1、MapReduce工作流程（输入、输出、中间结果处理(合并、归并、排序)、Reduce输出、数据如何传递） 核心：分而治之描述:把一个大的数据集拆分成多个小数据集在多台机器上并行处理。即一个大的MapRednce作业，先会被拆分成许多个Map任务在多台机器上并行执行，每个Map任务运行在数据存储的节点上。使得计算和数据可以放在一起运行，不需要额外的数据传输开销。当Map任务结束后，会
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2024-09-14 06:41:58
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# MapReduce 结果保存到 MySQL
## 引言
在大数据分析中，MapReduce 是一种常见的数据处理模型，可以有效地处理大量的数据，并将其分布式地计算和处理。然而，MapReduce 的结果通常存储在分布式文件系统中，如 Hadoop 的 HDFS。有时候，我们可能需要将计算结果存储在关系型数据库中，以便进行更方便的查询和分析。本文将介绍如何将 MapReduce 的结果保存到
原创
2023-09-11 10:57:04
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在MapReduce整个过程可以概括为以下过程：input --> map --> shuffle --> reduce -->输出输入文件会被切分成多个块，每一块都有一个map taskmap阶段的输出结果会先写到内存缓冲区，然后由缓冲区写到磁盘上。默认的缓冲区大小是100M，溢出的百分比是0.8，也就是说当缓冲区中达到80M的时候就会往磁盘上写。如果map计算完成后的中
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2023-06-05 23:21:06
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一、MapReduce简介MapReduce是一种面向大数据平台的分布式并行计算框架，它允许使用人员在不会分布式并行编程的情况下，将程序运行在分布式系统上。它提供的并行计算框架，能自动完成计算任务的并行处理，自动划分计算数据，在集群节点上自动分配和执行计算任务，自动收集计算结果，使得开发人员只用关心业务的实现逻辑，大大降低开发负担。二、MapReduce编程1、MapReduce模型在编写MapR
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2023-06-12 19:42:30
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### 问题描述
我们需要解决的问题是把Java中使用MapReduce进行数据处理后得到的结果保存到MySQL数据库中。
### 解决方案
#### 思路概述
要将MapReduce的结果保存到MySQL中，可以使用Java提供的JDBC（Java Database Connectivity）来连接数据库，并将结果通过SQL语句插入到数据库表中。
具体的方案如下：
1. 使用Hadoop
原创
2023-09-08 11:50:02
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Mapreduce程序在reduce阶段执行后，默认会把结果输出到hdfs文件系统上(使用context.wa
原创
2022-06-15 17:16:37
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MapReduce Join对两份数据data1和data2进行关键词连接是一个很通用的问题，如果数据量比较小，可以在内存中完成连接。如果数据量比较大，在内存进行连接操会发生OOM。mapreduce join可以用来解决大数据的连接。 1 思路 1.1 reduce join在map阶段, 把关键字作为key输出，并在value中标记出数据是来自data1还是data2。因为
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2024-04-05 13:41:29
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# 如何将mysql查询结果存到临时表
## 概述
在mysql中，我们可以通过查询语句的结果将数据存储到一个临时表中。这对于需要对查询结果进行进一步处理或者分析非常有用。本文将详细介绍如何实现这一过程。
## 流程步骤
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建一个临时表 |
| 2 | 将查询结果插入到临时表中 |
| 3 | 查询临时表中的数据 |
##
原创
2024-03-27 04:44:34
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# 使用 Apache Flink 将 SQL 查询结果保存到 MySQL 的详细指南
Apache Flink 是一种流处理框架，能够高效地处理实时数据流。在实际应用中，我们常常需要将处理后的数据存储到数据库中，比如 MySQL。本文将详细讲解如何将 Flink SQL 查询的结果保存到 MySQL，尤其适合刚入行的小白。
## 流程概述
在将 Flink SQL 查询结果保存到 MySQ
# 如何实现“mysql 多行结果保存到变量”
## 一、整体流程
```mermaid
journey
title 实现“mysql 多行结果保存到变量”流程
section 查询数据库
开发者：编写SQL语句查询多行结果
section 存储结果
开发者：将多行结果保存到变量中
```
## 二、具体步骤
| 步骤 | 操作 |
原创
2024-03-17 03:58:42
