MapReduce处理数据的大致流程①InputFormat调用RecordReader，从输入目录的文件中，读取一组数据，封装为keyin-valuein对象②将封装好的key-value，交给Mapper.map()------>将处理的结果写出 keyout-valueout③ReduceTask启动Reducer，使用Reducer.reduce()处理Mapper的keyout-v
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2024-03-29 21:15:34
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第一部分：MapReduce工作原理MapReduce 角色•Client ：作业提交发起者。•JobTracker: 初始化作业，分配作业，与TaskTracker通信，协调整个作业。•TaskTracker：保持JobTracker通信，在分配的数据片段上执行MapReduce任务。提交作业•在作业提交之前，需要对作业进行配置•程序代码，主要是自己书写的MapReduce程序。•输入输出路径•
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2024-05-20 19:51:18
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文章目录一、MapReduce概述1.1、MapReduce定义1.2、MapReduce优缺点1.2.1 优点1.2.2 缺点1.3、MapReduce核心思想1.4、MapReduce进程1.5、官方WordCount源码1.6、常用数据序列化类型1.7、MapReduce程序规范1.8、 WordCount案例实操1.8.1 本地测试1.8.2 提交到集群测试 一、MapReduce概述1
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2024-07-26 11:02:27
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为了更详细地探讨mapper和reducer之间的关系，并揭示Hadoop的一些内部工作机理，现在我们将全景呈现WordCount是如何执行的，序号并非完全按照上图。1 . 启动 调用驱动中的Job.waitForCompletion()是所有行动的开始。该驱动程序是唯一一段运行在本地机器
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2024-08-05 21:07:40
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1、运行MapReduce作业JobClient的runJob()方法是用于新建JobClient实例和调用其submitJob()方法的简便方法（步骤1），submitJob()方法实现的作业提交过程如下：1）向jotracker请求一个新的作业ID（通过JobTracker的getNewJodId()）（步骤2）。2）检查作业的输出说明。比如如果没有制定输出目录或者已经存在，作业就不会提交，并
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2024-06-12 22:26:53
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以MapReduce为例，提交一个MapReduce application的大致流程如下，其中Resource Manager简写为RM，Node Manager简写为NM，Application Master简写为AM。提交application大致流程（1）首先client里执行一个MapReduce程序，这个程序运行在client端的JVM里，在main方法中最后有一个job.waitFo
njdk1.8.0安装了hadoop2...
原创
2020-04-22 20:56:21
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MapReduce1、架构MR AppMaster：负责整个成都的过程调度及状态协调；MapTask：负责map阶段的整个数据处理流程；ReduceTask：负责reduce阶段的整个数据处理流程；2、数据类型除了String对应Hadoop Writable类型为Text以外，其他基本都是类似boolean -> BooleanWritable3、Hadoop序列化4、InputForma
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2024-04-19 14:20:03
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文章目录一、Hadoop 1.x的传统集群调度框架二、Hadoop/MapReduce 1.x的架构问题三、1.x版本的独立集群集中调度四、Hadoop 2.x的集群调度框架YARN1. YARN的思想2. YARN双层调度架构3. 具体做法4. YARN中运行一个作业的流程1）作业提交2） 作业初始化3）任务分配4）任务运行5）进度和状态更新6）作业完成5. 简化的YARN调度流程五、Hado
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2024-04-11 20:18:49
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(1) 环境：ubuntu、JDK1.8、hadoop-yapp.jar data/ncdc/wc data/result可是任务运行到running job就卡住了...
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2022-04-11 15:38:31
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一：如下异常：Starting Job16/06/30 01:15:34 INFO client.RMP
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2021-08-10 10:18:56
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一：如下异常：Starting Job16/06/30 01:15:34 INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at master/192.168.10.50:803216/06/30 01:15:35 INFO input.FileInputFormat: Total input paths to process : 2...
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2022-04-11 15:40:41
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好程序员大数据分享MapReduce中job的提交流程一、MapReduce的定义MapReduce是面向大数据并行处理的计算模型、框架和平台。它的主要思想是：map（映射）和reduce（归约）1）MapReduce是一个基于集群的高性能并行计算平台2）MapReduce是一个并行计算与运行软件框架3）MapReduce是一个并行程序设计模型与方法二、 MapReduce的主要功能：二、MapR
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2024-10-23 11:54:24
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(1) 环境：ubuntu、JDK1.8、hadoop-2.7.2(2) 问题：每次hadoop跑各种MR应用，运行到running job都卡住了。配置好伪分布式的hadoop集群，启动集群后，使用自带的pi实例测试集群是否配置成功，使用命令：$hadoop jar myapp.jar data/ncdc/wc data/result可是任务运行到running job就卡住了...
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2021-08-10 09:53:51
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文章目录ReduceTask工作机制（1）设置ReduceTask并行度（个数）（2）注意（3）实验：测试reducetask多少合适。（4）ReduceTask工作机制 ReduceTask工作机制（1）设置ReduceTask并行度（个数）reducetask的并行度同样影响整个job的执行并发度和执行效率，但与maptask的并发数由切片数决定不同，Reducetask数量的决定是可以直接
-config 启动sshd服务：$ net s...
原创
2023-06-09 09:30:48
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可以通过一个简单的例子来说明MapReduce到底是什么： 我们要统计一个大文件中的各个单词出现的次数。由于文件太大。我们把这个文件切分成如果小文件，然后安排多个人去统计。这个过程就是”Map”。然后把每个人统计的数字合并起来，这个就是“Reduce"。 上面的例子如果在MapReduce去做呢，就需要创建一个任务job，由job把文件切分成若干独立的数据块，并分布在不同的机器节点中。然后通过
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2024-03-23 21:03:19
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一、浅谈Hadoop中MapReduce运行机制1. ＭapReduce作业运行机制提交作业的方式，一般常用的有以下两种方式一: 通过一个简单的方式法调用来运行MR作业Job对象上的submit(),直接将作业提交到Hadoop集群的平台,而客户端没有任何日志输出；方式二: 调用Job对象上的waitForCompletion()方法，用于提交之前没有处理过的作业，并等待它的完成，客户端会时刻打印
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2024-07-26 10:31:57
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文章目录MapRdeuce的执行逻辑图Map任务概述Map任务的执行过程详解对照源码解读Map的Input部分的解读思考：由上述代码我们可以看到，map在读取非第一个分片文件的内容时会丢掉第一行，从第二行开始处理，那么为什么map任务处理会采用这种设计呢？Map Output的解读 MapRdeuce的执行逻辑图一个MapReduce作业是客户端需要执行的一个工作单元：它包括输入数据，MapRe
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2024-03-28 04:54:45
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运行MapReduce方法submit：job对象上的方法，在mapreduce配置完成后可调用此方法来提交任务。waitForCompletion：它用于提交以前没有提交过的作业，并等待它完成。MapReduce 1和2（YARN）的对比MapReduce 1客户端，提交MapReduce作业jobtracker,协调作业的运行。jobtracker是一个java应用程序，它的主类是JobTra
