其二、MapReduce将Hadoop1时代的JobTracker中的资源管理及任务生命周期管理拆分成两个独立的组件，资源管理对应ResourceManager，任

HDFS=====>解决存储问题·MapReduce=====>解决计算问题·Yarn=====>资源协调者·Zookeeper=====>分布式应用程序协调服务·Flume=====>日志收集系统·Hive

DougCutting开发的开源网络搜索引擎，这个项目刚开始的目标是为了更好的做搜索引擎，后来Google发表了三篇未来持续影响大数据领域的三架马车论文：GoogleFileSystem、BigTable、Mapreduce

HadoopMapReduce分布式计算框架一.HDFS1.HDFS概述HDFS是google三大论文之一的GFS的开源实现，是一个高度容错性的系统，适合部署

文章目录一、Hadoop2.0架构1.架构图2.HA1)NameNode主备切换2)watcher监听3)脑裂问题3.组件1.HDFS2.MapReduce3.Yarn1.组件2.调度流程一、Hadoop2.0

视频网址：01-课程内容大纲与学习目标_哔哩哔哩_bilibili一、基础概念1、版本架构变迁2、集群简介主要包括两个集群：HDFS、YARN（MapReduce是计算框架，是代码层面的）这两个集群逻辑上分离

序本文主要研究一下PowerJob的MapReduceProcessorMapReduceProcessorpublicinterfaceMapReduceProcessorextendsMapProcessor

一、源码下载下面是hadoop官方源码下载地址，我下载的是hadoop-3.2.4，那就一起来看下吧Indexof/dist/hadoop/core二、上下文在上一篇中已经将到：作业提交到ResourceManager，那么对于该Job第一个容器（MRAppMaster）是怎么启动的呢？接下来我们一起来看看三、结论MRJobConfig是一个MRJob的配置，里面包含了Map、Reduce、Com

Hadoop构建的一套数据仓库分析系统，它提供了丰富的SQL查询方式来分析存储在Hadoop分布式文件系统中的数据：可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供完整的SQL查询功能；可以将SQL语句转换为MapReduce

影响Hive效率的不仅仅是数据量过大;数据倾斜、数据冗余、job（小文件多）或I/O过多、MapReduce分配不合理等因素都对Hive的效率有影响。

push尾部删除添加unshift和shift头部删除添加sort排序reverse反转splice截取新增数据copyWithin将数组得一部分赋值到另一个位置fill填充不改变原数组filter数据过滤mapreduce

它由几个关键的组件组成，其中最核心的是Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce计算模型。

.MR执行原理1.MAP阶段在这里插入图片描述2.Reducer在这里插入图片描述3.shuffle阶段在这里插入图片描述2.实操1.导入maven配置org.apache.hadoophadoop-mapreduce-client-common2.7.1org.apache.hadoophadoop-mapreduce-client-core2.7.12

指导手册05：MapReduce编程入门Part1:使用Eclipse创建MapReduce工程操作系统：Centos6.8,hadoop2.6.4情景描述：因为Hadoop本身就是由Java开发的，所以通常也选用

Hive简介Hive官方文档：https://cwiki.apache.org/confluence/display/HiveHive产生的背景：在使用MapReduce进行编程的时候，会发现实现一个简单的功能例如

一丶ApacheSqoop1.Sqoop的介绍：Sqoop的工作机制是将导入或者导出的命令翻译成MapReduce实现，Sqoop可以理解为：SQL到Hadoop或者Hadoop到SQL2.Sqoop的安装配置文件修改

1.2SparkandHadoopHadoop的MapReduce是大家广为熟知的计算框架，那为什么咱们还要学习新的计算框架Spark呢，这里简单说一下Spark和Hadoop的关系。

1.org.apache.hadoop.yarn.exceptions.InvalidAuxServiceException:TheauxService:mapreduce_shuffledoesnotexistyarn

有种大数的MapReduce的思想。

原因1：优秀的数据模型和丰富计算抽象Spark产生之前，已经有MapReduce这类非常成熟的计算系统存在了，并提供了高层次的API(map/reduce)，把计算运行在集群中并提供容错能力，从而实现分布式计算

一、MapReduce是什么？MapReduce是一个开源的分布式软件框架，可以让你很容易的编写程序（继承Mapper和Reducer，重写map和reduce方法）去处理大数据。

一、源码下载下面是hadoop官方源码下载地址，我下载的是hadoop-3.2.4，那就一起来看下吧Indexof/dist/hadoop/core二、从WordCount进入源码用idea将源码加载进来后，找到org.apache.hadoop.examples.WordCount类（快捷方法：双击Shift输入WordCount）/***LicensedtotheApacheSoftwareF

一、数据准备viinput_01.txtviinput_02.txtviinput_03.txt文本内容如下：-----------------input_01.txt----------------javascalapythonc++javajsgogovbaccc++javascalapythonphpcsshtmljsjavajavascalavbac#.netRRRjava--------

copyTable工具通过MapReduce程序全表扫描待备份表数据并写入另一个集群。存在下面问题1、备份

hive介绍hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。

静态方法就是只有构造函数Object可以调用的）Object.keysObject.valuesObject.assign•Array1.数组常见实例方法-核心方法编辑forEach()filter()mapreduce