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很早之前就用过Hadoop，但对MapReduce中的具体数据流向过程一直不甚明了，用Python Streamming的方式写了几个MapReduce，对这个过程有了一定的认识。 首先我们知道，MapReduce的输入数据以Block的形式存储在HDFS上，默认是以64MB的大小存放在DataNode上，之所以取这个这么大的值而非磁盘块大小是因为通过这种方式减少磁盘寻道时间所占比例。
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2023-12-27 10:47:59
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MapReduce框架原理之InputFormat数据输入目录MapReduce框架原理之InputFormat数据输入1.数据块与数据切片的区别2.数据切片与MapTask并行度决定机制3.Job提交源码分析4.切片源码解析5.FileInputFormat切片机制6.TextInputFormat7.CombineTextInputFormat切片机制实例：1.数据块与数据切片的区别数据块：B
文章目录1. InputFormat阶段流程2. InputFormat与其子类关系图3. TextInputFormat(默认)3.1 切片机制3.2 读取机制3.3 如何设置？4. CombineFileInputFormat4.1 切片机制4.2 读取机制4.3 如何设置？ 1. InputFormat阶段流程InputFormat阶段是MapReduce的一个阶段。2. InputFor
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2024-03-27 11:23:16
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# 将MySQL查询结果保存到新表格
在开发和数据分析中，我们经常需要将MySQL数据库中的查询结果保存到新的表格中，以便进行后续的操作和分析。本文将介绍如何使用Python和pandas库来实现这个任务。
## 准备工作
在开始之前，我们需要安装一些必要的软件和库：
1. 安装MySQL数据库：可以从[MySQL官方网站](
2. 安装Python：可以从[Python官方网站](
原创
2023-09-08 04:42:56
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一、存储过程概念
1.存储过程（Stored Procedure）是一组为了完成特定功能的SQL语句集。经编译后存储在数据库 中。
2.存储过程是数据库中的一个重要对象，用户通过指定存储过程的名字并给出参数（如果该存储过 程带有参数）来执行它。
3.存储过程是由流控制和SQL语句书写的过程，这个过程经编译和优化后存储在数据库服务器中。
4.存储过程可由
mapreduce是什么 mapreduce是一个计算框架，所以有输入和输出。输入输出都是key/value形式的。map的key和value一对一，reduce的key是一对多的，所以value是一个迭代器。 是一个软件框架，可以并行处理，可靠且容错性高。能处理海量数据。 思想“分而治之 map：分，复杂的任务分解为简单的任务。 reduce：汇总。对map结果汇总，同一个key对应的value
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2024-01-15 08:24:42
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# 将SQL执行结果存到变量
## 简介
在使用 MySQL 数据库进行开发时，有时我们需要将 SQL 查询的结果保存到变量中，以便后续的操作使用。本文将以一个经验丰富的开发者的角度，教会刚入行的小白如何实现这样的需求。
## 整体流程
下面是执行此任务的整体流程，我们可以使用表格来展示每个步骤的具体操作。
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 连接到 My
原创
2024-01-17 08:56:23
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文件目录管理操作 文章目录文件目录管理操作一、grep1、grep基本使用2、正则表达式1、**匹配单个字符的元字符**2、**匹配字符出现的次数**3、**匹配字符出现的位置**二、find查找1、find命令查找格式2、按文件名称查找3、按文件大小查找4、 按文件类型查找5、按文件的修改时间6、按文件的创建时间7、按多个条件同时查找7、对查找的文件及进行操作三、tar 文件归档1、gzip2、
1 什么是MapReduce？ Map本意可以理解为地图，映射（面向对象语言都有Map集合），这里我们可以理解为从现实世界获得或产生映射。Reduce本意是减少的意思，这里我们可以理解为归并前面Map产生的映射。 2 MapReduce的编程模型 按照google的MapReduce论文所说的，MapReduce的编程模型的原理是：利用一个输入key/value对集合来产生一个输出的
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2024-01-15 03:36:11
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# 实现“mysql查询的结果保存到原表”的步骤
## 1. 创建一个新表用于保存查询结果
首先，我们需要创建一个新的表来保存查询结果。我们可以使用CREATE TABLE语句来创建这个表。
```sql
CREATE TABLE new_table (
id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
column1 VARCHAR(255),
c
原创
2024-06-25 06:01:48
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