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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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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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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我们通过提交jar包，进行MapReduce处理，那么整个运行过程分为五个环节： 1、向client端提交MapReduce job. 2、随后yarn的ResourceManager进行资源的分配. 3、由NodeManager进行加载与监控containers. 4、通过applicationMaster与ResourceManager进行资源的申请及状态的交互，由NodeManagers进
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2023-12-27 14:06:54
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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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Hadoop复习(2)MapReduce
核心思想(理解)工作流程(理解)MapReduce 的 Shuffle 过程Map端1.写入缓存区,map函数的输出会先写入一个缓冲区,默认大小为100mb
2.溢写
一旦缓存内容达到阈值(默认为80%),一个后台线程便开始吧内容溢写入磁盘.
3.分区
在写磁盘前,首先根据数据划分相应的分区,如果有一个Com
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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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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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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***数据去重***目标：原始数据中出现次数超过一次的数据在输出文件中只出现一次。算法思想：根据reduce的过程特性,会自动根据key来计算输入的value集合，把数据作为key输出给reduce,无论这个数据出现多少次，reduce最终结果中key只能输出一次。1.实例中每个数据代表输入文件中的一行内容，map阶段采用Hadoop默认的作业输入方式。将value设置为key，并直接输出。 ma
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2023-10-05 07:10:25
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本帖最后由 fc013 于 2016-12-3 19:42 编辑问题导读：1.什么是Hive?2.MapReduce框架实现SQL基本操作的原理是什么?3.Hive怎样实现SQL的词法和语法解析?Hive是基于Hadoop的一个数据仓库系统，在各大公司都有广泛的应用。美团数据仓库也是基于Hive搭建，每天执行近万次的Hive ETL计算流程，负责每天数百GB的数据存储和分析。Hive的稳定性和性能
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2023-11-16 11:00:39
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基本概念MapReduce采用了Master/Slave架构，包括一个Master和若干个Slave，Master上运行JobTracker，Slave运行TaskTracker JobTracker：初始化作业，分配作业，TaskTracker与其进行通信，协调监控整个作业 TaskTracker：定期与JobTracker通信，执行Map和Reduce任务 HDFS：保存作业的数据、配置、ja
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2024-01-02 11:00:01
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MapReduce是一种用于大规模数据集的并行计算编程模型，由Google提出，主要用于搜索领域，解决海量数据的计算问题。其主要思想Map(映射)和Reduce(规约)都是从函数是编程语言中借鉴而来的，它可以使程序员在不懂分布式底层的情况下轻松的将自己的程序运行在分布式系统上，极大地降低了分布式计算的门槛。一、执行流程1、执行步骤（“天龙八部”） 1) map任务处理读取数据文件
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2023-11-23 15:38:16
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