MapReduce是一种编程模型，使开发人员可以专注于编写处理数据的代码，而不必担心并行执行的细节。 MapReduce需要将要处理的数据建模为键值对。 开发人员编写了map函数和reduce函数的代码。 MapReduce运行时为每个键/值对调用map函数。 映射功能将键值对作为输入，并产生另一个键值对的输出。 MapReduce运行时通过键对映射函数的输出进行排序和分组。 然后，它
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2024-04-24 13:39:43
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实验-在电影库中查找演员合作次数最多的演员及其合作作品【实验要求】-（1）结合本门课程学过的知识，编写程序（Java程序/MapReduce）对’Film.json’内容进行筛选，筛选出只包含你的演员演过的电影，并转换为 csv 格式。-（2）把转换后csv文件导入 Hive，使用 SQL 查询和我的演员合作次数最多的前5位演员及其合作最高分的作品（如果同分则优先列出年份较近的，例如2000年上映
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2024-06-28 14:44:30
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最近再准备着面试，就回顾了一下mr程序内部处理数据的流程。顺便总结一下有写的不合理的地方，请大家多多包涵，并帮我指出（以读取文本文件为例，前两步不同的实现类所拿到的数据结构不同）1、程序被提交后mrappmaster会给它们分配任务,告知mapTask所要处理的文件切片2、mapTask程序开始运行，mapTask会通过调用TextInputFormat这个类的createRecordReader
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2024-03-21 22:05:00
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前面4篇文章介绍了如何编写一个简单的日志提取程序，读取HDFS share/logs目录下的所有csv日志文件，然后提取数据后，最终输出到share/output目录下。本篇停留一下，梳理一下主要过程，然后提出新的改进目标。首先声明一下，所有的代码都是maven工程的，没有使用任何IDE。 这是我一贯的编程风格，用Emacs + JDEE开发。需要使用IDE的只需要学习如何在IDE中使
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2024-03-27 18:16:01
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海量数据处理（1）：MapReduce海量数据处理，就是基于海量数据的存储、删除、搜索等操作。由于数据量太大，导致要么无法在短时间内迅速处理，要么无法一次性装入内存。针对面试过程中的问题，主要有以下解决步骤针对时间，可以采用更加迅速的数据结构和算法，比如BloomFilter、Hash、堆、Bitmap等针对空间，无非就是大而化小，分而治之。算法方面：外排序算法（External Sorting）
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2024-03-22 12:51:43
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小编就为大家解答下mapreduce和storm这两者之间的区别，它们做数据处理过程的差异！ 首先，先来说下storm是典型的流计算系统，mapreduce是典型的批处理系统。 下面，我们把整个数据处理流程分三个阶段来说： 1)数据采集阶段 目前典型的处理处理策略：数据的产生系统一般出自页面打点和解析DB的log，流计算将数据采集中消息队列(比如kafak
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2024-09-20 08:22:10
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bean对象因为在划分子轨迹中，主要使用的字段是mmsi号、位置、速度、时间，以及划分的特征点、子轨迹段，所以只需要这几个属性即可，重写toString方法，重写序列化和反序列化方法// bean类
class SubTrajectorBean implements Writable{
private String MMSI;
private Double Lat_d;
private Do
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2024-05-02 23:26:51
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MapReducehdfs用于存储海量数据，mapreduce则用于处理数据，是一种分布式计算模型。MapReduce的思想：将任务切割为多个小任务进行并行计算（Map），然后将得到的局部结果进行汇总（Reduce）。网络io的耗时远大于磁盘io。当计算程序和数据分别在不同机器上时，将计算程序移动到数据所在节点比移动数据要快的多。所以Hadoop中的MapReduce就是将计算程序发送到各个Dat
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2024-01-08 21:56:42
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作业提交阶段对于每一种InputFormat都会提供两个方法： getSplits() 用来分片，一般来说对于普通的文件，是每个Block一个分片；不同的输入数据类型有完全不同的分片方法。 createRecordReader() 用来提供RecordReader对于输入的数据首先就是要分片，每一片对应着一个Mapper，Mapper数量总是等于分片数，所以分片确定之后，Mapper数量也就定
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2024-03-26 09:43:42
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一 MapReduce优点(1)为什么用MapReduce(计算框架?)? 数据分片和移动计算 MapReduce采用计算移动到数据端方式, 此方式极大提高数据的运算效率(2)为什么要用将计算移动到数据端? 一般计算数据方式从数据源获取数据,将计算结果返还给数据源, 当计算大量数据时,这种方式存在很大弊端,在获取数据时,由于 受到带宽限制,导致传送效率大大降低而MapRed
