四、 MapReduce Shell 应用1、MapReduce 的二级命令mapred 称为一级命令，直接输入 mapred 回车，即可查看二级命令：2、MapReduce 的三级命令输入一级命令 mapred 后，再任意输入一个二级命令，即可查看三级命令：3、MapReduce shell 应用 查看当前正在执行的 job 任务先提交一个
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2024-10-12 12:16:42
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MapReduce基本框架MapReduce计算模型的两个重要阶段：Map：映射，将数据转化为键值对的形式。切片操作在集群中并发执行，切片大小默认取最大切片、最小切片、块大小(128M)中间值。Reduce：规约，负责数据的计算合并。shuffle作为Map和Reduce两端的衔接，是MapReduce的核心，分布在MapReduce的Mapper端和Reducer端，主要包含以下几个阶段：Col
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2024-03-19 10:10:53
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MapReduce源码分析快捷键ctrl+alt+方向键：查看上一个或者下一个方法
ctrl+shift+alt+c: 拷贝方法的全名 com.shujia.airPM25.Pm25Avg#main
ctrl+alt+b：查看当前接口的实现类9.1 Split带着问题看源码：1、map的数量和切片的数量一样？2、split的大小可以自己调节吗？算法是什么？源代码的分析从提交任务开始job.wa
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2024-10-13 08:31:56
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MapReduce--->Map端的join简绍代码MapDriver简绍这个使用于小表关联大表，将小表在map阶段缓存，从而完成表的join操作MapJoin没有Reduce阶段代码Mapimport org.apache.hadoop.io.LongWritable;import org.apache.hadoop.io.NullWritable;import org.apache.hadoop.io.Text;import org.apache.hadoop.mapredu
原创
2021-08-03 10:11:28
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1、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，每个输入分片针对一个map任务，输入分片存储的并非数据本身，而是一个分片长度和一个记录数据位置的数据。输入分片往往和hdfs的block关系密切，假如我们设定hdfs块的大小是64mb，如果我们输入三个文件，大小分别是3mb、65mb和127mb，那么mapreduce会把3mb文件作为一个
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2024-06-15 19:55:05
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1.目的 Mapreduce中关于文件的输入和结果的输出是一个重要的部分，而我们明白文件的类型和格式是很多种的，如：文件、二进制文件、数据库文件等等，通过学习明白Hadoop的Mapreduce如何处理各种类型和格式文件的输入和相应结果的输出。2.内容 1)Maprecude的类型 一般来说，map和redu
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2024-03-22 06:47:03
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本文主要介绍MapReduce的map与reduce所包含的各各阶段 MapReduce中的每个map任务可以细分4个阶段：record reader、mapper、combiner和partitioner。map任务的输出被称为中间键和中间值，会被发送到reducer做后续处理。reduce任务可以分为4个阶段：混排（
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2024-05-13 19:41:31
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什么是MapReduce？MapReduce是一种编程模型，其理论来自Google公司发表的三篇论文（MapReduce，BigTable，GFS）之一，主要应用于海量数据的并行计算。MapReduce可以分成Map和Reduce两部分理解。1.Map：映射过程，把一组数据按照某种Map函数映射成新的数据。2.Reduce：归约过程，把若干组映射结果进行汇总并输出。让我们来看一个实际应用的栗子，如
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2024-02-26 07:11:12
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MapReduce阶段，map中key面向文章的偏移量=上一行面向文章的偏移量+本行相对于上一行的偏移量+本单词相对
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2021-12-31 10:52:55
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开发MapReduce应用程序一、单词计数1.实例描述 计算出文件中每个单词的频数。要求输出结果按照单词的字母顺序进行排序。每个单词和其频数占一行，单词和频数之间有间隔。 比如，输出一个文本文件，内容如下： hello world hello hadoop hello
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2023-11-08 17:48:54
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原理阐述
适用于关联表中有小表的情形；
原创
2021-07-07 11:43:30
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原理阐述适用于关联表中有小表的情形；可以将小表分发到所有的map节点，这样，map节点就可以在本地对自己所读到的大表数据进行join并输出最终结果，可以大大提高join操作的并发度，加快处理速度。实现示例1.在mapper类中预先定义好小表，进行join2.引入实际场景中的解决方案：一次加载数据库或者用distributedcache。public class TestDistribu...
