第6章 spark6.1 什么是sparkspark是基于内存计算大数据分析引擎,提高了在大数据环境下数据处理的实时性.spark仅仅只涉及到数据的计算,没有涉及到数据的存储. 6.1.1 spark的特点及相对于MapReduce的优势\MapReduce存在的问题:MapReduce框架局限性1.MapReduce只支持map和reduce两种操作2.处理效率低效a)map中间结果写
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2024-07-06 21:04:07
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概述什么是SparkSpark是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用的并行计算框架，Spark基于map reduce算法实现的分布式计算，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的map
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2024-05-05 07:47:07
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## Map Reduce Spark日志科普
在大数据领域中，MapReduce和Spark是两种常见的数据处理框架，它们都可以用来处理海量数据并进行分布式计算。而日志处理是这两个框架中一个重要的应用场景之一。本文将介绍MapReduce和Spark在日志处理中的应用，并通过代码示例来说明它们的使用方法。
### MapReduce简介
MapReduce是由Google提出的一种分布式计
原创
2024-05-29 06:02:36
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# Spark中的MapReduce
## 引言
在大数据处理中，MapReduce是一种常用的编程模型，用于并行处理大规模数据集。Apache Spark是一个快速、通用、可扩展的大数据处理引擎，提供了丰富的API和工具，用于有效地执行MapReduce操作。
本文将介绍Spark中的MapReduce概念和用法，并通过一个实际问题来演示如何使用Spark进行MapReduce操作。
##
原创
2023-10-30 12:39:08
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上图是论文里给出的流程图。一切都是从最上方的userprogram开始的，userprogram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。 1.MapReduce库先把userprogram的输入文件划分为M份（M为用户定义），每一份通常有16MB到64MB，如图左方所示分成了split0~4；然后使用fork将用户进程拷贝到集群内其它
原创
2018-07-25 09:46:03
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Map-Reduce
Map-Reduce是由Google在2004年提出的大数据并行编程架构。分为Map（映射）和Reduce（化简）两个步骤。因此得名。它隐藏并行化、容错、数据分布、负载均衡等细节，能够搭建在普通PC上，程序猿能够非常方便完毕大数据并行编程。
并行运算的效率
假如使用1个处理器花费T1时长能够完毕任务，而使用了p个处理器须要Tp时长。
那么加速比为：S(Speeup) =
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2017-04-24 10:12:00
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# 理解 Map Reduce 架构原理
Map Reduce 是一种编程模型，用于处理和生成大数据集。它分为两个主要步骤：Map 和 Reduce。理解这些步骤的作用和如何实现它们是成为一名大数据开发者的关键。下面，我将详细介绍 Map Reduce 的流程、所需代码，并用图表形式展示。
## 实施步骤
以下是实现 Map Reduce 架构的步骤表格：
| 步骤 | 说
一、 控制hive任务中的map数:1. 通常情况下，作业会通过input的目录产生一个或者多个map任务。 主要的决定因素有： input的文件总个数，input的文件大小，集群设置的文件块大小(目前为128M, 可在hive中通过set dfs.block.size;命令查看到，该参数不能自定义修改)；2.&
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2024-06-18 08:06:27
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MapReduce是一种分布式编程模型，采用‘分而治之’的思想，将一个大规模数据集分解成多个小规模数据，然后分发给集群中多个节点共同计算。这样可以有效的降低每一部分的运算复杂度，达到提高运算效率的目的。 MapReduce模型将计算分为两个阶段：Map阶段和Reduce阶段。Hadoop将MapReduce的输入数据划分为等长的数据块，称为输入分片(split)，为每一个分片构建一个Map任务，并
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2023-10-27 09:28:09
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什么是Map、什么是ReduceMapReduce是一个分布式编程计算模型，用于大规模数据集的分布式系统计算。我个人理解，Map（映射、过滤）就是对一个分布式文件系统（HDFS）中的每一行（每一块文件）执行相同的函数进行处理；Reduce（规约、化简）就是对Map处理好的数据进行两两运算，因此reduce函数必须要有两个参数。Map/Reduce的执行原理其实可以参考python的map/redu
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2023-12-10 09:45:54
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mapmap函数时python的高级内置函数语法为：map(function, iterable, ...)参数：function – 函数iterable – 一个或多个序列将function作用于iterable序列中的每一个元素，并将调用的结果返回 主要是为了并行运算，非常高效1.一个输入参数，输入为列表def map_func(x):
