什么是计算框架 是指实现某项任务或某项工作从开始到结束的计算过程或流的结构。用于去解决或者处理某个复杂的计算问题。什么是并行计算框架 一个大任务拆分成多个小任务，将多个小任务分发到多个节点上。每个节点同时执行计算。什么是分布式计算 分布式计算：是一种计算方法，是将该应用分解成许多小的部分，分配给多台计算机进行处理。这样可以节约整体计算时间，大大提高计算效率。Hadoop为什么比传统技术方案快 1、
python外壳：代码结构python使用空白来区分代码结构。使用 # 注释python没有多行注释，你需要明确的在注释部分的每一行开始处加上一个#。
如果#出现在字符串中，将回归普通字符的角色。使用\连接使用 if、elif、else进行比较Falsefalse 布尔类型
None null类型
0 整数类型
0.0 浮点型
'' 空字符串
[]
1.CombinerCombiner是MapReduce的一种优化手段。每一个map都可能会产生大量的本地输出，Combiner的作用就是对map端的输出先做一次合并，以减少map和reduce结点之间的数据传输量，以提高网络IO性能。只有操作满足结合律的才可设置combiner。Combiner的作用：（1）Combiner实现本地key的聚合，对map输出的key排序value进行迭代：如图所
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2024-04-23 13:58:15
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目录MapReduce中的Combiner组件1 Combiner组件的作用2 定义Combiner组件3 什么时候可以使用Combiner组件？MapReduce中的Combiner组件由于map的并行度与split（切片）相关，与数据有关。数据越大，mapTask的并行度就越大，而且map的实质就是将一行数据拆分，然后打个标记。这就导致所有数据的计算任务，都在reduce中。而且原本reduc
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2024-04-05 14:41:48
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Saturday, Dec 4th, 2010 by Tim | Tags:
key value store,
redis
前几天微博发生了一起大的系统故障，很多技术的朋友都比较关心，其中的原因不会超出James Hamilton在On Designing and Deploying Internet-Scale Service(1)概括的那几个范围，James第一条经验“De
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2024-07-26 16:39:03
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本节和大家一起学习一下Hadoop，通过它的实际应用来向大家展示它的功能，从而使读者更容易了解，希望通过本节的介绍大家对Hadoop有初步的了解。Hadoop最佳实践1.简介Hadoop是Apache自由软件基金会资助的顶级项目，致力于提供基于map-reduce计算模型的高效、可靠、高扩展性分布式计算平台。2.Map-Reduce应用场景 作为一种受限的分布式计算模型，Map-Reduce计算模
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2023-07-24 11:00:41
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Map过程处理完生成一堆键值对，并写入缓存， 最终缓存数据会写入磁盘，但是写入磁盘之前会经历一些操作才会写入磁盘。 经历分区，排序，可能会合并，这个过程结束，且缓存满了（并不是满了才写，而是到一定比例，默认是0.8，因为需要留缓存让map任务得以继续），再写入磁盘（非hdfs） 然后清空缓存，上述步骤会发生多次，每个磁盘文件，最后统一归并，最后归并成一个大的文件。这个大文件是分区的，对应的r
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2024-10-17 09:56:31
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这里写自定义目录标题MapReduce概述MapReduce特点MapReduce框架原理Shuffle机制其他关键点 MapReduce概述MapReduce ，负责hadoop中的应用程序计算MapReduce特点1.易于编程通过简单的实现一些接口，就可完成分布式程序2. 良好的扩展性可通过简单的增加服务器，提高计算能力3. 高容错性 其中一台机器挂了，可将上面的计算任务转移到另一个节点上运
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2023-07-24 11:01:12
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一。MapReduce概念 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。1.1 为什么要MapReduce 1）海量数据在单机上处理因为硬件资源限制，无法胜任 2）而一旦将单机版程序扩展到集群来分
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2024-07-24 17:58:39
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简述MapReduce是一种可用于数据处理的编程模型，用以进行大数据量的计算。Hadoop可以运行各种上语言版本的MapReduce程序。MapReduce程序本质上是并行运行的，因此可以将大规模的数据分析任务分发给任何一个拥有足够多机器的数据中心。MapReduce的优势在于处理大规模数据集。为了加快处理速度，我们需要并行处理程序来进行数据分析。从理论上讲，我们可以使用计算机上所有可有的硬件线程
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2023-08-17 18:27:09
