这次来聊聊Hadoop中使用广泛的分布式计算方案——MapReduce。MapReduce是一种编程模型，还是一个分布式计算框架。MapReduce作为一种编程模型功能强大，使用简单。运算内容不只是常见的数据运算，几乎大数据中常见的计算需求都可以通过它来实现。使用的时候仅仅需要通过实现Map和Reduce接口的方式来完成计算逻辑，其中Map的输入是一对<Key, Value>，经过计算
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2023-12-19 21:27:04
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MapReduce Join
对两份数据data1和data2进行关键词连接是一个很通用的问题，如果数据量比较小，可以在内存中完成连接。
如果数据量比较大，在内存进行连接操会发生OOM。mapreduce join可以用来解决大数据的连接。
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2023-06-20 07:49:02
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package com.jsptpd.mysqlintolocal;
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apa
原创
2021-04-25 22:35:15
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1.HBase和MapReduce的集成HBse集成MR的中文API文档需求:将myuser表当中的f1列族的name和age字段写入待myuser2这张表的f1列族当中去ImmutableBytesWritable 序列,hbase的存储类型 NullWriter没有数据 context上下文的作用是起到桥梁作用把map阶段处理完的数据传递给reduce阶段(1)在原有基础上导入集成MR的mav
例子：首先Map阶段读取hbase上的data表数据。接着reduce把结果写会hbase的online_product表1 HBaseTableDemo类：package com.beifeng.hbase;
import java.io.IOException;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.
用mapreduce来操作hbase的两点优化用MR来对hbase的表数据进行分布式计算。有两点配置可以优化操作，提升性能。它们分别是：(1)scan.setCacheBlocks(false); 然后调用下面这句来初始化map任务 TableMapReduceUtil.initTableMapperJob这个配置项是干什么的呢？
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2023-12-29 11:49:14
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MapReduce是什么首先让我们来重温一下 hadoop 的四大组件：HDFS：分布式存储系统MapReduce：分布式计算系统YARN：hadoop 的资源调度系统Common：以上三大组件的底层支撑组件，主要提供基础工具包和 RPC 框架等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
一 MapReduce 组件解析（1）概述通过WC案例的编写，不难发现，其实我们是按照一定的规则进行程序的输入和输出，将作业放在本地运行或者提交到Hadoop集群中运行。Hadoop是将数据切分成了若干个输入切片（Input Split），并将每个切片交由一个MapTask的进程处理，MapTask不断从对应的Split中解析出来一个一个的 key、value，并交由map()函数进行处理。处理完
近日，有人和我说分析log日志。 之前，就写过，但是忘了总结了，找了半天也没有找到，看了以后要将东西整理了。无奈，在网上收拾，看到这个人写的，索性，就搬过来，待我找到我写的，在一块补充一下！ 所有网站的服务器上都会保留访问的log日志。这些log日志记录的其他机器访问服务器的ip，时间，http协议，状态码等信息。比如这样：
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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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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目录1 配置环境变量2 运行官方的 MapReduce 任务3 自定义HBase-MR 【前言】 在Hadoop中MR使用HBase，需要将HBase的jar包添加到Hadoop的类路径下，所以需要修改配置文件添加类路径。这源于一个思想： A要使用 B，那么A要有B的jar包。例如：在 Hive的安装中，Hive需要使用到MySQL数据库，所以将jdbc驱动包放到lib文件夹中 HBase与M
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2023-12-21 15:01:24
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Mapreduce读取MySQL中的数据统计年龄导入MySQL的jar包数据代码实现实例化类MapperReduceDriver运行结果导入MySQL的jar包找到想要加入的jar包即可数据数据库中有上述数据，我们要求统计每个年龄的人数，然后将统计结果存入数据框中创建一个表专门存储结果数据代码实现实例化类存储数据类import org.apache.hadoop.io.Writable;import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.db.DBWri
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2021-08-03 10:09:18
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先看一个标准的hbase作为数据读取源和输出目标的样例：Configuration conf = HBaseConfiguration.create();
Job job = new Job(conf, "job name ");
job.setJarByClass(test.class);
Scan scan = new Scan();
TableMapReduceUtil.initTableM
文章目录二、Hadoop MapReduce与Hadoop YARN1、Hadoop MapReduce1.1、理解MapReduce思想1.2、Hadoop MapReduce设计构思1.3、Hadoop MapReduce介绍1.4、Hadoop MapReduce官方示例1.5、Map阶段执行流程1.6、Reduce阶段执行流程1.7、Shuffle机制2、Hadoop YARN2.1、H
Map-ReduceMap-Reduce也逐渐成为大数据题目面试的热门，多了解一下也无妨。 总结自左神。我们先来介绍一下哈希函数 哈希函数又叫做散列函数，哈希函数的输入域可以是非常大的范围，但是输出域是固定范围，假设为s. 哈希函数的性质：典型的哈希函数都拥有无限的输入值域输入值相同时，返回值一样（返回值又叫哈希值）输入值不同时，返回值有可能一样，也有可能不一样。不同输入值得到的哈希值，虽然会有重
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）
MapReduce读取HBase数据 代码如下
原创
2022-06-10 20:04:49
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在进行Mapreduce的计算中，经常有需要按照自己的要求输入输出各种格式的需求。因此在这里，我简单将我了解的关于Mapreduce中自定义输入输出格式的认识分享给大家。首先，我们从输出格式开始说，这个比较简单。Mapreduce的输出格式的主要切入点是最后的context.write（key，value）方法。需要定义自己的输出格式，就必须改下这个write方法，让他按照我们自己的要求输出。通过
一、Mapreduce原理分析1.1maptask运行机制 （1）首先，读取数据组件Inputformat（默认为TextInputFormat）会通过getsplit（）方法对对应目录中的文件进行逻辑切片，默认128M，一个切片对应一个maptask。 （2）切分为切片之后，由RecordReader对象（默认为LineRecorder）进行读取，一次读取一行
