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
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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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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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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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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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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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
配置MapReduce的历史服务器查看MR运行日志前言前面介绍的MapReduce实例，我们会发现无法查看Map函数和Reduce函数的具体执行过程。本文介绍如何配置历史服务器来查看MR的运行日志。一、如果我们仅仅在map和reduce的函数中加入以下代码去查看执行过程，会发现日志文件中并没有输出我们所希望的数据map函数package com.sun.wordcount;
//map阶段 (部
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2024-03-22 09:41:46
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首先，假设须要打印日志，不须要用log4j这些东西，直接用System.out.println就可以，这些输出到stdout的日志信息能够在jobtracker网站终于找到。
其次，假设在main函数启动的时候用System.out.println打印的日志，直接在控制台就能够看到。
再其次，jobtracker网站非常重要。
http://your_name_node:50030/jobtr
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2015-03-15 12:17:00
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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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MapReduce是Hadoop核心框架之一，是一种并行计算的编程模型。当我们利用Hadoop进行大数据处理时，很大一部分工作就是基于MapReduce编写数据处理程序，所以对于掌握MapReduce执行框架的组件和执行流程非常重要。本文借助WordCount程序来讲述MapReduce执行框架的组件和执行流程。 WordCount程序的作用是统计
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2024-06-28 13:42:38
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相信大家踩过无数hadoop的天坑， 我只是想在windows上调试下程序为什么这么麻烦呢?hadoop安装能正确安装hadoop是调试程序的关键。。下载地址：http://archive.apache.org/dist/hadoop/core/ 我选择的是2.7.1版本的配置环境变量配好环境变量，在命令行运行 hadoop version，会报错 如果此时出现以下错误：The system ca
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2024-05-31 11:50:19
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目录 一、MapReduce基本原理1.1 基本概念1.2、Map流程1.3、Reduce流程1.4、其他说明二、 Shuffle（重点 ）2.1、 shuffle简图2.2、 shuffle细节图2.3、 map端的shuffle2.4、reduce端的shuffle三、MR编程—词频统计1、main3.2、map3.3、Reduce3.4、编写运行步骤1、创建MA
wordcount程序package org.robby.mr;
import java.io.IOException;
import java.util.StringTokenizer;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
原创
2015-09-24 11:58:02
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# 如何查看Hadoop MapReduce错误日志
## 概述
在Hadoop中，MapReduce是一种用于并行处理大规模数据集的编程模型。当运行MapReduce作业时，可能会遇到错误，需要查看错误日志以进行故障排除。本文将指导您如何查看Hadoop MapReduce错误日志。
## 流程
以下是查看Hadoop MapReduce错误日志的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| -
原创
2024-04-01 04:09:33
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MapRuduce开发对于大多数程序员都会觉得略显复杂，运行一个WordCount（Hadoop中hello word程序）不仅要熟悉MapRuduce模型，还要了解Linux命令（尽管有Cygwin，但在Windows下运行MapRuduce仍然很麻烦），此外还要学习程序的打包、部署、提交job、调试等技能，这足以让很多学习者望而退步。 所以如何提高MapReduce开发效率便成了大家很关
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2024-10-12 11:30:49
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以前自学java的时候，听圣思源的张龙讲到过slf4j，由于年代过于久远，都不知道这个jar是干嘛的，直到今天做了这个笔记之后.....先写个题外话，csdn博客怎么插入图片：在文章正文下面后看到上传附件，先把图片上传上来 然后点击 上传的图片后面的 插入就可以了哦先了解一下文中会用到的一些概念：1. 概念Slf4j : 全
# Java MapReduce程序中的日志记录方案
在大数据处理过程中，日志记录是一个至关重要的步骤。Java MapReduce程序的执行过程中，开发者需要审查系统的运行状态、远程调试和方法性能分析。本文将重点介绍如何在Java MapReduce程序中进行日志记录，同时给出具体的示例代码。
## 1. 日志记录的重要性
日志用于记录程序的运行状态及其输出，能够帮助开发者快速定位问题。例
