目录MapReduce大致流程图MapReducer详细过程InputFormat阶段Shuffle机制Shuffle机制中环形缓冲区的数据格式Reducer阶段操作 MapReduce大致流程图MapReducer详细过程大致说明Shuffle前的过程： 1）客户端在submit()前，获取待处理的文件信息（即待处理的数据，包括所在的切片信息）和Driver的相关参数配置信息。形成任务分配规划
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2023-11-19 12:27:04
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Map的输出 是key,value的 list Reduce的输入是key。value的list MapReduce核心思想 分而治之，先分后和; MapReduce是hadoop提供的一个分布式运算框架1将任务分为两个阶段执行 第一阶段:map阶段:(3台机器) 读取数据自己节点的任务数据,处理数据,根据key的hashcode%n的值决定输出结果的位置第二阶段:reduce阶段:(2台机器)
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2024-04-04 09:27:22
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MapReduce原理及编程MapReduce简介MapReduce概念MapReduce的设计思想MapReduce特点MapReduce实现WordCount实现步骤图解MapReduce执行过程Hadoop V1 MR引擎Hadoop V2 YARNHadoop及YARN架构Hadoop2 MR在Yarn上运行流程InputSplit（输入分片）Shuffle阶段Key&Value
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2024-04-01 19:31:10
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MapReduce工作原理的步骤解析1、当maptask启动之后，InputFormat也就被启动了，用默认的TextInputFormat类型的RecordReader方法读取文件。这种方式的目的是：(1)数据切分：按照一行一行地分成若干个split，以便确定MapTask个数以及对应的split。(2)为Mapper提供输入数据：读取给定的split的数据，解析成一个个的（key：行的偏移量/
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2024-08-14 00:53:54
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大数据笔记之MapReduce的底层原理Map段工作逻辑：两个线程：第一个线程： 使用RecordReader读取文件。 使用用户自定义的map对数据进行处理，然后写入环形缓冲区。第二个线程： 检查环形缓冲区的是否填满（80%） （1）如果填满，先上锁阻塞线程一，再开始执行溢出逻辑 -> 溢出逻辑为： 1.先对缓冲区中的数据（数组）按照 分区号和key（分区号对应的key的逻辑可以自定义）
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2024-04-01 07:01:37
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文章目录一、项目简介二、样例1. 样例输入2. 样例输出二、具体实现1. 引入maven依赖2. 随机生成数据3. Mapper类的编写4. Reducer类的编写5. Partitioner类的编写6. Driver类的编写7. 打包成jar文件并上传hadoop集群执行三、项目地址 一、项目简介本项目主要通过采用MapReduce的java-api，对自己随机生成的消费账单（如适用于统计某宝
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2024-04-29 23:05:07
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1、MapReduce简介¶
定义:MapReduce是一个用于处理海量数据的分布式计算框架。 特点:数据分布式存储（HDFS）、作业调度（任务分配、进出规则）、容错（故障处理）、机器间通信（服务器通信协调）等。 举个简单的例子：比如说有一堆钞票，面值大小为10 50 100，103个人来统计各种面值的数量？首先这堆钞票均分给100个人，每个
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2023-08-12 19:59:28
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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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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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文章目录MapReduce之数据清洗和计数器的应用1. 数据清洗案例实操-简单解析版1.1 实现代码LogMapperLogDriver2. 计数器应用3. 数据清洗案例实操-复杂解析版（开发重点）3.1 代码实现LogBeanLogMapperLogDriver☆ MapReduce之数据清洗和计数器的应用在运行核心业务MapReduce程序之前，往往要先对数据进行清洗，清理掉不符合用户要求的
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2024-01-08 17:52:23
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# Java实现MapReduce
MapReduce是一种用于大规模数据处理的编程模型，通常用于分布式计算框架中。它将数据处理过程分解为两个阶段：Map阶段和Reduce阶段。在Map阶段，数据被拆分成若干个键值对，并经过映射函数处理；在Reduce阶段，相同键的值被合并处理。Java是一种流行的编程语言，通过它可以很方便地实现MapReduce操作。