原创
2022-03-24 10:13:31
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1. Shuffle：MapReduce的计算模型主要分为三个阶段，Map， shuffle， Reduce。 Map负责数据的过滤，将文件中的数据转化为键值对，Reduce负责合并将具有相同的键的值进行处理合并然后输出到HDFS。 为了让Reduce可以并行处理map的结果，必须对Map的输出进行一定的排序和分割，然后交个Reduce，这个过程就是Shuffle。官方给的图如下： 在
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2024-04-19 20:57:35
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1.首先介绍一下wordcount 早mapreduce框架中的 对应关系大家都知道 mapreduce 分为 map 和reduce 两个部分，那么在wordcount例子中，很显然 对文件word 计数部分为map，对 word 数量累计部分为 reduce；大家都明白 map接受一个参数，经过map处理后，将处理结果作为reduce的入参分发给reduce，然后在reduce中统
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2024-03-25 17:43:08
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一、为什么是MapReduce?世间的计算无非就两种形式——Map & Reduce，而Reduce 又依赖 Map实现Map: 以一条记录为单位做映射，只关心一条记录中的某个字段。它是一种映射，将数据映射为kv的形式，相同的key为一组。一条记录可以转化为另一条或另N条记录。Reduce: 以一组数据为单位做计算。在Reduce方法内按要求迭代计算这一组数据。MapReduc
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2024-05-06 10:13:31
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本片博文博主为大家讲解MapReduce之Join的多种应用。目录一. Reduce Join1.1 Reduce Join 工作原理1.2 Reduce Join 案例1. 需求2. 需求分析3. 完成代码4. 查看运行结果二. Map Join2.1 使用场景2.2 优点2.3 具体办法：采用DistributedCache2.4 Map Join案例1. 需求2. 需求分析3. 代码...
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2021-09-02 13:51:42
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本片博文博主为大家讲解MapReduce之Join的多种应用。目录一. Reduce Join1.1 Reduce Join 工作原理1.2 Reduce Join 案例1. 需求2. 需求分析3. 完成代码4. 查看运行结果二. Map Join2.1 使用场景2.2 优点2.3 具体办法：采用Distribut
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2022-04-01 15:00:23
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<内容摘自互联网 主要为自用学习>概述：MapReduce是hadoop的三大核心组件之一，主要提供的是计算模型，比较典型的应用案例就词频统计MapReduce含义 计算模型：对数据的分布式处理计算抽象为Map和Reduce两个过程，为所有的数据处理提供统一且简单的处理方式，更加非技术人员的理解运行框架：提供了一个计算精良的并行计算软件框架，能自动完成计算任务并行化处理，自动
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2023-08-30 15:40:12
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学习Hadoop之MapReduce笔记MapReduce最简单的例子如下图所示，假如我们要计算一份海报的数据，那么我们应该怎么快速计算出结果呢？ 首先，我们要知道的是，我们对于一份非常大的文件上传到我们的HDFS分布式系统上时，它已经不是一个文件了，而是被物理分割成了很多份，至于被分成多少块那就要看文件的大小了，假如文件的大小是1g，HDFS默认的Block Size（区块）大小是128M，那么
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2023-09-20 07:05:03
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MapReduce架构是Hadoop框架中最核心的设计之一。 MapReduce 的思想简单的一句话解释就是“任务的分解与结果的汇总”。MapReduce 从名字上来看，两个动词Map 和Reduce， “Map（地图）”就是将一个图分解成为多个子图， “Reduce（缩小）”就是将分解后多任务处理的结果汇总起来，得出最后的分析结果。 通俗说MapR
