MapReduce基本架构分而治之，并行计算一句话 —— 整体主从架构，map加reduce；map、split入磁盘，数据对分partition；shuffle、sort、key-value，一个reduce解析一个partition。一堆话 —— 如下： 和HDFS一样，MapReduce也是采用Master/Slave的架构，其架构如下图所示：MapReduce包含四个组成部分，分别为Cli
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2023-08-20 22:39:55
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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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2023-08-09 17:49:46
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MapReduce可以说是分布式计算的鼻祖，虽然在技术的发展迭代当中，MapReduce很大程度上被Spark计算引擎所替代，但是了解MapReduce的底层逻辑，对于我们学习分布式仍然有重要的指导意义。今天的大数据开发学习分享，我们就来讲讲MapReduce基本组件。 MapReduce核心模块 Mapper模块：处理输入的数据，业务逻辑在map()方法中完成，输出的数据也是KV格式
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2023-11-25 18:36:40
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MapReuce简要介绍和WordCount讲解
目录：MapReduce基础概述MapReduce实例以及编程规范MapReduce运行方式MapReduce并行以及切片机制1.MapReduce基础概述 Hadoop有四大组件分别是： HDFS：分布式存储系统MapReduce：分布式计算系统YARN： hadoop 的资源调度系
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2023-07-03 09:54:16
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一 MapReduce入门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
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2024-04-19 17:02:32
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第九天 - MapReduce计算模型 - 案例 第九天 - MapReduce计算模型 - 案例一、概念二、流程三、案例一 - WordCount准备工作编写代码运行程序四、WordCount优化五、案例二 - 计算每一行中多个数值的平均值 一、概念MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集的并行运算。能自动完成计算任务的并行化处理，自动划分计算数据和计算任务，在集群节点上自动分配和执行
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2024-02-26 10:11:06
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第 1 节 MapReduce思想MapReduce思想在⽣活中处可见。我们或多或少都曾接触过这种思想。MapReduce的思想核⼼是分而治之，充分利用了并⾏处理的优势。即使是发布过论文实现分布式计算的谷歌也只是实现了这种思想，⽽不是⾃己原创。MapReduce任务过程是分为两个处理阶段:Map阶段:Map阶段的主要作用是“分”，即把复杂的任务分解为若干个“简单的任务”来并行处理。Map阶段的这些
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2024-07-03 21:26:48
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一个分布式运算程序的编程框架。核心功能：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采用的是多进程并发方式，而不是多线程并发。优点：方便对每一个任务进行控制和调配。缺点：进程相对线程来说会消耗更多的启动时间。总体流程（MR2.0）：1、一个mr程序启动的时候，最先启动的是MRAppMaster，MRAppMaster启动
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2023-08-15 16:19:30
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MapReduce介绍一个以高可靠，高容错方式编写程序并行的处理在大的集群上存储的大量的数据的软件框架，这些集群可以由通用的硬件组成。其对外提供了5个标准的可编程接口，InputFormat、Mappper、Partitioner、Reducer、OutputFormat。MapReduce架构采用master/slave架构，主要组成组件有：Client、JobTracker、TaskTrack
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2024-04-03 13:51:20
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一、mapreduce入门 1、什么是mapreduce 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
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2024-03-28 16:36:05
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本系列均为hadoop1版本为准。。MapReduce 也采用了Master/Slave(M/S)架构,主要有以下组件组成：Client、JobTracker、TaskTracker和Task。
Map Reduce架构图
1.Client用户编写的MapReduce 程序通过Client提交到JobTracker端；同时，用户可通过Client 提供
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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说明： 在每一章节的重点概括，是笔者理解，感觉比较重要的内容，仅供笔者复习时使用。 MapReduce框架总结目录1. MapReduce概述1.1 MapReduce定义1.2 MapReduce优缺点1.3 MapReduce核心思想1.4 MapReduce进程1.5 MapReduce编程规范2.Hadoop序列化2.1 序列化概述2.2 自定义bean对象实现序列化接口（Writable
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2024-06-11 20:38:29
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简单解释 MapReduce 算法一个有趣的例子你想数出一摞牌中有多少张黑桃。直观方式是一张一张检查并且数出有多少张是黑桃？MapReduce方法则是：给在座的所有玩家中分配这摞牌让每个玩家数自己手中的牌有几张是黑桃，然后把这个数目汇报给你你把所有玩家告诉你的数字加起来，得到最后的结论拆分MapReduce合并了两种经典函数：映射（Mapping）对集合里的每个目标应用同一个操作。即，如果你想把表
标准的MapReduce程序的基础由Mapper-Reducer-Driver三部分组成一. Mapper类1、继承org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper类，设置四个泛型< KeyIn ValueIn KeyOut ValueOut> KeyIn ValueIn一般都是LongWritable和Text不变(MapReduce默认读取文件的类型为.txt)
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2024-10-03 12:25:20
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简述Combiner的作用是把一个map产生的多个合并成一个新的,然后再将新的作为reduce的输入；在map函数与reduce函数之间多了一个combine函数，目的是为了减少map输出的中间结果，这样减少了reduce复制map输出的数据，减少网络传输负载；
原创
2022-02-17 18:14:56
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简述Combiner的作用是把一个map产生的多个合并成一个新的,然后再将新的作为reduce的输入；在map函数与reduce函数之间多了一个combine函数，目的是为了减少map输出的中间结果，这样减少了reduce复制map输出的数据，减少网络传输负载；并不是所有情况下都能使用Combiner，Combiner适用于对记录汇总的场景（如求和），但是，求平均数的场景就不能使用Co
原创
2021-07-06 16:27:40
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实验目的掌握Map/Reduce相关原理和设计方法，设计相关的应用。实验内容 一、数据集及程序功能要求数据集stock-daily，包含A股近4000只股票的最近30天日数据，根据此数据实现股票风险监测统计：统计和输出股票代码和风险值风险值统计方法：1. 忽略股票停牌当日数据2. 忽略N/A数据行3. 股价下行指数，((开盘价 - 收盘价) / (收盘价 - 最
一、概念
MapReduce 是一个分布式运算程序的编程框架/编程模型
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。
大数据量计算 利用了hdfs做了存储，计算任务是不是要分散计算 （1）任务的分配 （2）监控 （3）容错 （4）中间结果的汇总
二
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2024-04-14 00:03:04
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总结下MapReduce（不断扩展吧） MapReduce架构是一种分布式编程架构，它本质上是将任务划分，然后归并。它是以数据为中心的编程架构，相比与分布式计算和并行计算等，它更看重的是吞吐率。它处理的数据是PB级的数据，它并不是新技术，而是一个总结。在数据存储和处理上，它曾经被质疑，被认为是数据库技术的一个倒退，数据库的3个经验：1.结构描述是好
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2023-11-24 13:09:12
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