引言：我们知道：在MapReduce程序的Map阶段，需要有满足格式的数据输入给Mapper，但源数据要么不满足数据输入格式，要么数据量太大(一个MapTask不能高效处理)，所以在数据输入Mapper之前，需要根据数据的特点和业务逻辑对数据进行格式化，这一步的格式化被称为：InputFormat。本文重点研究的几个InputFormat：补充：在上一篇对于任务提交的源码分析中，指出了Map阶段开
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2024-01-03 18:06:57
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2.3 MapReduce工作流程整个MapReduce的重点Map阶段步骤1，已有数据，在`/user/input下步骤2，该节点主要是将解析出的key/value交给用户编写map()函数处理，并产生一系列新的key/value其实就是切片
步骤3，提交信息：切片信息、xml、jar
步骤4，由YARN调用Resourcemanager【Yarn RM】，Yarn RM创建Mr appmast
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2024-01-27 20:11:10
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1.Mapreduce是什么?Mapreduce是一个分布式运算程序的编程框架，是用户开发“基于hadoop的数据分析应用”的核心框架；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；2.作用(1)海量数据在单机上处理因为硬件资源限制，无法胜任(2)而一旦将单机版程序扩展到集群来分布式运行，将极大增加程序的复杂度和
MapReduce得整个工作原理下面对上面出现的一些名词进行介绍ResourceManager：是YARN资源控制框架的中心模块，负责集群中所有的资源的统一管理和分配。它接收来自NM(NodeManager)的汇报，建立AM，并将资源派送给AM(ApplicationMaster)。NodeManager:简称NM，NodeManager是ResourceManager在每台机器的上代理，负责容器
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2023-12-24 21:54:19
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1. MapReduce概述：一个最终完整版本的MR程序需要用户编写的代码和Hadoop自己实现的代码整合在一起才可以;其中用户负责map、reduce两个阶段的业务问题，Hadoop负责底层所有的技术问题;MapReduce核心思绪：先分再合，分而治之，主要目的：并行运行任务，提高效率。注意: 不可拆分的计算任务或相互间有依赖关系的数据无法并行计算：MapReduce特点：
易于编程：简单的接口
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2023-11-30 17:58:31
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YARN&MapReduce资源调度框架 YARN3.1.1 什么是YARNYet Another Resource Negotiator, 另一种资源协调者通用资源管理系统为上层应用提供统一的资源管理和调度，为集群在利用率、资源统一管理和数据共享等方面带来了巨大好处3.1.2 YARN产生背景通用资源管理系统Hadoop数据分布式存储（数据分块，冗余存储）当多个MapReduce任务要用
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2024-01-02 10:58:25
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我们通过提交jar包，进行MapReduce处理，那么整个运行过程分为五个环节： 1、向client端提交MapReduce job. 2、随后yarn的ResourceManager进行资源的分配. 3、由NodeManager进行加载与监控containers. 4、通过applicationMaster与ResourceManager进行资源的申请及状态的交互，由NodeManagers进
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2023-12-27 14:06:54
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Hadoop 的最常见用法之一是 Web 搜索。虽然它不是唯一的软件框架应用程序，但作为一个并行数据处理引擎，它的表现非常突出。Hadoop 最有趣的方面之一是 Map and Reduce 流程，它受到Google开发的启发。这个流程称为创建索引，它将 Web爬行器检索到的文本 Web 页面作为输入，并且将这些页面上的单词的频率报告作为结果。然后可以在整个 Web 搜索过程中使用这个结果从已定义
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2023-07-28 10:13:42
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1）客户端向ResourceManager发送提交job的请求2）ResourceManager向客户端返回一个job_id以及一个共享资源路径。job_id job__系统时间戳_ _编号
共享资源路径 jar包里面包含maptask与reducetask,要想在所有节点上运行，那么必须将jar包上传到hdfs上（临时存储）
默认路径：/tmp/hadoop-yarn/staging/hado
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2024-02-22 15:10:22
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MapReduce实例&YARN框架一个wordcount程序统计一个相当大的数据文件中，每个单词出现的个数。一、分析map和reduce的工作map：切分单词遍历单词数据输出reduce：对从map中得到的数据的valuelist遍历累加，得到一个单词的总次数二、代码WordCountMapper（继承Mapper）重写Mapper类的map方法。mapreduce框架每读一行数据就调用
