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前提：配置文件Hadoop的配置通过配置文件来完成，配置文件的目录在/hadoopxx/etc/hadoop/目录下有各种有关hadoop生态系统组件的配置，在代码层面，可以通过Configuration类的实例来获取配置的信息以及代表相关的配置。配置文件的信息以键，值的方式来实现。例如：configuration-1.xml，位置（/etc/hadoop/) <
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2024-06-16 12:14:59
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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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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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MapReduce原理背景因为如果要对海量数据进行计算，计算机的内存可能会不够。因此可以把海量数据切割成小块多次计算。而分布式系统可以把小块分给多态机器并行计算。MapReduce概述MapReduce是一种分布式计算模型，由Google提出主要用于搜索领域，解决海量数据的计算问题。适合场景：任务可以被分解成相互独立的子问题。MapReduce是运行在yarn上的MR由两个阶段组成：Map ：负责
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2024-10-27 23:38:03
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copy by： czbk papermapreduce是hadoop中的分布式运算编程框架，只要按照其编程规范，只需要编写少量的业务逻辑代码即可实现一个强大的海量数据并发处理程序。import java.io.IOException;
import java.util.HashMap;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.ap
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2024-05-03 17:33:29
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MapReduce架构是Hadoop框架中最核心的设计之一。 MapReduce 的思想简单的一句话解释就是“任务的分解与结果的汇总”。MapReduce 从名字上来看，两个动词Map 和Reduce， “Map（地图）”就是将一个图分解成为多个子图， “Reduce（缩小）”就是将分解后多任务处理的结果汇总起来，得出最后的分析结果。 通俗说MapR
？？？1、加载程序运行时所需要的外部类：命令：bin/hadoop jar xxxx.jar /file1 /out –D mapred.input.dir=/test/input1可以直接指定mapred.input.dir的值2、文件读取顺序：应用场景：当处理多个文件中的数据，且数据之间有先后关系例如：有两个文件：一个是城市跟手机号的对应数据。一个是手机号跟对应的流量，统计结果是每个城市一天的
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2024-03-25 12:51:42
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前言 前面一篇博文写的是Combiner优化MapReduce执行，也就是使用Combiner在map端执行减少reduce端的计算量。
一、作业的默认配置 MapReduce程序的默认配置 1）概述 在我们的MapReduce程序中有一些默认的配置。所以说当我们程序如果要使用这些默认配置时，可以不用写。 我们的一个MapReduce程序一定会有Mapper和Reducer，但是我们
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2023-07-12 02:25:36
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# 学习Hadoop MapReduce配置的指南
Hadoop MapReduce 是一种编程模型，能够有效地处理大量数据。配置 Hadoop MapReduce 可能会让初学者感到困惑，但只要按照步骤来，就可以顺利完成。本文将为您提供清晰的流程以及相关的代码示例。
## 步骤流程
以下是 Hadoop MapReduce 配置的基本步骤：
| 步骤 | 描述
1.1、MapReduce定义（1）、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。 （2）、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。1.2、MapReduce优缺点1.2.1 优点（1）易于编程 它简单的实现一些接口，就可以完成一个分布式程序，用
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
1.1 MapReduce定义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。1.2 MapReduce优缺点1.2.1 优点1）MapReduce易于编程它简单的实现一些接口，就可以完成一个分布式程
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2024-09-24 14:14:06
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# 实现Hadoop MapReduce配置
## 1. 整体流程
```mermaid
journey
title Hadoop MapReduce配置流程
section 开始
开发者 -> 小白: 开始教学
section 步骤
小白 -> 开发者: 了解MapReduce
小白 -> 开发者: 下载Hadoop
原创
2024-07-10 04:07:38
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参考hadoop权威指南 第六章，6.4节背景hadoop，mapreduce就如MVC，spring一样现在已经是烂大街了，虽然用过，但是说看过源码么，没有，调过参数么？调过，调到刚好能跑起来。现在有时间看看hadoop权威指南，感觉真是走了许多弯路。MR流程参数共同影响io.sort.factor多路合并允许的最大输入路数。设成较大的值可以减少合并轮数，从而减少磁盘读写次数。map端io.so
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2024-04-19 10:43:39
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背景MapReduce的map和reduce方法有一个局限性，就是map()方法每次只处理一行，而reduce()方法每次只处理一组。并且reduce一般都是将处理每一组数据后的结果都写出。但有时候想要只输出一部分结果，比如在Wordcount程序中，想要输出单词数量前三的统计信息，这时就可以用cleanup()方法来实现。cleanup()简介在hadoop的源码中，基类Mapper类和Redu
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2024-06-12 14:49:26
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1 概念
InputFormat用于描述输入数据的格式，提供以下两个功能：
A、数据切分：按照某种策略将输入的数据切分成若干split，以便确定Map Task个数，以及对应的Split。
B、提供数据：为Mapper提供输入数据，对于给定split，能将其解析为<k,v>格式。即<K1,V1>。
2 新老版本老版本：package org.apach
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2024-03-18 09:31:58
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1、InputFormatInputFormat是mapreduce当中用于处理数据输入的一个组件，是最顶级的一个抽象父类，主要用于解决各个地方的数据源的数据输入问题。其中InputFormat的UML类图可以通过idea进行查看。2、FileInputFormat常用类FileInputFormat类也是InputFormat的一个子类，如果需要操作hdfs上面的文件，基本上都是通过FileIn
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2024-06-24 04:43:52
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1. Partition 分区个数、ReduceTask并行度、分区器点击查看 分区器 源码/*
分区器使用流程
1. Driver中 指定分区个数 和分区器实现类
分区个数(ReduceTask个数) : job.setNumReduceTasks(n) 或 mapreduce.job.reduces=n
分区器实现类 : job.setPartitioner
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2024-04-12 22:24:07
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