一。MapReduce概念 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。1.1 为什么要MapReduce 1）海量数据在单机上处理因为硬件资源限制，无法胜任 2）而一旦将单机版程序扩展到集群来分
目录MapReduce框架原理一、InputFormat数据输入1. 切片与MapTask并行度决定机制2. FielInputFormat切片机制3. FileInputFormat切片大小的参数设置4. TextInputFormat1).FileInputFormat实现类2).TextInputFormat5. CombineTextInputFormat切片机制1). 应用场景2).
MapReduce简介MapReduce 是 Hadoop 的核心组成,是专用于进行数据计算的。如果我们把 MapReduce 拆开看，就是两个单词 map 和reduce Map采用了一组数据，并将其转换成另一组数据，其中，各个元件被分解成元组(键/值对)。其次，减少任务，这需要从Map 作为输入并组合那些数据元组成的一组小的元组输出。MapReduce 执行过程MapReduce 运行的时候，
MapReduce是聚合工具的明星。Count、distinct、group能做的上述事情，MapReduce都能做。它是一个能轻松并行化到多个服务器的聚合方法。它会拆分问题，再将各个部分发送到不同的机器上，让每台机器都完成一部分。当所有的机器都完成的时候，再把结果汇集起来形成最终完整的结果。MapReduce的步骤。 Map->Shuffle->ReduceMap:将操作映射到集
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2024-01-08 14:40:03
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1.Shuffle:Shuffle译为洗牌，它是MapReduce的核心部分，它具有分区、排序、分组、聚合的作用
2.Shuffle分为Map端的Shuffle和Reduce端的Shuffle
3.Shuffle的设计是为了解决：为了解决分布式中全局排序和全局分组的问题
4.Shuffle的实现：
所有Map的结果会全部写入磁盘
在分布式磁盘中通过特殊的排序机制来实现全局排序
再由Reduc
mapreduce代码示例 Welcome to MapReduce algorithm example. Before writing MapReduce programs in CloudEra Environment, first we will discuss how MapReduce algorithm works in theory with some simple Ma
本文是2009年9月为公司内部培训写得的一篇简介。MapReduce概述提供计算任务的自动并行化机制，使用分发-收集的并行策略，Map阶段处理（无依赖的）原始输入，Reduce阶段处理依赖关系（按Key依赖）。架构在hadoop之上，原则上可以使用hadoop代理的所有分布式文件系统（hdfs,kfs,s3），但我们目前仅使用hdfs。MapReduce流程1.客户端提交MapReduce任务2.
1.什么是MapReduceMapReduce是Google公司的核心计算模型，我在前面提到过，Google的三大论文。hadoop受到Google的启发开发出自己的MapReduce框架，基于这个框架写出的应用程序能够在上千台计算机上组成大型集群，并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据，实现hadoop在集群上的数据和任务并行计算与处理1.一个MapReduce作业通常会把输入的数据集切分
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2023-12-27 06:24:43
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MapReduce作为一个并行计算框架，MR一共分为三个部分分别是Map->Shuffle->Reduce，我们就从这三个步骤来理解MapReduce。1.map端 Hadoop将MapReduce的输入数据分成等长的数据块，这个过程叫做input split也就是分片，然后为每一个分片分配一个map任务，然后通过用户自己定义的逻辑
一、MapReduce的概念MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念"Map（映射）"和"Reduce（归约）"，和它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。它极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在分布式系统上。 当前的软件实现是指定一个Map（映射）函数，用来把一组键值对映射成一组新的键值对
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2024-02-18 20:18:41
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1、map的输入是无法控制的，它一行行读取进来2、但是我们可以将它输入的value进行切割，组装成我们想要的key对象，以方便排序后在传输到reduce。所以一般我们这么干：把需要排序的字段组装成自定义对象作为key，这个自定义对象需要实现writebleCompareble接口，
重写里面的compareto方法就行可以自定义排序了。3、只要你在map中用的是自定义的bean作为key，那么
