最近发现一个很好玩的Python库，可以方便的使用在Python下编写MapReduce任务，直接使用Hadoop Streaming在Hadoop上跑。对于一般的Hadoop而言，如果任务需要大量的IO相关操作（如数据库查询、文件读写等），使用Python还是Java、C++，性能差别不大，而如果需要大量的数据运算，那可能Python会慢很多（语言级别上的慢），参考这里。最常见的如日志分析、Qu
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2023-09-25 18:53:48
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MapReduceHadoop中MapReduce提供的主要是离线端的数据分析。根据其原理，可以将其分为两个阶段MapReduce阶段Hadoop在MapReduce设计方面主要有两个重要思想：化整为零，分而治之。数据加工终端化。数据在终端加工要比数据传输后再加工节省资源。输入输出分析InputFormatInputSplit是Hadoop定义的用以 传送每个单独的map的数据，InputSpli
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2024-11-02 11:01:07
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咱们一般写mapreduce是通过java和streaming来写的，身为pythoner的我，java不会，没办法就用streaming来写mapreduce日志分析。 这里要介绍一个模块，是基于streaming搞的东西。mrjob 可以让用 Python 来编写 MapReduce 运算，并在多个不同平台上运行，你可以：使用纯 Python 编写多步的 MapReduce 作业在本机上进行测
原创
2013-12-24 14:02:28
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Hadoop（二）Hadoop运行模式1.完全分布式模式环境搭建1.1 常用命令1.2 SSH免密登录1.3 集群配置1.4 群起集群1.5 集群故障处理2.配置历史服务器3.配置日志聚集4.一键启动集群 Hadoop运行模式包括：本地模式、伪分布式模式以及完全分布式模式 本地模式：单机运行，只是用来演示一下官方案例。生产环境不用伪分布式模式：也是单机运行，但是具备Hadoop集群的所有功能，一
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2024-09-26 10:45:31
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hadoop mr数据流
1. /*
2. 符注:
3. ()内为数据;[]内为处理;
4. {}内为框架模块;
5. ()数据若无说明则为在内存;
6. ->本机数据流;=>网络数据流;~>分布式-本地读写数据流;
7. /**/为标注;
8. */
9. (分布式源文件)~>{JobTracker分配到各TaskTracker本机上
一、概述 Hadoop中mr类图大致如下所示，其中只是简单列出了一些主要的功能模块。 JobConf、JobTracker、TaskTracker、RPC Server等组件。在图中，我用红色框框框出了一些基本的类。此图基本反映了MR的类图结构。 一个简单的job在hadoop上面跑起来，基本可以分为10个步骤。如下图所示：
其中第7条线heartbeat应该是比较复杂且具有代表性的。
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2024-07-29 16:02:37
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建议：结合第四版Hadoop权威指南阅读，更有利于理解运行机制运行一个 MR 程序主要涉及以下 5 个部分：客户端： 提交 MR 作业，也就是我们运行 hadoop jar xxx 的命令后，启动的 Java 程序YARN ResourceManager： YARN 集群主节点，负责协调集群上计算资源的分配YARN NodeManager：YARN 集群从节点，负责启动和监视机器上的容器（cont
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2023-07-19 15:41:40
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mrjob是一个用于在Hadoop集群上运行MapReduce任务的Python库。它提供了一种简单而强大的方式来编写和运行MapReduce作业，而无需编写Java代码。本文将介绍mrjob的一些基本概念和如何使用它在Hadoop上运行MapReduce任务。
# mrjob的基本概念
在深入探讨如何在Hadoop上运行mrjob之前，让我们先了解一些mrjob的基本概念。
## MapR
原创
2023-08-26 09:38:52
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转载请注明出处：http://blog.csdn.net/l1028386804/article/details/79056120一、环境准备想了解如何使用原生Python编写MapReduce程序或者如何搭建
原创
2022-03-01 15:04:20
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Hadoop YARN直接源于MRv1在几个方面的缺陷，扩展性受限、单点故障、难以支持MR之外的计算。多计算框架各自为战，数据共享困难。MR：离线计算框架，Storm：实时计算框架，Spark内存计算框架。Hadoop 2.0有HDFS、MapReduce和YARN三个分支组成.HDFS:NN Federation 、HA; MaoReduce:运行在YARN上的MR；YARN：资源管理系统 Y
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2023-07-12 13:39:20
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转载请注明出处：http://blog.csdn.net/l1028386804/article/details/79056120一、环境准备想了解如何使用原生Python编写MapReduce程序或者如何搭建Hadoop环境请参考博文《Python之——使用原生Python编写Hadoop MapReduce程序(基于Hadoop 2.5.2) 》的内容Mrjob(http:
