.reduce.cpu.vcores(6)mapreduce.task.io.sort.mb(7)mapreduce.map.
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2024-09-17 16:32:46
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1. 资源相关参数1.1 以下调整参数都在mapred-site.xml这个配置文件当中有以下参数是在用户自己的mr应用程序中配置就可以生效mapreduce.map.memory.mb: 一个Map Task可使用的资源上限（单位:MB），默认为1024。如果Map Task实际使用的资源量超过该值，则会被强制杀死。mapreduce.reduce.memory.mb: 一个Reduce Tas
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2024-04-03 12:00:03
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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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基本参数要对你的MapReduce Task进行优化，首先我们需要了解一些基本的参数： dfs.block.size, dfs.blocksize： 默认的HDFS文件系统的block大小，单位为byte。mapred.compress.map.output: map的输出是否压缩mapred.map/reduce.tasks.speculative.execution:&nb
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2024-05-02 17:09:08
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MapReduce是一种分布式计算模型，用以进行大数据量的计算。其中Map，对数据集上的独立元素进行指定的操作，生成键-值对形式中间结果。Reduce，则对中间结果中相同“键”的所有“值”进行规约，以得到最终结果。MapReduce这样的功能划分，非常适合在大量计算机组成的分布式并行环境里进行数据处理。JobTracker：Master节点，只有一个，管理所有作业，作业/任务的监控、错误处理等；将
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2023-08-30 15:38:06
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1、配置调优调优总的原则给shuffle过程尽量多提供内存空间，在map端，可以通过避免多次溢出写磁盘来获得最佳性能(相关配置io.sort.*，io.sort.mb)，在reduce端，中间数据全部驻留在内存时，就能获得最佳性能，但是默认情况下，这是不可能发生的，因为一般情况所有内存都预留给reduce含函数(如需修改 需要配置mapred.inmem.merge.threshold，mapre
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2024-04-08 22:50:06
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上千万or亿数据（有重复），统计其中出现次数最多的前N个数据,分两种情况：可一次读入内存，不可一次读入。
可用思路：trie树+堆，数据库索引，划分子集分别统计，hash，分布式计算，近似统计，外排序
所 谓的是否能一次读入内存，实际上应该指去除重复后的数据量。如果去重后数据可以放入内存，我们可以为数据建立字典，比如通过 map，hashmap，trie，然后
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2024-04-01 06:00:13
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需求：使用mapreduce实现文件a.txt中不同单词出现的次数map之前：1）：map处理之前的数据我们称为map<k1,v1>例：map<k1,v1> 在这里我们一次读取一行，行号就相当于k1,行的所有内容相当于v1map阶段：继承org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper重写map2）将map<k1,v1>读取、解析并将结果存到
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2024-04-04 08:45:16
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MapReduce简介MapReduce是一种分布式计算模型，是Google提出的，主要用于搜索领域，解决海量数据的计算问题。MR有两个阶段组成：Map和Reduce，用户只需实现map()和reduce()两个函数，即可实现分布式计算。MapReduce执行流程 MapReduce原理 MapReduce的执行步骤：1、Map任务处理 1
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2024-03-20 10:01:59
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一、MapReduce的概念MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念"Map（映射）"和"Reduce（归约）"，和它们的主要思想，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
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2024-02-18 20:18:41
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一、资源相关参数(1) mapreduce.map.memory.mb: 一个Map Task可使用的资源上限（单位:MB），默认为1024。如果Map Task实际使用的资源量超过该值，则会被强制杀死。(2) mapreduce.reduce.memory.mb: 一个Reduce Task可使用的资源上限（单位:MB），默认为1024。如果Reduce Task实际使用的资源量超过该值，则会被
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2024-05-22 17:24:52
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主要集中在两个方面：一是计算性能方面的优化；二是I/O操作方面的优化
1. 任务调度
所有的任务能公平地分享系统资源
2. 数据预处理与InputSplit的大小
合理地设置block块大小 dfs.block.size 默认值是67108864 (64MB)。对于很多情况来说，134217728 (128MB)更加合适
可
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2024-05-31 19:46:59
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Map-Reduce的处理过程主要涉及以下四个部分：客户端Client：用于提交Map-reduce任务jobJobTracker：协调整个job的运行，其为一个Java进程，其main class为JobTrackerTaskTracker：运行此job的task，处理input split，其为一个Java进程，其main class为TaskTrackerHDFS：hadoop分布式文件系
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2024-04-09 17:59:29
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一 map Reduce原理：
执行过程：
1.客户端，提交MapReduce作业；
a. 在客户端上使用runJob()方法来新建JobClient实例和调用它的submitJob()方法。
b. 提交作业后，runJob将每秒轮询作业的进度，如果发现与上一个记录不同，便把报
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2024-05-05 17:49:44
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一，作业的提交Job.waitForCompletion(true):JobClient(),在new JobClient()里面生成一个JobSubmissionProtocol接口(JobTracker实现了此接口)对象jobSubmitClient(是它连接或对应着JobTracker)），在Submit()方法里面也调用JobClient.submitJobInternal(conf)方法
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2024-04-23 10:10:58
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MapReduce报错：「MKDirs failed to create file」0. 写在前面1. 程序代码及报错信息输入、输出路径程序代码报错信息2. 查找资料3. 原因分析4. 参考0. 写在前面Linux：Ubuntu Kylin16.04Hadoop：Hadoop2.7.21. 程序代码及报错信息输入、输出路径zhangsan@had
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2023-03-15 09:44:59
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