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MapReduce 是在实习阶段学习 Hadoop 的时候接触的（有关hadoop的可以看我博客中的其他文章），用来清洗数据时使用到，当然了也可以用在其他方面。在学之前觉得会有点难度，担心学不会且不会使用，但是学完后发现其实并不难，其思想和编程方法也就那样，懂了一个就会了。下面就跟我一起来看看到底 MapReduce 是什么以及如何进行编程吧。目录一、MapReduce的思想二、MapReduce
MapReduce执行过程1、设置input，告诉程序输入的数据在那儿。通过InputFormat接口子类（FileInputFormat, TextInputFormat）， （1）读取数据 （2）将数据转换成key-value形式交给Mapper的map()方法进行处理 默认key=行偏移量(LongWritable)，value=行数据(Text)//设置input
Path inpa
近期在做数据分析的时候。须要在mapreduce中调用c语言写的接口。此时就须要把动态链接库so文件分发到hadoop的各个节点上，原来想自己来做这个分发，大概过程就是把so文件放在hdfs上面，然后做mapreduce的时候把so文件从hdfs下载到本地，但查询资料后发现hadoop有对应的组件来帮助我们完毕这个操作，这个组件就是DistributedCache，分布式缓存，运用这个东西能够做到
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2024-06-02 17:01:52
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1 Hadoop的两个核心组件：HDFS和MapReduce，HDFS负责大数据的分布式存储，而MapReduce则是对大数据的分布式处理框架，能够并行的进行大数据文件处理，从而提高处理效率。该篇博客就是对MapReduce进行讲解。2 MapReduce讲解MapReduce是Hadoop框架的核心处理框架，分为map和reduce两个模块，将文件读取，map将文件分解成相应的键值对（key、v
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2023-07-24 10:26:59
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Hadoop的核心是HDFS，YARN，MapReduce。今天先来认识一下MapReduce。MapReduce是什么MapReduce是Hadoop中的一种处理大规模数据的编程模型，得益于MapReduce的并行计算，可以高效的处理大规模数据（一般是HDFS中存储的数据）。 顾名思义，MapReduce分为两个处理阶段（对于开发者来说），Map阶段和Reduce阶段。每个阶段都以Key-Val
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2023-07-11 22:12:56
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Hadoop MapReduce是Hadoop 中一个批量计算的框架，在整个mapreduce作业的过程中，包括从数据的输入，数据的处理，数据的数据输入这些部分，而其中数据的处理部分就要map，reduce，combiner等操作组成。这篇文章，分享了MapReduce基本概念与详细流程，enjoy~~一、概念MapReduce是一种基于java的分布式计算的处理技术和程序模型。 MapReduc
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2023-08-30 15:39:06
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摘要：MapReduce是Hadoop的又一核心模块，从MapReduce是什么，MapReduce能做什么以及MapReduce的工作机制三方面认识MapReduce。 关键词：Hadoop MapReduce 分布式处理 面对大数据，大数据的存储和处理，就好比一个人的左右手，显得尤为重要。Hadoop比较适合解决大数据问题，很大程度上依赖其大数据存储系统
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2023-07-20 17:59:25
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介绍Hadoop MapReduce 是一个分布式计算框架，用于编写批处理应用程序。编写好的程序可以提交到 Hadoop 集群上用于并行处理大规模的数据集。MapReduce 作业通过将输入的数据集拆分为独立的块，这些块由 map 以并行的方式处理，框架对 map 的输出进行排序，然后输入到 reduce 中。MapReduce 框架专门
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2023-07-12 11:37:36
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Shuffle简介Shuffle的本意是洗牌、混洗的意思，把一组有规则的数据尽量打乱成无规则的数据。而在MapReduce中，Shuffle更像是洗牌的逆过程，指的是将map端的无规则输出按指定的规则“打乱”成具有一定规则的数据，以便reduce端接收处理。其在MapReduce中所处的工作阶段是map输出后到reduce接收前，具体可以分为map端和reduce端前后两个部分。在Shuffle之
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2024-03-20 10:48:42
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map表示对一个列表（List）中的每个元素做计算，reduce表示对一个列表中的每个元素做迭代计算。它们具体的计算是通过传入的函数来实现的，map和reduce提供的是计算的框架。不过从这样的解释到现实中的MapReduce还太远，仍然需要一个跳跃。再仔细看，reduce既然能做迭代计算，那就表示列表中的元素是相关的，比如我想对列表中的所有元素做相加求和，那么列表中至少都应该是数值吧。而map是