## MapReduce示例
以下是
原创
2024-04-15 04:24:09
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大数据hadoop学习【13】-----通过JAVA编程实现对MapReduce的数据进行排序目录一、数据准备1、ubuntu文件系统中准备对应数据文件2、运行hadoop3、将文件上传至hadoop文件系统二、编写java程序1、打开eclipse，编写数据排序的java代码2、将java文件打包成jar三、结果测试1、终端运行jar包2、查看运行结果3、运行结果分析4、实验结束，关闭hado
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2023-11-03 13:37:34
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MapReduce计算模型分为Map和Reduce两部分，join操作实现也可以从这两方面入手。 方法一：Map端实现join 适用情况：小文件（文件大小10M以内）+大文件 使用缓存机制读写小文件。 Map端的setup()中实现对小文件(小表)数据的读取存储。setup()方法在MapReduce中只执行一次，且在Map任务之前执行，主要进行资源初始化工作。 map()中读取大文件数据，将当前
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2023-11-19 09:00:54
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在关系型数据库中，要实现join操作是非常方便的，通过sql定义的join原语就可以实现。在hdfs存储的海量数据中，要实现join操作，可以通过HiveQL很方便地实现。不过HiveQL也是转化成MapReduce来完成操作，本文首先研究如何通过编写MapReduce程序来完成join操作。一、Map-Join：在Reduce端完成的join操作 假设存在用户数据文
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2023-07-16 12:01:37
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reduce side joinreduce side join是一种最简单的join方式，其主要思想如下： 在map阶段，map函数同时读取两个文件File1和File2，为了区分两种来源的key/value数据对，对每条数据打一个标签> （tag）,比如：tag=0表示来自文件File1，tag=2表示来自文件File2。即：map阶段的主要任务是对不同文件中的数据打标签。&
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2024-01-05 10:55:07
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咳咳，终于要写mapreduce了，算是填上了以前挖的坑，虽然时间有点晚。。。。。。mapreduce去空去重并格式化输出数据前提：解析json的库：我使用的是阿里的fastjson思路:数据去重：map的输出<key,value>经过shuffle过程聚集成<key,value-list>后交给reduce，无论这个数据出现多少次，只要在最终结果中输出一次就可以了。具体就
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2024-03-15 05:25:23
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一、MapReduce设计理念map--->映射reduce--->归纳mapreduce必须构建在hdfs之上的一种大数据离线计算框架 在线：实时数据处理 离线：数据处理时效性没有在线那么强，但是相对也需要很快得到结果mapreduce不会马上得到结果，他会有一定的延时(磁盘IO) 如果数据量小，使用mapreduce反而不合适 杀鸡焉用宰牛刀原始数据-->map(Key,Va
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2024-04-04 09:32:35
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第二次修改这篇文章了，添加了我个人的一些理解，所有附加内容均会以红色、加粗表示Map-Reduce 例子在mongo数据库命令行中，db.collection,mapReduce()方法被封装成 mapReduce() 命令。接下来的例子会展示该方法。接下来将在orders集合中使用下列数据来演示map-reduce操作{
_id: ObjectId("50a8240b927d5d8b5
MR 实现 Map端join使用场景和原理实现思路代码编写Mapper代码Reduce代码完整代码 大家好，我是风云，欢迎大家关注我的博客 或者 微信公众号【笑看风云路】，在未来的日子里我们一起来学习大数据相关的技术，一起努力奋斗，遇见更好的自己！使用场景和原理Map端join是指数据达到map处理函数之前进行合并的，效率要远远高于Reduce端join，因为Reduce端join是把所有的数据
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2023-12-16 01:33:53
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MapReduce工作原理学习MapReduce概述2004年，google在OSDI 2014会议上发表了MapReduce(MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters)编程模型，它使得不具备并行计算和分布式处理系统开发经验的程序员也可以有效利用分布式系统的丰富资源。MapReduce的设计是为了处理海量的原始数据，它将并行计算
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2023-12-16 23:33:02
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