原创
2018-01-14 14:15:18
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1. 序列化 1.1 序列化与反序列化的概念 序列化：是指将结构化对象转化成字节流在网上传输或写到磁盘进行永久存储的过程 反序列化：是指将字节流转回结构化对象的逆过程 1.2 序列化的应用 序列化用于分布式数据处理的两大领域进程间通信永久存储 1.3 序列化的格式要求紧凑：体积小，节省带宽快速：序列化过程快速可扩展：新 API 支持旧数据
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2024-06-21 06:00:47
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1. MapReduce使用 MapReduce是Hadoop中的分布式运算编程框架，只要按照其编程规范，只需要编写少量的业务逻辑代码即可实现一个强大的海量数据并发处理程序2. 运行Hadoop自带的MapReduce程序（word count单词统计功能）hadoop fs -mkdir -p /wordcount/input 2.上传文件到HDFS指定目录：hadoop fs -put a
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2023-06-29 14:19:51
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想要Hadoop乖巧地运行Python程序，学习mrjob可能是最直接、最简单的方法了，你甚至都不要按安装部署Hadoop集群。mrjob拥有很多优秀的特性比如：支持多步骤的MapReduce任务工作流支持内嵌、本地、远程亚马逊以及Hadoop调试方便不需要任务环境支持本教程通过 python 中 mrjob 模块来调用 hadoop 处理数据。通过本次实验，你可以初步入门mrjob，轻松编写mr
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2023-10-27 04:23:43
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mrjob只需要安装在客户机上，其中在作业的时候提交。下面是要运行的命令：export HADOOP_HOME="/usr/lib/hadoop-0.20-mapreduce"
./ngrams.py -r hadoop --hadoop-bin /usr/bin/hadoop --jobconf mapred.reduce.tasks=10 -o hdfs:///output-mrjob hdf
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2023-10-13 11:45:24
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Mrjob实现Hadoop结构化数据预处理前言一、环境二、Mrjob基本框架三、实验基本步骤（1）PreProcessMain（2）PreProcessMaster（3）dataClean() 前言Hadoop为Java外的其他语言，提供了一个友好的实现mapreduce的框架，即Hadoop-Streaming。Hadoop-Streaming只需遵循从标准输入stdin读入，写出到标准输出s
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2024-03-24 14:57:30
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一、hive.groupby.skewindataset hive.groupby.skewindata=true;数据倾斜时负载均衡，当选项设定为true，生成的查询计划会有两个MRJob。第一个MRJob 中，Map的输出结果集合会随机分布到Reduce中，每个Reduce做部分聚合操作，并输出结果，这样处理的结果是相同的GroupBy Key有可能被分发到不同的Reduce中，从而达到负载均
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2023-07-14 14:23:06
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1.hive哪些sql会触发mrjob带聚合函数,某些insert,还有createtableasselect2.createtabletasselect...这样的SQL会不会创建mrjob会3.hive的数据分为哪两块分别存储哪里元数据和真实数据,分别存储在mysql,hdfs中4.一般工作中，udf编写是很多的，那么怎样临时生效，永久生效?临时生效就是addjar，然后createtempo
原创
2018-06-07 14:04:20
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Python是一种高级编程语言，广泛应用于数据处理、人工智能、网络编程等领域。在大数据处理中，Python的MapReduce（简称为mr）任务是一种重要的分布式计算框架，用于处理大规模数据集。
在Python中，我们可以使用mrjob库来实现MapReduce任务。下面我们来看一个简单的示例，假设我们有一个文本文件，里面存储了一些单词，我们要统计每个单词出现的次数。
首先，我们需要定义一个M
原创
2024-03-04 05:47:20
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Hive体系结构Hive有2个服务端守护进程：Hiveserver2：支撑JDBC访问，Thrift服务。MetaStore Server：支撑访问元数据库的服务。Hive内核结构Complier：编译器，编译hql语法。Optimizer：优化hql代码，产生最优执行计划。通过explain select …查看执行计划。Executor：执行最终转化的类(MRjob)。Hive用户接口用户接口
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2023-07-04 09:46:29
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