MapReduce一、MapReduce概述MapReduce是一个分布式运算程序的编程框架，是基于Hadoop的数据分析计算的核心框架。MapReduce处理过程为两个阶段：Map和Reduce。Map负责把一个任务分解成多个任务；Reduce负责把分解后多任务处理的结果汇总。MapReduce优点MapReduce易于编程它简单的实现一些接口，就可以完成一个分布式程序，这个分布式程序可以分布到
MongoDB Map Reduce前面介绍了一些 MongoDB 的聚合操作，这里介绍下 MapReduce 的相关内容。Map-Reduce 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）。MongoDB 提供的 Map-Reduce 非常灵活，对于大规模数据分析也相当实用。Map-Reduce 的解释Map： 指的是将数据取出
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2023-12-01 21:46:48
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本节和大家一起学习一下Hadoop，通过它的实际应用来向大家展示它的功能，从而使读者更容易了解，希望通过本节的介绍大家对Hadoop有初步的了解。Hadoop最佳实践1.简介Hadoop是Apache自由软件基金会资助的顶级项目，致力于提供基于map-reduce计算模型的高效、可靠、高扩展性分布式计算平台。2.Map-Reduce应用场景 作为一种受限的分布式计算模型，Map-Reduce计算模
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2023-07-24 11:00:41
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这里写自定义目录标题MapReduce概述MapReduce特点MapReduce框架原理Shuffle机制其他关键点 MapReduce概述MapReduce ，负责hadoop中的应用程序计算MapReduce特点1.易于编程通过简单的实现一些接口，就可完成分布式程序2. 良好的扩展性可通过简单的增加服务器，提高计算能力3. 高容错性 其中一台机器挂了，可将上面的计算任务转移到另一个节点上运
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2023-07-24 11:01:12
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分析MapReduce执行过程MapReduce运行的时候，会通过Mapper运行的任务读取HDFS中的数据文件，然后调用自己的方法，处理数据，最后输出。Reducer任务会接收Mapper任务输出的数据，作为自己的输入数据，调用自己的方法，最后输出到HDFS的文件中。整个流程如图： Mapper任务的执行过程详解每个Mapper任务是一个Java进程，它会读取HDFS中的文件，解析成很多的键值对
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2023-07-25 00:12:03
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目录MapReduce中的Combiner组件1 Combiner组件的作用2 定义Combiner组件3 什么时候可以使用Combiner组件？MapReduce中的Combiner组件由于map的并行度与split（切片）相关，与数据有关。数据越大，mapTask的并行度就越大，而且map的实质就是将一行数据拆分，然后打个标记。这就导致所有数据的计算任务，都在reduce中。而且原本reduc
shuffle过程shuffle概念shuffle的本意是洗牌、混洗的意思，把一组有规则的数据尽量打乱成无规则的数据。而在MapReduce中，shuffle更像是洗牌的逆过程，指的是将map端的无规则输出按指定的规则“打乱”成具有一定规则的数据，以便reduce端接收处理。其在MapReduce中所处的工作阶段是map输出后到reduce接收前，具体可以分为map端和reduce端前后两个部分。
一、MapReduce概述1、基本概念Hadoop核心组件之一：分布式计算的方案MapReduce，是一种编程模型，用于大规模数据集的并行运算，其中Map(映射)和Reduce(归约)。MapReduce既是一个编程模型，也是一个计算组件，处理的过程分为两个阶段，Map阶段：负责把任务分解为多个小任务，Reduce负责把多个小任务的处理结果进行汇总。其中Map阶段主要输入是一对Key-Value，
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2023-08-30 15:39:16
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Hadoop配置文件设定了Hadoop平台运行时各方面属性。大量实验证明，合理的配置会大大提高Hadoop的性能。在Hadoop-0.19.2版本中，Hadoop配置文件在conf目录下，包括文件hadoop-default.xml和hadoop-site.xml，前者做了默认配置，不允许修改，用户需要配置时可以在后者中设置。Hadoop平台启动时首先加载hadoop-site.xml文件来配置系
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2023-07-24 11:00:55
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