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2024-05-25 14:52:48
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1. join算法题如下：  
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2024-03-27 07:23:57
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一、MapReduce概述MapReduce是大数据离线计算的一种处理范式。它的基本概念就是“分而治之”：将单个问题分解成多个独立的子任务，再将子任务的结果汇聚成最终结果。在 MapReduce 中，它会先把样本分成一段段能够令单台计算机处理的规模，然后让多台计算机同时进行各段样本的整理和统计，每执行完一次统计就对映射统计结果进行规约处理，最终完成大规模的数据规约。MapReduce 的含义分为两
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2023-11-25 13:07:21
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使用Hadoop进行大数据运算，当数据量极其大时，那么对MapReduce性能的调优重要性不言而喻，尤其是Shuffle过程中的参数配置对作业的总执行时间影响特别大。下面总结一些和MapReduce相关的性能调优方法，主要从五个方面考虑：数据输入、Map阶段、Reduce阶段、Shuffle阶段和其他调优属性。 1.数据输入 在执行Map
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2024-03-20 19:40:47
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作业要求实现一个ADI和CSV数据处理功能，按照命令行参数的指示，进行对应的处理包括-i读取，-o导出，-s查询，-l按时间查询，格式如下-i <file name>(可以导入.csv或.adi格式的文件)-o <file name>(只能输出.csv或.adi格式的文件)-s <call>(按名称为call的字段查找记录，可以更改为按照其他字段查找记录)-l
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，通过大量机器进行分布式并行计算，减少整个操作的时间。也就是说，MapReduce 的原理就是一个归并排序。它的适用范围为数据量大，但是数据种类小可以放入内存的场景。基本原理及要点是将数据交给不同的机器去处理，数据划分，结果归
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2024-03-19 11:38:52
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# 使用MapReduce读取MongoDB数据并处理实例
在大数据处理中，MapReduce是一种有效的编程模型，它允许开发者通过并行处理来分析和生成大量数据。当将MapReduce与MongoDB结合使用时，能够高效地从NoSQL数据库中提取数据并进行快速处理。
## 什么是MapReduce？
MapReduce由两个主要操作组成：Map和Reduce。Map函数负责将输入数据映射为一
原创
2024-10-11 08:58:39
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Join关联操作背景在实际的数据库应用中，我们经常需要从多个数据表中读取数据，这时就可以使用SQL语句中的连接（JOIN），在两个或者多个数据表中查询数据。在使用MapReduce框架进行数据查询的过程中，也会涉及到从多个数据集中读取数据，进行Join关联操作，只不过此时需要使用Java代码并根据MapReduce的编程规范实现这个业务。由于MapReduce的分布式设计理念，对于MapReduc
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2024-08-04 15:40:53
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通过InputFormat决定读取的数据的类型，然后拆分成一个个InputSplit，每个InputSplit对应一个Map处理，RecordReader读取InputSplit的内容给MapInputFormat决定读取数据的格式，可以是文件或数据库等功能验证作业输入的正确性，如格式等将输入文件切割成逻辑分片(InputSplit)，一个InputSplit将会被分配给一个独立的Map任务提供R
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2024-07-13 08:01:14
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文章目录声明数据样例功能需求1.将数据文件按天归档，即每天一个数据文件。需求分析代码实现输出结果2. 将省份文件重新输出，输出后文件以一行一个省份进行保存需求分析代码实现输出结果3.统计每个省份的农产品市场总数需求分析代码实现输出结果4.统计没有农产品市场的省份有哪些需求分析代码实现输出结果5.统计山东省售卖蛤蜊的农产品市场占全省农产品市场的比例需求分析代码实现输出结果6.统计每个省农产品种类总
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2024-01-10 11:13:15
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在大数据计算框架当中，MapReduce无疑是典型的代表，作为Hadoop原生的计算引擎，在批处理上尤其具备优势，而后来为我们所熟知的Spark框架，也是继承了MapReduce的核心思想。今天的大数据开发分享，我们就主要来讲讲MapReduce Shuffle过程。 MapReduce编程模型的原理，简单来说，就是Map任务的输出，Reduce任务的输入。在多任务(进程)的网络环境下，如何将M个
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2024-05-03 13:50:18
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