Hadoop和Spark的关系Spark运算比Hadoop的MapReduce框架快的原因是因为Hadoop在一次MapReduce运算之后,会将数据的运算结果从内存写入到磁盘中,第二次Mapredue

实现Wordcount大概流程：给定数据输入的路径，给定结果输出的路径；将输入路径内的数据中的单词进行计数，将结果写到输出路径如下：在hadoop下找hadoop-mapreduce-examples-

1：编辑mapred-env.sh；添加如下配置#设置jdk路径exportJAVA_HOME=/opt/module/jdk#设置JobHistoryServer进程内存为1GexportHADOOP_JOB_HISTORYSERVER_HEAPSIZE=1000#设置日志级别为INFOexportHADOOP_MAPRED_ROOT_LOGGER=INFO,RFA2:编辑mapred-site

Hive优化本质：HDFS+MapReduce问题原因：倾斜：分区：有的分区没有数据，有的分区数据堆积。(若按天分区，每一天数据差别大就叫倾斜。)

from:http://www.infoq.com/cn/news/2012/02/MapReducePatterns新年开始，大部分公司都在启动大量新功能的规划及设计、技术人员同时在设计对应实现方案、

案例一：求订单的最大金额1、数据源Order_000001Pdt_01223.8Order_000001Pdt_0525.8Order_000002Pdt_03522.8Order_000002Pdt_04122.4Order_000002Pdt_06722.8Order_000003Pdt_02122.8Order_000003Pdt_07222.8其中第一列是订单编号，第二列是商品编号，第三列

一图胜千言①MapTask调用run方法②③循环调用LineRecordReader，读取文件中的数据，具体读取方式取决于InputFormat的类型（默认是TextInputFormat）④返回数据，其中key为数据偏移量，value为某一行数据⑤⑥⑦读取到的数据，序列化后写入环形缓冲区。写满80%之后，环形缓冲区会发生溢出，在这之前需要按照Key对数据进行排序，然后将数据写出到本地磁盘（包含k

文章目录1.分布式系统的驱动力和挑战2.分布式系统的抽象和实现工具3.可扩展性、可用性、一致性4.MapReduce基本工作方式5.Map函数和Reduce函数1.分布式系统的驱动力和挑战分布式系统的核心是通过网络来协调

8.Hivesql到MapReduce转化的流程清楚吗？

首先，我们要来看看高阶函数mapreduce，然后我们会在一个简单的索引引擎中使用这种技术。

首先，Storm由Twitter开源，它解决了HadoopMapReduce在处理实时数据方面的高延迟问题。

1、Hadoop的整体框架Hadoop由HDFS、MapReduce、HBase、Hive和ZooKeeper等成员组成，其中最基础最重要元素为底层用于存储集群中所有存储节点文件的文件系统HDFS（HadoopDistributedFileSystem

Spark相对于Hadoop的优势Hadoop虽然已成为大数据技术的事实标准，但其本身还存在诸多缺陷，最主要的缺陷是其MapReduce计算模型延迟过高，无法胜任实时、快速计算的需求，因而只适用于离线批处

1.什么是Hadoophadoop中有3个核心组件：分布式文件系统：HDFS——实现将文件分布式存储在很多的服务器上分布式运算编程框架：MAPREDUCE——实现在很多机器上分布式并行运算分布式资源调度平台

1.需求：将上次实战(统计手机号耗费的总上行流量和下行流量)的统计结果按照手机归属地不同省份输出到不同文件中（分区）2.分析：(1)Mapreduce中会将map输出的kv对，按照相同key分组，然后分发给不同的

第1章MapReduce概述目录第1章MapReduce概述1.1MapReduce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。

HBase通过Hadoop的HDFS(Hadoop分布式文件系统)和MapReduce实现了水平扩展和处理分布式数据。本文将详细介绍hbase和hadoop有什么关系。

它是一个快速通用的集群计算平台.Spark扩展了流行的MapReduce模型.Spark提供的主要功能之一就是能够在内存中运行计算，但对于在磁盘上运行的复杂应用程序，系统也比MapReduce更有效。

3.大数据应用场景二、Hadoop概述1.Hadoop定义2.Hadoop发展历史3.Hadoop发行版本4.Hadoop优势5.Hadoop1.x/2.x/3.x6.HDFS架构7.Yarn架构8.MapReduce

通过向社区的咨询和自己的努力，在解决这些问题的同时我们对Hive将SQL编译为MapReduce的过程有了比较深入

主要包括redis连接池，重写FileOutputFormat函数。redis连接池/***redis连接池*/publicclassRedisHelper{privatestaticJedisPooljedisPool;static{init();}publicsynchronizedstaticJedisgetJedis(){if(jedisPool!=null){Jedisresource=

分布式计算模式：分散->汇总模式（MapReduce）和中心调度->步骤执行模式（ApacheSpark,Flink;比较复杂，中间会有数据交换的过程）；2.MapReduce概述MapReduce是Hadoop

、ApacheHive概述1.目的：了解什么是分布式SQL计算；了解什么是ApacheHive2.使用Hive处理数据的好处操作接口采用类SQL语法，提供快速开发的能力（简单、容易上手)底层执行MapReduce

HadoopHadoop入门概述Hadoop运行模式介绍HadoopHDFS的运行流程HadoopMapReduce的运行流程Hadoopyarn的运行流程Hadoop内HDFS、MapReduce和YARN