一 什么是进程二 进程与程序的区别三 并发与并行四 同步与异步五 进程的创建（了解）六 进程的终止（了解）七 进程的层次结构八 进程的状态
九 进程并发的实现（了解）、一 什么是进程进程：正在进行的一个过程或者说一个任务。而负责执行任务则是cpu。 举例（单核+多道，实现多个进程的并发执行）： egon在一个时间段内有很多任务要做：python备
1、先看一个标准的hbase作为数据读取源和输出源的样例：View Code1
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8Configuration conf = HBaseConfiguration.create();
Job job = new Job(conf, "job name ");
job.setJarByClass(test.class);
Scan scan = new Scan();
Tabl
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2023-08-08 21:38:14
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(1)scan.setCacheBlocks(false);初始化map任务 TableMapReduceUtil.initTableMapperJob 本次mr任务scan的所有数据不放在缓存中，一方面节省了交换缓存的操作消耗，可以提升本次mr任务的效率，另一方面，一般mr任务scan的数据都是 一次性或者非经常用到的，因此不需要将它们替换到缓存中，缓存中还是
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2023-07-21 15:38:17
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运行HBase时常会遇到个错误，我就有这样的经历。 ERROR: org.apache.hadoop.hbase.MasterNo
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2023-04-25 20:40:03
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# 使用 MapReduce 操作 HBase 的指南
在大数据处理的世界中，MapReduce 是一种强大的处理模型，而 HBase 则是一个分布式的、可扩展的 NoSQL 数据库。结合两者可以处理大规模的数据集。本文将教你如何实现 “MapReduce 操作 HBase” 的方法，包括流程、代码及详细解释。
## 整体流程概述
下面的表格展示了使用 MapReduce 操作 HBase
MapReduce常用组件介绍HadoopMapReduce jobs可以切分成一系列运行于分布式集群中的map和reduce任务，每个任务只运行全部数据的一个指定的子集，以此达到整个集群的负载平衡。Map任务通常为加载，解析，转换，过滤数据，每个reduce处理map输出的一个子集。Reduce任务会去map任务端copy中间数据来完成分组，聚合。MapReduce 的输入是hdfs上存储的一系
目录MapReduce大致流程图MapReducer详细过程InputFormat阶段Shuffle机制Shuffle机制中环形缓冲区的数据格式Reducer阶段操作 MapReduce大致流程图MapReducer详细过程大致说明Shuffle前的过程： 1）客户端在submit()前，获取待处理的文件信息（即待处理的数据，包括所在的切片信息）和Driver的相关参数配置信息。形成任务分配规划
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2023-11-19 12:27:04
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文章目录一.概述二.需求三.map+reduce实现join四.MapReduce Map端 join实现原理(没有reduce处理) 一.概述熟悉SQL的读者都知道,使用SQL语法实现join是很简单的,只需要一条SQL语句即可,但是在大数据场景下使用MapReduce编程模型实现join还是比较繁琐的在实际生产中我们可以借助Hive,Spark SQL 等框架来实现join,但是对于join
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2024-08-19 17:52:56
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本文转载于：://blog.csdn.net/xyilu/article/details/8996204 一.准备两张表以及对应的数据 （1）m_ys_lab_jointest_a（以下简称表A） 建表语句： 具体数据如下： （2）m_ys_lab_jointest_b（以下简称表B） 建表
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2017-10-19 13:41:00
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在现代大数据处理中，使用 Java 操作 MapReduce 统计数据是一项重要的技能。通过此过程，我们能够更好地理解如何通过 MapReduce 进行数据分析。
### 环境准备
在安装和配置 Java 和 Hadoop 之前，需要确保所有的前置依赖程序都已准备就绪。以下是我们需要的主要工具和软件。
- **Java JDK** 版本 8 或更高
- **Apache Hadoop** 版
package cagy.mapreduce.wordcount;import java.io.IOException;impo
原创
2023-01-09 18:16:38
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1、reduce端join算法实现1、需求： 订单数据表t_order：iddatepidamount100120150710P00012100220150710P00013100220150710P00023商品信息表t_product:idpnamecategory_idpriceP0001小米510002000P0002锤子T110003000假如数据量巨大，两表的数据是以文件的形式存储在H
前以前帖子介绍，怎样读取文本数据源和多个数据源的合并：http://
原创
2023-04-25 20:52:54
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1.实现方法Hbase对MapReduce提供支持，它实现了TableMapper类和TableReducer类，我们只需要继承这两个类即可。1、写个mapper继承TableMapper<Text, IntWritable>参数：Text：mapper的输出key类型； IntWritable：mapper的输出value类型。其中的map方法如下：map(Immutabl...
原创
2021-07-08 10:56:11
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1.实现方法Hbase对MapReduce提供支持，它实现了TableMapper类和TableReducer类，我们只需要继承这两个类即可。1、写个mapper继承TableMapper<Text, IntWritable>参数：Text：mapper的输出key类型； IntWritable：mapper的输出value类型。其中的map方法如下：map(Immutabl...
原创
2022-03-24 09:57:34
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在关系型数据库中，要实现join操作是非常方便的，通过sql定义的join原语就可以实现。在hdfs存储的海量数据中，要实现join操作，可以通过HiveQL很方便地实现。不过HiveQL也是转化成MapReduce来完成操作，本文首先研究如何通过编写MapReduce程序来完成join操作。一、Map-Join：在Reduce端完成的join操作 假设存在用户数据文
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2023-07-16 12:01:37
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MapReduce是由Google开发的针对大规模海量数据处理的分布式计算框架。MapReduce处理数据的两个核心阶段是Map（映射）和Reduce（化简）。简单地来，Map负责将数据打散，Reduce负责对数据进行聚集。下面，我们利用MapReduce解决一个有趣的扑克牌问题，即“统计54张扑克牌中有多少张黑桃牌”。最直观的做法：自己在54张扑克牌中一张一张地检查并数出13张黑桃牌。而MapR
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2024-01-28 05:55:29
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Hadoop基础-MapReduce的工作原理第一弹 作者：尹正杰版权声明：原创作品，谢绝转载！否则将追究法律责任。 在本篇博客中，我们将深入学习Hadoop中的MapReduce工作机制，这些知识将为我们随后学习写MapReduce高级编程奠定基础。&
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2023-11-09 11:52:42
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reduce side joinreduce side join是一种最简单的join方式，其主要思想如下： 在map阶段，map函数同时读取两个文件File1和File2，为了区分两种来源的key/value数据对，对每条数据打一个标签> （tag）,比如：tag=0表示来自文件File1，tag=2表示来自文件File2。即：map阶段的主要任务是对不同文件中的数据打标签。&
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2024-01-05 10:55:07
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05．Mapreduce实例——Map端join实验原理MapReduce提供了表连接操作其中包括Map端join、Reduce端join还有单表连接，现在我们要讨论的是Map端join，Map端join是指数据到达map处理函数之前进行合并的，效率要远远高于Reduce端join，因为Reduce端join是把所有的数据都经过Shuffle，非常消耗资源。1.Map端join的使用场景：一张表数
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2023-12-04 15:13:30
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