MapReduce 文章目录MapReduce1、常用数据序列化类型2、编程规范（三个阶段）Mapper阶段Reducer阶段Driver阶段3、编程环境准备4、简单案例(单词统计)5、序列化序列化概述自定义 bean 对象实现序列化接口（Writable）步骤程序（序列化接口）6、InputFormat 数据输入TextInputFormat（默认）CombineTextInputFormat7
一、简介MapReduce架构 Mapreduce是一个计算框架，既然是做计算的框架，那么表现形式就是有个输入（input），mapreduce操作这个输入（input），通过本身定义好的计算模型，得到一个输出（output），这个输出就是我们所需要的结果。 学习的就是这个计算模型的运行规则。在运行一个mapreduce计算任务时候，任务过程被分为两个阶段：map阶段和reduce阶段，每个阶
一 自定义jar的流程配置相关的内容自定义map输出的k,v类（此类必须实现WritableComparable序列化和比较器接口，实现序列化，反序列化和通用排序方法）自定义Map类（必须继承Mapper类，重写map函数）自定义数据在map中排序方法（必须继承WritableComparator，实现相关方法）设置reducetask的数量（默认为一个reducetask）自定义分区方法（必须继
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2024-09-24 21:02:49
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1、配置调优调优总的原则给shuffle过程尽量多提供内存空间，在map端，可以通过避免多次溢出写磁盘来获得最佳性能(相关配置io.sort.*，io.sort.mb)，在reduce端，中间数据全部驻留在内存时，就能获得最佳性能，但是默认情况下，这是不可能发生的，因为一般情况所有内存都预留给reduce含函数(如需修改 需要配置mapred.inmem.merge.threshold，mapre
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2024-04-08 22:50:06
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默认情况下，hadoop为各个守护进程分配1000M(1G)内存，该值在文件hadoop-env.sh的HADOOP_HEAPSIZE属性控制，tasktracker启动子JVM运行map和reduce任务也需要内存。
(mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum)
，分配给每个子jvm的大小为-Xmx200M(mapred.child.java.
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2024-05-21 16:34:23
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内存调优Hadoop处理数据时，出现内存溢出的处理方法？(内存调优)1、Mapper/Reducer阶段JVM内存溢出(一般都是堆)1)JVM堆(Heap)内存溢出：堆内存不足时，一般会抛出如下异常：第一种：“java.lang.OutOfMemoryError:” GC overhead limit exceeded；第二种：“Error: Java heapspace”异常信息；第三种：“ru
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2024-04-19 16:52:26
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0）一份数据上传到hdfs中，会被切分成好多片（比如64MB），并且每一个片段会存到若干台DataNode（冗余存储，防止某个节点失效后不至于导致数据不完整，作业无法进行） 1）map的输出既是Reduce的输入。 2）map对每条记录的输出以<key,value> pair的形式输出。 3）在进入reduce阶段之前，还要将各个map中相关的数据（key相同的数据）进过洗牌，排
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2024-02-12 19:57:48
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hadoop培训课程：MapReduce环境、原理、架构及操作1、环境说明部署节点操作系统为CentOS，防火墙和SElinux禁用，创建了一个shiyanlou用户并在系统根目录下创建/app目录，用于存放Hadoop等组件运行包。因为该目录用于安装hadoop等组件程序，用户对shiyanlou必须赋予rwx权限(一般做法是root用户在根目录下创建/app目录，并修改该目录拥有者为shiya
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2024-01-08 14:15:34
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MapReduce程序可以以以下三种模式运行Local(Standalone) Mode：只有一个 Java 虚拟机在跑，完全没有分
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2022-07-21 19:46:57
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主要集中在两个方面：一是计算性能方面的优化；二是I/O操作方面的优化
1. 任务调度
所有的任务能公平地分享系统资源
2. 数据预处理与InputSplit的大小
合理地设置block块大小 dfs.block.size 默认值是67108864 (64MB)。对于很多情况来说，134217728 (128MB)更加合适
可
