比如跳过存储到 HDFS 中这个耗时的布置。 而只是从原始数据源接受数据，或者直接将数据发送给某些处理程序。 这些处理程序在 MapReduce 作业完成后使用这些数据。 有时由文件块和输入 split 组成的基础 Hadoop 范式并不能满足需求。 此时自定义 InputFormat 和 OutputFormat 。三种处理输入的模式： 1 2
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2024-07-16 13:18:36
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研究MapReduce已经有一段时间了。起初是从分析WordCount程序开始，后来开始阅读Hadoop源码，自认为已经看清MapReduce的运行流程。现在把自己的理解贴出来，与大家分享，欢迎纠错。还是以最经典的WordCount程序作为基础，来分析map阶段、reduce阶段和最复杂的shuffle阶段。 文本1：hello world &
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2024-07-17 20:20:25
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一、MR作业运行过程 JobClient的runJob()方法：新建JobClient实例，并调用其submitJob()方法。提交作业后，runJob()每秒轮询作业进度，如果发现上次上报后信息有改动，则把进度报告输出到控制台。作业完成，成功则显示作业计数器；失败则输出错误到控制台。 （一）JobClient的submitJob()
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2024-06-05 06:50:09
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执行记录查看1.登录[阿里云 E-MapReduce 控制台执行计划页面](https://emr.console.aliyun.com/?spm=5176.doc28104.2.1.LvBSu0#/schedule/region/cn-hangzhou)。2.单击相应执行计划条目右侧操作中的运行记录，即可进入执行记录页面。如下图所示：执行序列 ID： 本次执行记录的执行次数，表明了它在整个执行队
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2024-04-29 12:23:41
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MapReduce的输入和输出MapReduce框架运转在<key,value>键值对上，也就是说，框架把作业的输入看成是一组<key,value>键值对，同样也产生一组<key,value>键值对作为作业的输出，这两组键值对可能是不同的。一个MapReduce作业的输入和输出类型如下图所示：可以看出在整个标准的流程中，会有三组<key,value>
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2024-03-31 22:08:37
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执行过程（1）MapReduce框架使用InputFormat模块做Map前的预处理，然后将输入文件切分为多个InputSplit。 （2）通过RecordReader根据InputAplit中的信息来处理InputSplit中的具体记录，加载数据并转换为适合Map任务读取的健值对，输入给Map任务。 （3）Map任务会根据用户自定义的映射规则，输出一系列的<key,value>为中间
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2024-03-15 08:19:05
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MapReduce确保每个reducer的输入都按键排序.将map的输出作为输入传给reducer的过程称为shuffle,学习shuffle是如何工作的有助于我们更好的理解MapReduce 每个Map任务都有一个内存缓冲区,用于存储任务的输出,默认
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2024-03-31 07:53:57
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MapReduce 的输入输出MapReduce 框架运转在<key,value> 键值对上，也就是说，框架把作业的输入看成是一组<key,value>键值对，同样也产生一组<key,value>键值对作为作业的输出，这两组键值对可能是不同的。一个 MapReduce 作业的输入和输出类型如下图所示：可以看出在整个标准的流程中，会有三组<key,value
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2024-03-16 07:27:03
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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
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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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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MapReduce基本原理 MapReduce是一种需要在Hadoop集群上执行的分析程序，也就是说它可以分析的就是在HDFS上所保存的相关数据，在之前见到过一个单词统计程序，实际上现在也可以自己利用MapReduce来实现这样的单词统计程序。 · 如果要想对数据进行分析，则需要有一个输入的数据信息存在，那么这个信息就要求保存在HDFS上； 在整个的处理过程里面，只有Map阶段以及Reduce阶
近日，有人和我说分析log日志。 之前，就写过，但是忘了总结了，找了半天也没有找到，看了以后要将东西整理了。无奈，在网上收拾，看到这个人写的，索性，就搬过来，待我找到我写的，在一块补充一下！ 所有网站的服务器上都会保留访问的log日志。这些log日志记录的其他机器访问服务器的ip，时间，http协议，状态码等信息。比如这样：
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2024-07-24 12:28:49
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针对前面介绍的输入格式，MapReduce也有相应的输出格式。默认情况下只有一个 Reduce，输出只有一个文件，默认文件名为 part-r-00000，输出文件的个数与 Reduce 的个数一致。 如果有两个Reduce，输出结果就有两个文件，第一个为part-r-00000，第二个为part-r-00001，依次类推 OutputFormat 接口OutputFormat主要用于描述
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2024-02-23 17:26:25
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用hadoop也算有一段时间了，一直没有注意过hadoop运行过程中，产生的数据日志，比如说System打印的日志，或者是log4j，slf4j等记录的日志，存放在哪里，日志信息的重要性，在这里散仙就不用多说了，调试任何程序基本上都得需要分析日志。 hadoop的日志主要是MapReduce程序，运行过程中，产生的一些数据日志，除了系统的日志外，还包含一些我们自己在测试时候，或者线上环境输出的日志
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2024-04-24 12:01:52
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文章目录1 InputFormat数据输入1.1 切片与MapTask并行度决定机制问题引出MapTask并行度决定机制Job提交流程源码切片源码1.2 FileInputFormat切片机制1.3 TextInputFormat切片机制1.4 CombineTextInputFormat切片机制1.5 案例实操需求实现过程 MapReduce 框架原理 1.InputFormat可以对Mapp
对自己近一个月来学习map、reduce过程做些总结，以备后期查看。（基于hadoop1.x）首先是官方的经典过程图：这个过程中我们会依次接触六大类：InputFormat,Map,Combine,Partition,Reduce,OutputFormat1. InputFormat：我们先来看一下InputFormat的抽象类需要继承类实现的方法：@Override
public List&l
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2024-09-24 08:50:28
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MapReduce的工作流程总结：按照时间顺序包括： 输入分片（input split）、
map阶段、
combiner阶段、
shuffle阶段和
reduce阶段。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（input split），每个输入分片（input split）针对一个map任务。输入分片（inp
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2024-09-11 23:15:16
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一、Mapreduce简介：1、Mapreduce是一个计算框架，表现形式是有个输入（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)，这输出就是我们所需要的结果。2、我们要学习的是这个计算模型的运行规则。 在运行一个Mapreduce计算任务的时候，任务分为两个阶段：map阶段和reduce阶段，每个阶段都是用键值对（key/v
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2023-12-05 15:10:39
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谈mapreduce运行机制，可以从很多不同的角度来描述，比如说从mapreduce运行流程来讲解，也可以从计算模型的逻辑流程来进行讲解，也许有些深入理解了mapreduce运行机制还会从更好的角度来描述，但是将mapreduce运行机制有些东西是避免不了的，就是一个个参入的实例对象，一个就是计算模型的逻辑定义阶段，我这里讲解不从什么流程出发，就从这些一个个牵涉的对象，不管是物理实体还是逻辑实体
