1) WordCount 这个就不多说了,满大街都是,网上有几篇对WordCount的详细分析http://www.sxt.cn/u/235/blog/5809这二篇都写得不错, 特别几张图画得很清晰 2) 去重处理(Distinct)类似于db中的select distinct(x) from table , 去重处理甚至比WordCount还要简单,假如我们要对以下文件的内
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2024-10-12 11:23:14
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ReduceTask 工作机制和 ReduceTask 并行度 Reduce 大致分为 copy、sort、reduce 三个阶段，重点在前两个阶段。copy 阶段包含一个 eventFetcher 来获取已完成的 map 列表，由 Fetcher 线程去 copy 数据，在此过程中会启动两个 merge 线程，分别为 inMemoryMerger 和 onDiskMerger，分别将内
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2024-04-19 23:45:08
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MapReduce 的运行流程 整个流程可以分为 split，map，shuffle，reduce，output 五个阶段1 split在 split 阶段会把需要处理的数据划分为不同的切片；把个切片交给不同 map 程序进行处理；切片后数据会被解析为 kv 对输入到 map 进行处理。2 map在 map 阶段可以对输入的 kv 对进行处理后再以 kv 对的形式输出。3 Shuffle（混洗）s
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2024-04-11 13:09:07
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mapreduce运行的5个阶段mapreduce在运行的过程中大致概括为5个步骤 1. [input阶段]获取输入数据进行分片作为map的输入 2. [map阶段]过程对某种输入格式的一条记录解析成一条或多条记录 3. [shffle阶段]对中间数据的控制，作为reduce的输入 4. [reduce阶段]对相同key的数据进行合并 5. [output阶段]按照格式输出到指定目录运行
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2024-04-09 13:15:35
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文章目录MapReduce过程概述排序发生的阶段Combiner误区 要想理解MapReduce过程中哪些阶段有的排序，就必须要明白MapReduce的过程。 这篇博客很详细的讲解了MapReduce的过程：MapReduce过程详解下面我再简述一下mapreduce的过程MapReduce过程概述MapReduce一共可分为三个阶段：map，shuffle，reduce过程map阶段主要就是
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2024-01-10 12:33:19
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Hadoop 041. MapReduce大致流程大致分为五个阶段：map前 -> map -> shuffle -> reduce -> reduce后各阶段做的操作如下：map前InputFormat计算切片信息建立临时目录生成jobid生成提交目录将切片信息放入提交目录将程序jar包放入提交目录将xml配置文件放入提交目录将提交目录内的内容发送给Yarn集群yarn根
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2024-03-25 16:31:04
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前言前面我们讲了 MapReduce 的编程模型，我们知道他主要分成两大阶段来完成一项任务，一是 map 阶段对我们的数据进行分开计算，第二是 reduce 阶段，对 map 阶段计算产生的结果再进行汇总。还写了一个非常经典的，类似于Java 中 HelloWorld 一样的 WordCount 代码。今天我们就根据这个代码来阐述整个 MapReduce 的运行过程。先苦口婆心的告诉你，这个知识点
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2024-06-14 22:51:06
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目录MapReduce中的Combiner组件1 Combiner组件的作用2 定义Combiner组件3 什么时候可以使用Combiner组件？MapReduce中的Combiner组件由于map的并行度与split（切片）相关，与数据有关。数据越大，mapTask的并行度就越大，而且map的实质就是将一行数据拆分，然后打个标记。这就导致所有数据的计算任务，都在reduce中。而且原本reduc
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2024-04-05 14:41:48
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# Spark与MapReduce阶段的关联
Apache Spark是一个开源的分布式计算系统，它提供了一个快速、通用和易于使用的大规模数据处理平台。Spark的设计目标是让开发者能够快速构建大规模的数据处理应用。与Hadoop的MapReduce相比，Spark提供了更丰富的数据处理能力，包括批处理、流处理、机器学习等。
## Spark与MapReduce的比较
在Hadoop的Map
原创
2024-07-22 10:00:49
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WordCount是一个入门的MapReduce程序（从src\examples\org\apache\hadoop\examples粘贴过来的）：package org.apache.hadoop.examples;
import java.io.IOException;
import java.util.StringTokenizer;
