Hadoop安装 1. 安装前的准备 安装hadoop首先需要在机器上安装合适版本的java（最新版本肯定没问题），并从Apache镜像中下载稳定版本的hadoop安装包。在集群中安装hadoop通常需要在所有机器上拷贝一份hadoop安装包，并解压缩到安装目录中。 通
这样就能清楚看到，数据经过 map后，由于不同key 的数据量分布不均，在shuffle 阶段中通过 partition 将相同的 key 的数据打上发往同一个 reducer 的标记，然后开始 spill （溢写）写入磁盘，最后merge成最终map阶段输出文件。如此一来 80G 的 aaa 将发往同一个 reducer ，由此就可以知道 reduce 最后 1% 的工作在等什么了。二、为什么说
# jQuery运行真的很慢吗？
在前端开发的早期阶段，jQuery是一个极为流行的JavaScript库。它以简化HTML文档遍历、事件处理、动画和Ajax交互而著称。尽管如今现代框架如React、Vue及Angular等更占主导地位，依然有很多开发者在项目中使用jQuery。那么，针对很多人的疑问，jQuery到底是否真的很慢呢？
## 一、jQuery的基本使用
首先，我们来看一个基本
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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1.MapReduce 的输入和输出
MapReduce 框架运转在<key,value>键值对上，也就是说，框架把作业的输入看成是一组<key,value>键值对，同样也产生一组<key,value>键值对作为作业的输出，这两组键值对可能是不同的。
一个 MapReduce 作业的输入和输出类型如下图所示：可以看出在整个标准的流程中，会有三组&
MapReduce过程源码分析 MapReduce进程，Map阶段也叫MapTask，在MapTask中会通过run()方法来调用我们用户重写的mapper() 方法， 分布式的运算程序往往需要分成至少两个阶段：Map阶段和Reduce阶段。 第一个阶段，即Map阶段的maptask并发实例，完全并行独立运行，互不相干，如Map将要处理的多个文件的每个文件分成3份，分别放在集群中的各个数据节
# 运行MapReduce程序需要打开Hadoop吗？
在大数据处理领域，MapReduce是一种非常重要的编程模型，用于对大规模数据进行并行处理。而Hadoop是一个开源的分布式计算框架，支持对大规模数据集进行分布式处理。在Hadoop中，MapReduce是一种基于Hadoop框架的编程模型，用于实现分布式计算任务。
## MapReduce简介
MapReduce是Google提出的一
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
一、概述。
MapReduce是一种可用于数据处理的编程模型。Hadoop能够执行由各种语言编写的MapReuce程序。MapReduce分为Map部分和Reduce部分。二、MapReduce的机制 MapReduce分为几大过程input、Mapper、sh
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2023-09-04 16:04:50
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前言前面我们讲了 MapReduce 的编程模型，我们知道他主要分成两大阶段来完成一项任务，一是 map 阶段对我们的数据进行分开计算，第二是 reduce 阶段，对 map 阶段计算产生的结果再进行汇总。还写了一个非常经典的，类似于Java 中 HelloWorld 一样的 WordCount 代码。今天我们就根据这个代码来阐述整个 MapReduce 的运行过程。先苦口婆心的告诉你，这个知识点
MapReduce处理数据的大致流程①InputFormat调用RecordReader，从输入目录的文件中，读取一组数据，封装为keyin-valuein对象②将封装好的key-value，交给Mapper.map()------>将处理的结果写出 keyout-valueout③ReduceTask启动Reducer，使用Reducer.reduce()处理Mapper的keyout-v
基本概念MapReduce采用了Master/Slave架构，包括一个Master和若干个Slave，Master上运行JobTracker，Slave运行TaskTracker JobTracker：初始化作业，分配作业，TaskTracker与其进行通信，协调监控整个作业 TaskTracker：定期与JobTracker通信，执行Map和Reduce任务 HDFS：保存作业的数据、配置、ja
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2024-01-02 11:00:01
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docker+tomcat 启动时非常慢，一般正常启动几十秒的，发现docker+tomcat启动竟需要几分钟，不可思议根本原因是 SecureRandom 这个 jre 的工具类的问题。那为什么 SecureRandom generateSeed 这么慢，甚至挂在 Linux 操作系统呢？Tomcat 7/8 都使用 org.apache.catalina.util.SessionId
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2023-07-11 20:19:03
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# 如何解决Redis运行缓慢的问题
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，我经常遇到和解决Redis运行缓慢的问题。在这篇文章中，我将分享整个问题解决的流程，并提供每个步骤所需的代码和解释。本文旨在帮助刚入行的开发者快速理解和解决Redis运行缓慢的问题。
## 整体流程
下面是解决Redis运行缓慢问题的整体流程，其中包括了五个步骤。我们将逐步展开每个步骤并提供相应的代码和解释。
| 步
1.MapReduce作业的执行流程 一个MapReduce作业的执行流程是:代码编写->作业配置->作业提交->Map任务的分配和执行->处理中间结果->Reduce任务的分配和执行->作业完成,而每个任务的执行过程中,又包含输入准备->任务执行->输出结果. 一个MapRed
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2023-07-12 11:37:16
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MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算。MapReduce采用”分而治之”的思想，把对大规模数据集的操作，分发给一个主节点管理下的各个分节点共同完成，然后通过整合各个节点的中间结果，得到最终结果。简单地说，MapReduce就是”任务的分解与结果的汇总”。MapReduce架构先来看一下MapReduce1.0的架构图上图中的TaskTracker对应HDFS中
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2023-05-31 04:20:01
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1、首先在电脑上安装配置Hadoop环境具体的环境配置可以参考我上传的文档： Hadoop安装手册 Hadoop-2.5.2： ，里面的内容十分详尽，按照里面的内容配置，简单高效，里面所需要用到的centOS6.5的镜像在网上搜一个，我用的是：CentOS-6.5-x86_64-bin-DVD1.iso，我的Hadoop是两台虚拟机，一台是master，一台是slave，都是1G内存的。如果有资
HDFS概述 HDFS产出背景及定义 HDFS优缺点 HDFS组成架构 HDFS文件块大小（面试重点）
MapReduce概述
定义
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2023-07-12 02:22:54
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请描述一下MapReduce的工作流程。MapReduce是一种用于处理大规模数据集的编程模型和计算框架。它将数据处理过程分为两个主要阶段：Map阶段和Reduce阶段。在这个问题中，我将通过一个具体的案例来描述MapReduce的工作流程。假设我们有一个包含大量日志数据的文本文件，我们想要统计每个URL被访问的次数。我们将使用MapReduce来解决这个问题。首先，我们需要定义Mapper函数，
引入：之前学习了hdfs，它是Hadoop的分布式存储系统，那么既然有了存储，我们就需要对存储的数据做一些操作，这就需要使用分布式计算系统MapReduce来做。分布式计算过程：使用统计字母个数的案例来解释计算过程map（映射）过程： MapReduce会把HDFS中的文件切片，然后每一片对应有个MapTask线程，每个MapTask线程处理每个分片的逻辑是相同的，默认对数据进行逐行处理，每片的字