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2024-08-06 21:11:45
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1、MapReduce 介绍 MapReduce是一种可用于数据处理的编程框架。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，得到最终结果。简单地说，MapReduce就是"任务的分解与结果的汇总"。 MapReduce如何分而治之呢？ &n
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2023-11-24 10:28:14
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Yarn和MapReduce是大数据处理框架中不可或缺的两部分，Yarn作为资源管理的核心，MapReduce则是处理分布式计算任务的重要方式。虽然这两个工具各自有其独特的优势，但在实际应用中，结合使用可以最大化它们的功能。然而，在整合和优化这两者的过程中，团队面临了许多技术痛点。
初始技术痛点主要体现在资源管理不够灵活和计算任务调度效率低下。具体来说，资源的分配不能完全满足任务的需求，导致了计
3.3. MapReduce与YARN3.3.1 YARN概述Yarn是一个资源调度平台，负责为运算程序提供服务器运算资源，相当于一个分布式的操作系统平台，而mapreduce等运算程序则相当于运行于操作系统之上的应用程序3.3.2 YARN的重要概念1、 yarn并不清楚用户提交的程序的运行机制2、 yarn只提供运算资源的调度（用户程序向yarn申请资源，yarn就负责
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2024-01-13 17:32:48
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1.YARN的运行机制1.1.概述：Yarn集群：负责海量数据运算时的资源调度，集群中的角色主要有：ResourceManager、NodeManager Yarn是一个资源调度(作业调度和集群资源管理)平台，负责为运算程序提供服务器运算资源(包括运行程序的jar包，配置文件，CPU，内存，IO等)，相当于一个分布式的操作系统平台，而Mapreduce等运算程序则相当于运行于操作系统之上的应用程
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2023-12-17 15:52:20
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在Google的《MapReduce: Simpli ed Data Processing on Large Clusters》论文中，作者向世界阐述了什么是MapReduce。其中的几个关于MapReduce的例子很简单，但是很有代表性。拿来分享一下。 &n
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2024-03-15 10:11:01
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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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详细步骤：1、客户端会提交相应的切片、jar包、配置文件信息到Yarn上，Yarn上的AppMater会为mapreduce申请相应的资源；2、AppMater根据相关信息计算给mapreduce程序分配出几个MapTask资源。3、 MapTask会利用InputFormat中的recorderReader将待处理的文本分割成<k,v>键值对的形式，然后根据用户自定义的Map方法进行
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2024-01-03 07:08:21
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废话少说,先来张图看看:Map： 1、根据业务需求处理数据并映射为KV模型 2、并行分布式 3、计算向数据移动Reduce： 1、数据全量/分量加工 2、Reducer中可以包含不同的key 3、相同分区的Key汇聚到一个Reducer中 4、 ”相同”的Key调用一次reduce方法 5、排序和比较实现key的汇聚K,V使用自定义数据类型: 1、节省开发成本，提高程序自由度 2、框架会对键和值序
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2024-08-01 21:40:54
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HDFS概述 HDFS产出背景及定义 HDFS优缺点 HDFS组成架构 HDFS文件块大小（面试重点）
MapReduce概述
定义
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2023-07-12 02:22:54
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一、MapreduceMapreduce主要应用于日志分析、海量数据的排序、索引计算等应用场景，它是一种分布式计算模型，主要用于解决离线海量数据的计算问题。 核心思想是：“分而治之，迭代汇总” Mapreduce主要由两个阶段：map阶段:任务分解 1.读取HDFS中的文件，把输入文件按照一定的标准分片，每个输入片的大小是固定的，（默认情况下，输入片的大小与数据块的大小相同，数据块大小默认为64M
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2024-02-02 08:07:35
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