文章目录MapReduce开发流程（1）输入数据接口：InputFormat（2）逻辑处理接口：Mapper（3）Partitioner分区（4）Comparable排序（5）Combiner合并（6）逻辑处理接口：Reducer（7）输出数据接口：OutputFormat MapReduce开发流程（1）输入数据接口：InputFormat（1）默认使用的实现类是：TextInputForma
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2024-04-08 12:00:59
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hive的性能调优一.严格模式通过设置以下参数开启严格模式： >set hive.mapred.mode=strict;【默认为nonstrict非严格模式】 查询限制： 1.对于分区表，必须添加where查询条件来对分区字段进行条件过滤。 2.order by语句必须包含limit输出限制。 3.限制执行笛卡尔积的查询。二、Hive开启本地模式执行0.7版本
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2023-07-14 12:55:36
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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性能调优mapreduce程序常用调优方法。1、mapreduce参数配置优化map端：map执行输出时首先是保存在缓存中，这个缓存的默认大小是100MB，由参数io.sort.mb来控制。当缓存达到一定比例时，缓存中数据将写入磁盘中，这个比例由io.sort.spill.percent来控制。在缓存写入磁盘之前，可以看到还有一个分割、排序和合并的过程。缓存中的数据在每次输出到
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2024-04-12 08:58:02
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MapReduce调优一、调优的目的充分的利用机器的性能，更快的完成mr程序的计算任务。甚至是在有限的机器条件下，能够支持运行足够多的mr程序。
复制代码二、调优的总体概述从mr程序的内部运行机制，我们可以了解到一个mr程序由mapper和reducer两个阶段组成，
复制代码其中mapper阶段包括：(1)数据的读取、(2)map处理以及写出操作(排序和合并/sort&merge)，而r
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2024-03-11 09:16:32
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Hadoop资源管理分两部分：资源表示模型和资源分配模型。资源表示模型：hadoop用槽位(slot)来组织各节点上的资源。hadoop将各个节点上的资源等量切分为若干份，每一份用一个slot表示，同时规定一个task可根据需要占用多个slot。slot也分map slot和reduce slot，可根据参数修改分配的slot数，节点的slot数回决定该节点的最大允许任务并发度。资源分配模型：由一
步骤一：File -> New -> Project -> Maven Project 步骤二：自行设置，待会创建的myHBase工程，放在哪个目录下。 步骤三: 步骤四：自行设置&
MapReduce主要包括两个阶段：一个是Map，一个是Reduce. 每一步都有key-value对作为输入和输出。 Map阶段的key-value对的格式是由输入的格式决定的，如果是默认的TextInputFormat,则每行作为一个记录进程处理，其中key为此行的开头相对文件的起始位置，value就是此行的字符文本。Map阶段的输出的key-value对的格式必须同reduce阶段的输入k
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2024-04-18 10:22:18
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废话少说,先来张图看看:Map： 1、根据业务需求处理数据并映射为KV模型 2、并行分布式 3、计算向数据移动Reduce： 1、数据全量/分量加工 2、Reducer中可以包含不同的key 3、相同分区的Key汇聚到一个Reducer中 4、 ”相同”的Key调用一次reduce方法 5、排序和比较实现key的汇聚K,V使用自定义数据类型: 1、节省开发成本，提高程序自由度 2、框架会对键和值序
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2024-08-01 21:40:54
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说明在MR中经常会使用的是join，而join分为两种：一是ReduceJoin；二是MapJoin。ReduceJoinReduceJoin工作原理Map端的主要工作：为来自不同表或文件的key/value时，打标签以区别不同来源的记录。然后用连接字段作为key，其余部分和新加的标志作为value，最后进行输出。Reduce端的主要工作：在Reduce端以连接字段作为key的分组已经完成，我们只
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2024-04-17 12:07:17
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Map阶段优化1、在代码书写时优化，如尽量避免在map端创建变量等，因为map端是循环调用的，创建变量会增加内存的消耗，尽量将创建变量放到setup方法中2、配置调优，可以在集群配置和任务运行时进行调优，如：调优总的原则给shufflfflffle过程尽量多提供内存空间，在map端，可以通过避免多次溢出写磁盘来获得最佳性能(相关配置io.sort.*，io.sort.mb)，在redu
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2024-02-18 23:43:49
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1、从一个Demo入手因为阅读一个源码，需要找到他的入口，一般一些计算框架，他都会提供一些例子类。所以我们就U型那咋从WordCount这个类来进行入手！1.1 WordCountpublic class WordCount {
public static class TokenizerMapper
extends Mapper<Object, Text, Text,
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2024-09-09 12:41:54
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JobConf.setNumMapTasks(n)是有意义的，结合block size会具体影响到map任务的个数，详见FileInputFormat.getSplits源码。假设没有设置mapred.min.split.size，缺省为1的情况下，针对每个文件会按照min (totalsize[所有文件总大小]/mapnum[jobconf设置的mapnum], blocksize)为大小来拆分
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2024-01-25 21:14:26
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下面，我们只涉及MapReduce 1，而不涉及YARN。
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2023-08-11 10:54:47
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MapReduce由Mapper和Reucer组成，Mapper负责处理每行数据，Reducer处理相同Key的一组数据。 MapReduce运行是由Driver中的job通过submit()进行作业提交，submit()包含与集群建立连接和提交作业的过程，在提交作业时会进行切片，默认的切片方法是使用的TextInputFormat，它进行切片时根据文件的大小进行切割，默认切割规则是否达
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2023-09-26 10:24:24
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对于Hadoop1.0和Hadoop2.0的区别网上有很多资料，其中大部分是在对比MapReduce1.0和YARN，指出YARN的诞生很好的解决了MRv1存在的问题。但如果再引入MapReduce2.0很多人就产生了疑惑，难道YARN不就是MRv2吗？其实YARN和MRv2是两个独立存在的个体，而MRv2和MRv1又具有相同的编程模型。实际上Hadoop2.0的改进是依托于MRv2和YRAN的共
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2023-10-16 12:43:38
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1 资源相关参数//以下参数是在用户自己的mr应用程序中配置在mapred-site.xml就可以生效(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
测试数据连接： 链接：https://pan.baidu.com/s/1TBHvrfO3dKBO8xOaeFXS3Q 提取码：4zug1. 需求 Reduce 端实现 JOIN假如数据量巨大，两表的数据是以文件的形式存储在 HDFS 中, 需要用 MapReduce 程序来实现以下 SQL 查询运算select a.id,a.date,b.name,b.category_id,b.price f
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2024-04-28 20:08:31
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# MapReduce 中指定 YARN 任务名称的科普文章
在大数据处理领域，MapReduce 是一种流行的编程模型。它被广泛应用于分布式计算，尤其是在 Hadoop 平台上。YARN（Yet Another Resource Negotiator）是 Hadoop 的资源管理器，它负责资源的分配与调度。在运行 MapReduce 任务时，你可能希望为任务指定一个名称，以便更好地管理和识别不
Reduce Join 工作原理Map端的主要工作：为来自不同表或文件的 key/value 对，打标签以区别不同来源的记录。然后用连接字段作为key，其余部分和新加的标志作为 value，最后进行输出。Reduce端的主要工作：在 Reduce端以连接字段作为key的分组已经完成，我们只需要在每一个分组当中将那些来源于不同文件的记录（在Map阶段已经打标志）分开，最后进行合并就ok了。Reduc