import org.apache.hadoop.c
MapReduce过程源码分析 MapReduce进程，Map阶段也叫MapTask，在MapTask中会通过run()方法来调用我们用户重写的mapper() 方法， 分布式的运算程序往往需要分成至少两个阶段：Map阶段和Reduce阶段。 第一个阶段，即Map阶段的maptask并发实例，完全并行独立运行，互不相干，如Map将要处理的多个文件的每个文件分成3份，分别放在集群中的各个数据节
一、排序1.默认排序MapReduce流程中，会自动对mapper输出的key-value，按照key的默认规则进行排序 规则： key如果是数字：从小到大升序排序， key如果是string：字典顺序排序，a>b>c… 自动排序的时机：1. MapTask输出key-value后，会对key进行排序，然后才会将排序后的key-value写出到本地磁盘。 2. ReduceTask在下
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2024-04-07 19:06:41
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1 概述 该瞅瞅MapReduce的内部执行原理了，曾经仅仅知道个皮毛，再不搞搞，不然怎么死的都不晓得。下文会以2.4版本号中的WordCount这个经典样例作为分析的切入点。一步步来看里面究竟是个什么情况。2 为什么要使用MapReduce Map/Reduce。是一种模式，适合解决并行计算的问题，比方TopN、贝叶斯分类等。注意。是并行计算，而非迭代计算，像涉及到层次聚类的问题就不太适合了。
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2024-03-25 16:15:09
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Mapreduce运行原理以及2.-x基于yarn的工作原理mapreduce1.x的架构图 Job Tracker: jobtracker是负责整个资源管理和资源调度 Task Tracker： tasktracker是负责真正执行任务的节点 stp1: 当clients需要执行mapreduce计算时，clients首先向jobtracker申请一个jobid，客户端首先会根据自己 要计算bl
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2024-07-25 10:46:39
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1.在HDFS文件系统读取数据2.对数据进行合并3.进行逻辑切分4.ReduceRead将数据进行切分 key为行首字母的偏移量 value为对应的行数据5.根据业务需求书写map的java代码6.讲数据读取到内存缓冲区(默认100M)中7.读到一定的阈值(默认0.8)往外面写出一个小文件8.写出到达一定的文件时进行一定的个数(默认10个)时进行合并9.最终...
原创
2021-12-29 14:44:52
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1.在HDFS文件系统读取数据
2.对数据进行合并
3.进行逻辑切分
4.ReduceRead将数据进行切分 key为行首字母的偏移量 value为对应的行数据
5.根据业务需求书写map的java代码
6.讲数据读取到内存缓冲区(默认100M)中
7.读到一定的阈值(默认0.8)往外面写出一个小文件
8.写出到达一定的文件时进行一定的个数(默认10个)时进行合并
9.最终写出磁盘
原创
2022-02-16 16:16:37
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为什么之前的MapReduce系统比较慢常理上有几个理由使得MapReduce框架慢于MPP数据库： 容错所引入的昂贵数据实体化(data materialization)开销。 孱弱的数据布局(data layout)，比如缺少索引。 执行策略的开销[1 2]。而我们对于Hive的实验也进一步证明了上述的理由，但是通过对Hive“工程上”的改进，如改变存储引擎(内存存储引擎)、改善执行架构(pa
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2024-07-24 13:37:49
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- 为什么Spark比MapReduce快？Spark是基于内存的，而MapReduce是基于磁盘的迭代MapReduce的设设计：中间结果保存在文件中，提高了可靠性，减少了内存占用。但是牺牲了性能。 Spark的设计：数据在内存中进行交换，要快一些，但是内存这个东西，可靠性不如磁盘。所以性能方面比MapReduce要好。 DAG计算模型在迭代计算上还是比MapReduce的效率更高有向无环图是指
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2023-08-30 12:11:34
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输入分片（input split）、map阶段、combiner阶段、shuffle阶段和reduce阶段。输入分片（input split）：在进行map计算之前，mapreduce会根据输入文件计算输入分片（input split），每个输入分片（input split）针对一个map任务，输入分片（input split）存储的并非数据本身，而是一个分片长度和一个记录数据的位置的数组，输入分
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2024-05-09 12:50:40
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MapReduce执行过程MapReduce运行时，首先通过Map读取HDFS中的数据，然后经过拆分，将每个文件中的每行数据分拆成键值对，最后输出作为Reduce的输入，大体执行流程如下图所示 Mapper任务执行过程每个Mapper任务是一个java进程，它会读取HDFS中的文件，解析成很多的键值对，经过我们覆盖的map方法处理后，转换为很多的键值对再输出，整个Mapper任务的处理过
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2024-03-28 15:19:52
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