MapReduce原理及编程Hadoop架构HDFS - 分布式文件系统MapReduce - 分布式计算框架YARN - 分布式资源管理系统Common什么是MapReduce?MapReduce是一个分布式计算框架
它将大型数据操作作业分解为可以跨服务器集群并行执行的单个任务。起源于Google适用于大规模数据处理场景
每个节点处理存储在该节点的数据每个job包含Map和Reduc
大数据学习笔记
MapReduce是什么MapReduce是一种分布式计算编程框架，是Hadoop主要组成部分之一，可以让用户专注于编写核心逻辑代码，最后以高可靠、高容错的方式在大型集群上并行处理大量数据。MapReduce的存储MapReduce的数据是存储在HDFS上的，HDFS也是Hadoop的主要组成部分之一。下边是MapReduce在HDFS上
图解mapreduce工作流程# 0. 任务提交
1. 拆-split逻辑切片--任务切分。
FileInputFormat--split切片计算工具
FileSplit--单个计算任务的数据范围。
2. 获得split信息和个数。
# MapTask阶段
1. 读取split范围内的数据。k(偏移量)-v(行数据)
关键API：TextInputFormat。
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2023-11-08 22:58:12
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MapReduce 是一种用于大规模数据处理的编程模型，广泛应用于分布式计算环境。Java是MapReduce编程的主要语言之一。本文将详细阐述MapReduce程序的开发过程，包括技术原理、架构解析、源码分析和案例分析等方面，以期对相关开发者提供一种清晰的参考和指导。
### 背景描述
在当今数据驱动的时代，如何高效处理大规模数据成为了企业和研究机构关注的重点。MapReduce作为一种流行的
一、软件环境 我使用的软件版本如下: 1. Intellij Idea 2017.1二、创建maven工程及配置 2.1创建工程 打开Idea,file->new->Project,左侧面板选择maven工程。(如果只跑MapReduce创建Java工程即可，不用勾选Creat from archetype，如果想创建web工程或者使用骨架可以勾选) 创建完成后以及运行结束后目
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2024-04-06 13:55:24
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下面我一张图,便于理解MapReduce得整个工作原理 下面对上面出现的一些名词进行介绍 ResourceManager：是YARN资源控制框架的中心模块，负责集群中所有的资源的统一管理和分配。它接收来自NM(NodeManager)的汇报，建立AM，并将资源派送给AM(ApplicationMaster)。 NodeManager:简称NM，NodeM
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2024-05-28 19:23:32
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前言Hadoop可以运行在三种模式下：单机模式伪分布模式完全分布式模式相信初学者入门Hadoop的第一堂课就是伪分布模式Hadoop系统的安装，相信一定是血泪史各种翻教程各种重装。而实际上，基于Hadoop的MapReduce程序在单机上运行，并不一定需要安装伪分布模式Hadoop系统，甚至，并不一定需要安装Hadoop。运行和调试MapReduce程序只需要有相应的Hadoop依赖包就行，可以完
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2024-08-02 10:33:15
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我们平时创建普通的mapreduce项目，在遍代码当你需要导包使用一些工具类的时候， 你需要的maven
原创
2022-06-17 22:45:58
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第一：下载所有hadoop二进制包第二：将所有的jar 做成user libary 第三：设置二个环境变量HADOOP_HOME=D:\hadoop-2.7.6 HADOOP_USER_NAME=hdfspackage com.jsptpd.test1314;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoo
原创
2021-04-25 22:52:30
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之前在Eclipse或者MyEclipse编写的WebApp项目（非Maven项目）想要导入IDEA中并构建运行起来，需要经过如下步骤，这里总结记录一下：第一步，将项目源码导入IDEA（下一步下一步即可） 第二步，构建项目结构（下面是导入完成后的构建步骤）1、配置项目jdk以及项目编译目录（项目Artifacts 的 output目录，Artifacts即项目的打包部署，mo
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2024-04-18 13:19:17
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Mapreduce 学习日记一、搭建环境1.1安装Ubuntu安装SSH、配置SSH无密码登陆1.2安装Java环境1.3安装HadoopHadoop伪分布式配置二、介绍MapReduce 体系结构三、介绍MapReduce 基本的执行流程四、源码五、结果总结 一、搭建环境重要的事情先说三遍！！！ 先搭好环境！！！ 先搭好环境！！！ 先搭好环境！！！我是在Ubuntu系统下安装好Hadoop，并
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2024-05-13 09:55:08
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本文介绍在windows环境下从零开始，搭建一个Idea+SpringMVc+Maven+Tomcat的简单hello world工程环境工具：WindowsIntelliJ IdeaSpringMVCMavenTomcatIntelliJ idea下载安装进入官网下载IntelliJ idea，选择windows，Ultimate Edition版本（企业开发），如果不需要太多功能的个人开发，c
1、下载并配置maven1.1 下载maven点击下载maven，下载所需要的版本。本文使用的版本是3.5.0，当然也可以使用目前最新版3.5.3。1.2 配置将下载好的maven进行解压，解压到自己想要的位置（本文为D:\maven）。解压后打开环境变量对话框，添加MAVEN_HOME或M2_HOME到系统变量，其值为"D:\maven"接着在PATH系统变量末尾添加"%MAVEN_HOME%\
1大数据解决的问题？ 海量数据的存储：hadoop->分布式文件系统HDFS海量数据的计算：hadoop->分布式计算框架MapReduce 2什么是MapReduce? 分布式程序的编程框架，java->ssh ssm ，目的：简化开发！是基于hadoop的数据分析应用的核心框架。mapreduce的功能：将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合
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2024-07-09 17:15:02
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MapReduce编程基础0. MR与Java的数据类型对比MRJavabooleanBooleanWritablebyteByteWritableintIntWritablefloatFloatWritablelongLongWritabledoubleDoubleWritableStringTextmapMapWritablearrayArrayWritable//hadoop数据类型所在ja
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2024-07-13 08:27:57
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一、MapReduce简介二、MapReduce并行处理的基本过程三、MapReduce实际处理流程四、一个job的运行流程一、MapReduce简介易于编程良好的扩展性高容错性二、MapReduce并行处理的基本过程一切都是从最上方的user program开始的，user program链接了MapReduce库，实现了最基本的Map函数和Reduce函数。图中执行的顺序都用数字标记了。Map
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2024-04-08 13:35:49
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1.单表关联"单表关联"要求从给出的数据中寻找所关心的数据，它是对原始数据所包含信息的挖掘。实例描述给出child-parent（孩子——父母）表，要求输出grandchild-grandparent（孙子——爷奶）表。算法思想：这个实例需要进行单表连接，连接的是左表的parent列和右表的child列，且左表和右表是同一个表。连接结果中除去连接的两列就是所需要的结果——"grandchild--
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2024-03-23 13:02:48
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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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一、分析MapReduce执行过程 MapReduce运行的时候，会通过Mapper运行的任务读取HDFS中的数据文件，然后调用自己的方法，处理数据，最后输出。Reducer任务会接收Mapper任务输出的数据，作为自己的输入数据，调用自己的方法，最后输出到HDFS的文件中。整个流程如图：二、Mapper任务的执行过程详解 每个
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2024-02-24 17:48:50
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MapReduce 是适合海量数据处理的编程模型。Hadoop是能够运行在使用各种语言编写的MapReduce程序： Java, Ruby, Python, and C++. MapReduce程序是平行性的，因此可使用多台机器集群执行大规模的数据分析非常有用的。MapReduce程序的工作分两个阶段进行：
Map阶段
Reduce 阶段
输入到每一
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2024-03-26 13:46:26
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