这里写目录标题一.Linux的安装二.准备工作三..安装Java环境四.安装 Hadoop五.Hadoop伪分布式配置六.调用MapReduce执行WordCount对单词进行计数 一.Linux的安装一.Linux的安装 这里使用VirtualBox 安装Linux的ubuntu 14.4进行操作，下载后按自己的需求安装。安装过程若下载东西很慢可以将网络断开，这样可以减少一些软件的下载，若后续
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2024-04-12 22:39:00
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MapRecude 之 Eclipse开发环境搭建及常见问题处理。
文 / vincentzh 上周末本来要写这篇的，结果没想到上周末自己环境都没有搭起来，运行起来有问题的呢，拖到周一才将问题解决掉。刚好这周也将之前看的内容复习了下，边复习边码代码理解，印象倒是很深刻，对看过的东西理解也更深入了。目录1、概述2、环境准备3、插件配置4、配置
文章目录前言MapReduce入门MapReduce的核心思想MapReduceyarnYarn伪分布式搭建MapReduce编码需求MapReduce2.0工作机制MapReduce数据流转机制MR编码准备MR编码MapReduce核心apiMapreduce补充细节生产中提交MR任务1maven自动化部署插件wagonApplicationMaster配置yarn的日志服务器-History
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2024-04-02 19:43:29
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1）分布式的运算程序往往需要分成至少2个阶段2）第一个阶段的maptask并发实例，完全并行运行，互不相干3）第二个阶段的reduce task并发实例互不相干，但是他们的数据依赖于上一个阶段的所有maptask并发实例的输出4）MapReduce编程模型只能包含一个map阶段和一个reduce阶段，如果用户的业务逻辑非常复杂，那就只能多个mapreduce程序，串行运行 1）在MapReduce
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2024-04-29 19:58:43
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指导手册05：MapReduce编程入门Part 1:使用Eclipse创建MapReduce工程 操作系统：Centos 6.8, hadoop 2.6.4情景描述： 因为Hadoop本身就是由Java开发的，所以通常也选用Eclipse作为MapReduce的编程工具，本小节将完成Eclipse安装，MapReduce集成环境配置。1．下载与安装Eclipse
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2024-03-27 16:03:58
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本文在上一节的基础上通过一个简单的MR示例对MapReduce的运行流程进行分析。假设有两行数据，分别是hello you，hello me,我们要统计其中出现的单词以及每个单词出现的次数。所得的结果为hello 2you 1me 1(1)大致运行流畅1.解析成2个<k,v>，分别是<0, hell
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2024-03-28 08:39:00
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上一次是在windows上面搭建了hadoop环境，然后并在上面跑了mapreduce程序（wordcount），这一次在linux环境中来搭建hadoop环境，并安装eclipse便于今后开发。1：安装虚拟机，装linux系统 这里我安装的虚拟机是VMware WorkStation。Linux系统
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2024-04-14 09:38:37
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主从机构主：jobtracker从：tasktrackerMapReduce四个阶段：1、 Split数据上传到hdfs上以block的形式存在， 作为Split的数据，例如：wordcount按照行分割，将每行数据作为一个任务，交给map处理；2、 Mapper：key-value（对象）Split拆分的数据交给map,按照键值对形式， 如wordcount，每行数据的第一个字母的序号作为key
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2024-09-21 14:05:24
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文章目录MapReduce2.0的运行原理MR任务执行流程架构图提交作业初始化作业任务分配任务执行任务状态的更新作业完成 MapReduce2.0的运行原理MR任务执行流程提交作业->初始化作业->分配任务->执行任务->进度和状态更新->作业完成架构图提交作业Client 提交到 Job1. client程序编写好job后将调用job的submit()或waitF
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2024-05-02 21:24:47
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一个有向图，由（V，E）组成，其中V是顶点的集合，E为联结各顶点的边，每条边e可能有相应的权重w。图的表示方式有两种：邻接矩阵和邻接表。其中对于节点数较少的图，用邻接矩阵表示较为方便，计算时也能充分应用矩阵计算的一些优势。但是当节点数特别大，需要借助map-reduce计算时，用邻接表是更为合适的选择。每一行数据，key为NodeId，值为与这个节点邻接的所有节点的AdjacentList（可能还
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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mapreduce代码主要包括三个类，map类、reduce类以及测试类！以wordcount为例，map类为：static class WordMapper extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>{
private final static IntWritable one = new IntWritable(
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2023-07-08 14:53:29
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1. MapReduce 的介绍：MapReduce 是一个分布式运算程序的编程框架。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。MapReduce大体上分三个部分：MRAppMaster：MapReduce Application Master，分配任务，协调任务的运行MapTask：阶段并发任务，负责 mapper 阶段
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2024-03-27 07:49:23
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MapReduce工作原理学习MapReduce概述2004年，google在OSDI 2014会议上发表了MapReduce(MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters)编程模型，它使得不具备并行计算和分布式处理系统开发经验的程序员也可以有效利用分布式系统的丰富资源。MapReduce的设计是为了处理海量的原始数据，它将并行计算
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2023-12-16 23:33:02
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指导手册05：MapReduce编程入门Part 1:使用Eclipse创建MapReduce工程情景描述：因为Hadoop本身就是由Java开发的，所以通常也选用Eclipse作为MapReduce的编程工具，本小节将完成Eclipse安装，MapReduce集成环境配置。1．下载与安装Eclipse（1）在官网下载Eclipse安装包“Eclipse IDE for Java EE Devel
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2024-09-12 11:56:28
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开发MR程序一般需要用到JDK，Eclipse，Hadoop集群，网上已经有不少的博文已经有这方面的记载，但是还是想把整个过程好好的整理和记录下来。一.基于Windows 7 平台搭建hadoop集群及MR开发环境 需要安装的软件及版本：OS:win 7shell支持：cygwinJDK:1.6.0_38hadoop:0.20.2eclipse:Juno Service Release
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2024-08-02 13:13:47
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编程要求完成矩阵乘法的 Map 函数和 Reduce 函数 1、设计两个矩阵（3050，50100），在每个单元格中填入一个 0-99 的随机数，并写入 两个文件中，作为 Map 函数的输入 2、测试运行矩阵乘法的 MapReduce 框架，并将结果输出到新的结果文件中思路 在矩阵乘法的过程中，很容易发现可以并行运算前一矩阵的行与后一矩阵的列的乘法和加法运算，且这个过程相互独立，互不影响。因此对
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2024-03-29 08:26:01
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在对各种日志进行统计时，逻辑通常是比较简单的，当文件存储在hdfs上时，就会被切分成许多block,针对一个具体存储节点，一般是存储的是某个文件的某个块，因此，在这种情况下做统计，永远是一个局部的数据，如果客户端读文件的每个block，最后做统计，就变成了一个单机版，用单
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2024-10-14 19:51:49
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Hadoop2.x-基础(MapReduce)MapReduce简介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，并运行再一个Hadoop集群上优缺点优点：MapReduce易于编程：只需要简单实现一些接口，就可以完成一个分布式程序，如果你要编写一
一、MapReduce概述MapReduce，简称MR，分布式计算框架，Hadoop核心组件。分布式计算框架还有storm, spark等，它们不是谁替换谁关系，而是哪一个更适合的问题。MapReduce是离线计算框架，Storm是流式计算框架，Spark是内存计算框架，适合快速得到结果的项目。二、MapReduce设计理念何为分布式计算移动计算，而不是移动数据
三、MapReduce工作原
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2024-01-14 23:32:44
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