MapReduce之分区模式描述分区模式是将记录进行分类，但并不关心记录的顺序目的该模式的目的是将数据集中相似的记录分成不同的，更小的数据集适用场景适用这一个模式的最主要的要求是：必须提前知道有多少个分区，例如，如果按照天数对周进行分区，那末将会有七个分区 适用场景如下按连续值裁剪分区按类别剪裁分区分片性能分析在性能方面这个模式主要关注的是，每个分区的结果数据中是否有类似的数量的记录，有可能一个分
MapReducer 中MapJoin示例
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2021-03-03 15:05:06
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# 使用MapReduce在Hadoop上运行Windows
## 介绍
在大数据处理中，Hadoop是一个经常使用的框架，它提供了分布式存储和处理大规模数据的能力。MapReduce是Hadoop的一个重要组件，它通过将大数据集拆分成小的数据块，并在集群中并行处理这些数据块来实现数据处理的目的。
在本文中，我们将介绍如何使用MapReduce在Hadoop上运行Windows操作系统，以及
原创
2024-06-04 03:57:56
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作者现就职阿里巴巴集团1688技术部 引言 周末看到一篇不错的文章“Graph Twiddling in a MapReduce world” ，介绍MapReduce下一些图算法的实现。文章语言质朴。介绍非常多有用图优化技巧。文章2009年发表，至今已经被引用183次。足以证明这篇文章价值。眼下这
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2016-03-11 16:05:00
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一、虚拟机的三种网路模式1.桥接模式2.NAT模式3.Host-Only模式二、计算机网络基础1.IP地址IP地址是IP协议提供的一种格式统一的逻辑地址，用于标识网络中的主机。IP协议存在于网络层。2.MAC(Media Access Control Address,媒体访问控制器)地址用于确定一个网络设备的地址，用于在网络中唯一的标识一个网卡，如果一台设备中有多个网卡，那么每个网卡都有一个唯一的
hadoop_day03-day04 MapReduce1. 简介1.1 概述1.2 组成1.3 结构图2. Mapper组件和Reducer组件入门案例（统计文件中每一个单词出现的次数）3. 序列化 / 反序列化机制3.1 概述3.2 案例：统计流量4. 分区4.1 概述4.2 案例：根据不同地区分区统计流量5. 排序5.1 概述5.2 案例：按总分升序排序5.3 二次排序6. 合并7. MR
MapReducer自定义OutPutFormat
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2021-03-03 19:45:42
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一、数据本地化策略当JobTracker访问资源的时候需要向NameNode请求数据JobTracker获取到数据的描述信息，根据描述信息对数据进行了切片（InputSplit），然后将切片发给不同Mapper来执行MapTask在TaskTracker上执行，在执行的时候需要获取实际的数据TaskTracker需要去访问DataNode，为了节省带宽资源，所以往往将DataNode和TaskTr
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2024-10-01 09:15:35
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MapReduce是Google开发的C++编程工具，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。我关注MapReduce已经很久了，前些日子开始翻译Wikipedia上面的介绍文章，但是由于忙于其他的事务，直到今天才彻底翻译完成，更新了
中文维基后，发在自己的Blog上，一方面多一个备份，另一方面方便不能访问维基的朋友查看，再有就是本人翻译水平和技术功底都不够，把
译文和
原文
hadoop之MapReduce简介一、MapReduce概述1、MapReduce定义2、MapReduce的优缺点3、MapReduce的进程4、MapReduce的编程规范5、hadoop的数据类型6、wordCount的案例演示程序思路分析：程序实现：二、hadoop序列化1、序列化的定义2、java和hadoop的序列化对比3、序列化的操作步骤三、MapReduce框架原理1、框架原理
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2023-08-30 15:38:41
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一个MapReducer作业经过了input，map，combine，reduce，output五个阶段，其中combine阶段并不一定发生，map输出的中间结果被分到reduce的过程成为shuffle（数据清洗）。 在shuffle阶段还会发生copy（复制）和sort（排序）。 在MapRed
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2018-02-05 11:40:00
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什么是MapReduceMapReduce最早是由Google公司研究提出的一种面向大规模数据处理的并行计算模型和方法。Google公司设计MapReduce的初衷主要是为了解决其搜索引擎中大规模网页数据的并行化处理。MapReduce有三层含义，广义上他是一种分布于并行计算集群，狭义上他是一种并行计算与运行软件框架，理论上他是一个并行程序设计模型与方法。它提供了一个庞大但设计精良的并
文章目录1. MapReduce概念2. 单词计数3. 排序数字4. ?求平均成绩5. 天气统计 1. MapReduce概念MapReduce是什么？我们来看官方文档的解释（我们下载的hadoop中有离线文档：hadoop-2.10.1/share/doc）Hadoop MapReduce 是一个易于编写应用程序的软件框架，它以可靠、容错的方式并行处理商业硬件的大型集群(数千个节点)上的大量数
在Hadoop生态系统中，Hive是一个重要的组件，它为SQL查询提供了一个数据仓库平台。然而，在处理大规模数据时，调优MapReduce的内存使用对于提升性能来说至关重要。本文将详细介绍如何在Hive中调优MapReduce的内存，并提供相应的代码示例。
### 1. 了解Hive调优
为了有效地调优MapReduce内存使用，首先需要了解Hive如何处理查询，以及MapReduce是如何在
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2024-10-23 03:37:28
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在本节中我们主要来学习MapReduce作业的提交流程和作业的生命周期。
一个标准的MapReduce作业的执行包括的流程是：代码编写——>作业配置——>作业提交——>Map Task的分配与执行——>处理中间结果(shuffle阶段)——>Reduce Task的分配与执行——>输出最终结果数据——>作业完成
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2024-02-26 20:43:57
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选择主Runner类右击右击Run As —> Run Configurations输入文件夹的路径即可
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2021-06-01 16:35:28
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选择主Runner类右击右击Run As —> Run Configurations输入文件夹的路径即可
原创
2022-02-24 17:52:42
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1. 大数据分布式计算模型批处理计算模型：数据吞吐率高，适用于海量预存数据的批处理，典型系统如支持MapReduce模型的Hadoop平台。流处理计算模型：处理时延较短，适用于产生速度快并需及时处理的实时数据流处理，代表性系统如Storm和S3平台。混合计算模型：能够综合批处理与流处理的优点，但具有更高的系统复杂度，如Spark和Flink系统。图处理模型：适合处理大规模图数据，典型系统有Preg
昨天听朋友说了一个题目，具体的题目忘了！ 有数据是这样的：<1,0>
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2015-12-06 20:42:01
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1.CombinerCombiner是MapReduce的一种优化手段。每一个map都可能会产生大量的本地输出，Combiner的作用就是对map端的输出先做一次合并，以减少map和reduce结点之间的数据传输量，以提高网络IO性能。只有操作满足结合律的才可设置combiner。Combiner的作用：（1）Combiner实现本地key的聚合，对map输出的key排序value进行迭代：如图所