res = x**2
return r
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2024-02-04 11:58:03
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方法介绍MapReduce是一种计算模型，简单的说就是将大批量的工作（数据）分解（MAP）执行，然后再将结果合并成最终结果（REDUCE）。这样做的好处是可以在任务被分解后，可以通过大量机器进行并行计算，减少整个操作的时间。但如果你要我再通俗点介绍，那么，说白了，Mapreduce的原理就是一个归并排序。适用范围：数据量大，但是数据种类小可以放入内存基本原理及要点：将数据交给不同的机器去处理，数据
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2023-12-20 06:03:43
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作为Hadoop的分布式计算框架，MapReduce扮演着分布式计算的任务，适用于离线批计算任务。Spark本身不具备存储数据功能，通常基于HDFS。我们经常会在各类文章中看到类似这样的描述：Spark是基于内存计算的，其速度远快于Hadoop的MapReduce。本文旨在讨论这一结论背后的原因。一、Spark内存计算 VS MapReduce读写磁盘MapReduce：MapReduce通常需要
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2023-11-06 14:54:27
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汝之观览，吾之幸也！本文主要讲解Hive的基本概念与架构，学习了Hadoop知道了MapReduce，那么在实际运用中如果慢慢写MapReduce程序也是可以的，但是太麻烦了，也比较费时间，所以大佬们就开始用其他方式代替了，基本的SQL大家都会的，那么大佬设计出Hive，通过Hive的HQL转换为MapReduce,这样就省去写MapReduce的步骤了。Hive官网一、什么是Hive Hive：
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2023-10-05 19:13:08
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话题讨论：Storm, Spark, Hadoop三个大数据处理工具谁将成为主流 大数据现在是业内炙手可热的话题，随着技术的发展，大数据存储技术已经不在是难点，但是对大数据如何做好存储后的下一步处理将是未来竞争的焦点，目前比较受欢迎的Storm, Spark, Hadoop三个大数据处理工具都是JVM上的语言写成的。 &
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2023-12-19 09:46:02
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1.MapReduce1.1 MapReduce 定义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。1.2 MapReduce优缺点1.2.1 优点1）MapReduce 易于编程 它简单的实现一些接口，就
目录shuffle为什么要有shuffleshuffle分类Shuffle WriteShuffle Readshuffle可能会面临的问题HashShuffle优化解决问题reduce分区数决定因素SortShuffle shuffle为什么要有shuffleshuffle：为了让相同的key进入同一个reduce 每一个key对应的value不一定都在同一个分区中，也未必都在同一个节点上，而
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2023-09-07 17:00:25
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在Hadoop中，每个MapReduce任务都被初始化为一个job,每个job又可分为两个阶段:map阶段和reduce阶段。这两个阶段分别用两个函数来表示。Map函数接收一个<key,value>形式的输入，然后同样产生一个<ey,value>形式的中间输出，Hadoop会负责将所有具有相同中间key值的value集合在一起传递给reduce函数，reduce函数接收
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2023-07-18 17:32:49
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目录Spark和MapReduce对比安装包下载Spark安装与文件部署Spark的启动 Spark和MapReduce对比MapReduce编程模型的局限性繁杂 只有Map和Reduce两个操作，复杂的逻辑需要大量的样板代码处理效率低 Map中间结果写磁盘，Reduce写HDFS，多个Map通过HDFS交换数据 任务调度与启动开销大不适合迭代处理、交互式处理和流式处理Spark的优势Spar
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2023-12-26 13:43:45
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Spark现在已逐渐代替了MapReduce在Hadoop中的作用，解决了MapReduce在Hadoop2.0版本中的诸多不足之处。减少磁盘IO 1.1 MapReduce的map端输出的中间结果会存储在磁盘之中，reduce端再从 磁盘中读取中间结果，从而造成了大量的磁盘IO。然而Spark是基于内存的计算，运行map段的中间结果存储在内存中，从而避免了大量磁盘IO。此处涉及到RDD的持久化。
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2023-08-17 10:35:17
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