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2024-05-31 19:46:59
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一、资源相关参数(1) mapreduce.map.memory.mb: 一个Map Task可使用的资源上限（单位:MB），默认为1024。如果Map Task实际使用的资源量超过该值，则会被强制杀死。(2) mapreduce.reduce.memory.mb: 一个Reduce Task可使用的资源上限（单位:MB），默认为1024。如果Reduce Task实际使用的资源量超过该值，则会被
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2024-05-22 17:24:52
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1.任务调度任务调度是hadoop中重要的环节1.计算方面，hadoop会将任务分配给空闲机器，使所有的任务能公平地分享系统资源。2.I/O数据流方面，会尽量将map任务分配给InputSplit所在的机器，减少I/O操作。2.数据预处理与InputSplit的大小1.mapredue适合处理少量的大数据，所以提交任务时可以对预处理数据进行合并以提高执行效率。2.如果一个map执行速度快，当一个m
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2024-06-13 18:26:04
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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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本文是2009年9月为公司内部培训写得的一篇简介。MapReduce概述提供计算任务的自动并行化机制，使用分发-收集的并行策略，Map阶段处理（无依赖的）原始输入，Reduce阶段处理依赖关系（按Key依赖）。架构在hadoop之上，原则上可以使用hadoop代理的所有分布式文件系统（hdfs,kfs,s3），但我们目前仅使用hdfs。MapReduce流程1.客户端提交MapReduce任务2.
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2024-06-12 22:35:52
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# 如何在 HBase MapReduce 中设置内存
HBase 是一个开源的分布式数据库，通常与 Hadoop 结合使用，因此需要使用 MapReduce 来处理大量数据。在使用 MapReduce 进行数据处理时，内存设置非常重要，因为它直接影响任务的执行效率。本文将为您详细讲解如何在 HBase MapReduce 中设置内存。
## 流程概述
在进行 HBase MapReduce
同 HDFS 一样，Hadoop MapReduce 也采用了 Master/Slave（M/S）架构，具体如图所示。它 主要由以下几个组件组成：Client、JobTracker、TaskTracker 和 Task。Client用户编写的MapReduce程序通过client提交到Job Tracker端，同时用户可以通过client提供的一些接口查看作业运行的状况。一个Map Reduce成
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2024-10-24 16:41:06
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# Hive MapReduce 限制内存
在大数据处理领域，Apache Hive 是一个数据仓库软件，它使得数据分析变得更简单，提供了 SQL-like 查询语言（HiveQL）来查询存储在 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）中的数据。当我们使用 Hive 执行 MapReduce 作业时，内存的管理成了一个重要的课题，特别是在大数据存储和处理的情况下。
## 内存管理的重要性
在
原创
2024-10-30 04:44:12
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处理复杂的要求的时候，有时一个mapreduce程序时完成不了的，往往需要多个mapreduce程序，这个时候就要牵扯到各个任务之间的依赖关系，所谓依赖就是一个M/R Job 的处理结果是另外的M/R 的输入，以此类推，完成几个mapreduce程序，得到最后的结果，下面将直接贴出一个例子的全部代码，因为为了找一个完整的例子实在是太难了，今天找了半天才把这个问题解决。
core-site.xml配置项缺省值配置说明hadoop.tmp.dir/tmp/hadoop-${user.name}只可以设置一个值；建议设置到一个足够空间的地方，而不是默认的/tmp下，服务端参数，修改需重启fs.defaultFSfile:///hdfs://node1:9000 默认文件系统的名称。URI形式。uri's的scheme需要由(fs.SCHEME.impl)指定文件系统实
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2024-10-12 11:24:38
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目录一、资源相关参数二、容错相关参数三、本地运⾏MapReduce作业四、效率和稳定性相关参数一、资源相关参数
以下参数是在⽤户⾃⼰的mr应⽤程序中配置在mapred-site.xml就可以⽣效
1. mapreduce.map.memory.mb:
⼀个
Map Task
可使⽤的资源上限（单位
:MB
）， 默认为1024
。如果
Map
