1.MapReduce框架简介 要设计倒排索引这个算法，那么我们首先得知道MapReduce框架中的InputFormat类，Mapper类,Partition过程，sort过程，Combine类,Reduce类的设计原理。1.1InputFormat类 InputFormat类的作用是...
原创
2021-09-04 10:52:36
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MapReduce是Google开发的C++编程工具，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念"Map（映射）"和"Reduce（化简）"，和他们的主要思想，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。
原创
2021-08-05 14:50:50
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MapReduce过程详细解析和使用： MapReduce介绍： php写mapreduce程序示例： 简介：MapReduce是一个最先由Google提出的分布式计算软件构架，它可以支持大数据量的分布式处理。这个架构最初起源于函数式程式的map和reduce两个函数组成。 作用：是用来解决大数据量的分布式计算问题，然后把计算后的结果放入文件系统或者数据库中。 “Map”:主结点读入输入数据，把它
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2023-11-24 10:03:41
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前言：MapReduce是用于数据处理的一种编程模型，简单但足够强大，专门为并行处理大数据而设计。MapReduce的处理过程分为两个步骤：map和reduce。每个阶段的输入输出都是key-value的形式，key和value的类型可以自行指定。map阶段对切分好的数据进行并行处理，处理结果传输给reduce，由reduce函数完成最后的汇总。到了2.0之后，MapReduce可以理解为是一个j
原创
2018-05-29 21:14:19
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任务目的理解 MapR
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2022-08-02 14:37:33
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1、什么是MapReduce?MapReduce是一种大规模数据处理的编程模型，用于大规模数据集的并行运算。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。并以一种可靠的，具有容错能力的方式并行地处理上TB级别的海量数据集2、为什么要使用MapReduce?海量数据在单机上处理因为硬件资源限制，无法胜任而一旦将单机
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2023-11-02 09:49:42
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预备知识：什么是hadoop，HDFS?Hadoop是一个开源框架，它允许在整个集群使用简单编程模型计算机的分布式环境存储并处理大数据。它的目的是从单一的服务器到上千台机器的扩展，每一个台机都可以提供本地计算和存储。 HDFS全称为Hadoop Distributed File System（分布式文件系统），可以粗浅得理解成将很大的文件分成固定大小的小片，存储在多个计算机上。1、什么是mapre
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2023-11-20 04:58:48
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MapReduce介绍在这里我们先举个例子来介绍一下MapReduce计算扑克牌中的黑桃个数就是我们平时打牌时用的扑克牌，现在呢，有一摞牌，我想知道这摞牌中有多少张黑桃最直接的方式是一张一张检查并且统计出有多少张是黑桃，但是这种方式的效率比较低，如果说这一摞牌
只有几十张也就无所谓了，如果这一摞拍有上千张呢？你一张一张去检查还不疯了？这个时候我们可以使用MapReduce的计算方法第一步：把这摞牌
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2021-01-31 19:37:19
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MapReduce的概念MapReduce一种分布式计算框架，是hadoop的两大核心组件之一。分布式文件系统HDFS解决了大数据存储问题,MapReduce解决了大数据的计算问题，两者缺一不可，共同构成了hadoop体系的基础。MapReduce编程模型MapReduce采用"分而治之"的思想，把对大规模数据集的操作，分发给一个主节点管理下的各个分节点共同完成，然后通过整合各个节点的中间结果，得
原创
2021-09-29 14:54:47
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计算。MapReduce执行流程&...
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2023-05-11 10:25:57
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0 mapreduce概述： ◆MapReduce是一种分布式计算模型，由Google提出，主要用于搜索领域，简（Reducing ...
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2023-04-20 18:43:46
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文章目录一、简介1、核心思想2、处理的主要事务2.1 Map2.2 Reduce3、工作原理3.1 主要流程3.2 分片、格式化数据3.3 执行MapTask3.4 执行Shuffle3.5 执行ReduceTask3.6 写入文件4、编程组件4.1 InputFormat4.2 OutputFormat4.3 Combiner4.4 Mapper4.5 Reducer4.6 Partition
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2024-06-19 06:12:40
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MapReduce应用广泛的原因之一就是其易用性，提供了一个高度抽象化而变得非常简单的编程模型，它是在总结大量应用的共同特点的基础上抽象出来的分布式计算框架，在其编程模型中，任务可以被分解成相互独立的子问题。MapReduce编程模型给出了分布式编程方法的5个步骤： 下面就简要总结一下编程模型中用到
原创
2021-07-19 17:25:31
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Hadoop提供存储文件和分析文件的机制。 HDFS负责文件的存储，MapReduce负责文件的分析过程。HDFS主要组件由NameNode和DataNode组成HDFS文件切分成块（默认大小64M），以块为单位，每个块有多个副本存储在不同的机器上，副本数可在文件生成时指定（默认3）NameNode是主节点，存储文件的元数据如文件名，文件目
原创
2013-07-27 10:54:35
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回想自己最初学 Hadoop 的时候，初衷是写MapReduce程序，但是搭建单机环境折腾一周，搭建分布式环境折腾一周，跑个Demo解决一下Bug又一周过去了。最后都忘了自己是想学 MapReduce 的。
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2021-07-09 18:16:04
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1.1 Join的实现原理select u.name, o.orderid from order o join user u on o.uid = u.uid;在map的输出value中为不同表的数据打上tag标记，在reduce阶段根据tag判断数据来源。MapReduce的过程如下： 对应map-reduce代码如下： reduce :...
原创
2023-04-20 18:37:23
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一、MapReduce模型1、MapReduce是大规模数据(TB级)计算的利器，Map和Reduce是它的主要思想，来源于函数式编程语言。2、Map负责将数据打散，Reduce负责对数据进行聚集，用户只需要实现Map和Reduce两个接口，即可完成TB级数据的计算。3、常见的应用包括：日志分析和数据挖掘等数据分析应用。另外，还可以用于科学数据计算，如圆周率PI的计算等。4、当我们提交一个计算作业
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2024-01-15 01:35:36
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1. 概述在传统数据库（如：MYSQL）中，JOIN操作是非常常见且非常耗时的。而在HADOOP中进行JOIN操作，同样常见且耗时，由于Hadoop的独特设计思想，当进行JOIN操作时，有一些特殊的技巧。本文首先介绍了Hadoop上通常的JOIN实现方法，然后给出了几种针对不同输入数据集的优化方法。2. 常见的join方法介绍假设要进行join的数据分别来自File1和File2.2.1 redu
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2016-10-19 17:46:20
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1. 概述在传统数据库（如：MYSQL）中，JOIN操作是非常常见且非常耗时的。而在HADOOP中进行JOIN操作，同样常见且耗时，由于
原创
2023-09-01 17:04:07
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DCFramework的基础结构介绍，提供 DCFramework Demo源码下载。
框架主要由四个核心的dll构成：DCFramework.dll、DCFramework.Master.dll、DCFramework.Worker.dll、DCFramework.Client.dll。 &nb
