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

简要介绍了SparkSQL与HiveonSpark的区别与联系一、关于Spark简介在Hadoop的整个生态系统中，Spark和MapReduce在同一个层级，即主要解决分布式计算框架的问题。

spark的不同点（为什么spark更快）♥♥♥  shuffle都是需要落盘的，因为在宽依赖中需要将上一个阶段的所有分区数据都准备好，才能进入下一个阶段，那么如果一直将数据放在内存中，是非常耗费资源的MapReduce

hadoop（1）编辑Hadoop环境配置文件-hadoop-env.sh（2）编辑Hadoop核心配置文件-core-site.xml（3）编辑HDFS配置文件-hdfs-site.xml（4）编辑MapReduce

目录一、实验目的二、实验平台三、实验步骤（每个步骤下均需有运行截图）（一）编程实现文件合并和去重操作（二）编写程序实现对输入文件的排序（三）对给定的表格进行信息挖掘四、实验总结五、优化及改进（选做）实验5MapReduce

Parquet格式：数据模型:Avro,Thrift,ProtocolBuffers,POJOs查询引擎:Hive,Impala,Pig,Presto,Drill,Tajo,HAWQ,IBMBigSQL计算框架:MapReduce

如有问题请及时联系我们以作处理以下文章来源于腾讯云作者：昱良本文结合各种实际的例子详细讲解了Python5个内建高阶函数的使用，能够帮助理解Python的数据结构和提高数据处理的效率，这5个函数分别是：mapreducefiltersorted

ApacheSpark是一个围绕速度、易用性和复杂分析构建的大数据处理框架，最初在2009年由加州大学伯克利分校的AMPLab开发，并于2010年成为Apache的开源项目之一，与Hadoop和Storm等其他大数据和MapReduce

一.JobHistoryServer服务概述缺陷：注意JobHistoryServer只存储已经完成的MapReduce应用的作业历史

Join在MapReduce中的实现一、概述tips:Hive:MapReduce/Spark巧用explain查看语法树常见的面试题:描述如何使用MapReduce来实现join功能：考察点MapReduce

1.今天把javaweb界面弄出来用htmljspservlet2.明天弄mapreduce3.建库！！把文件信息用户信息日志信息放到数据库4.下周一要开始翻译文献和论文为期9天

原因是mapreduce作业初始化的时间是比较长的。sum,count,max,min等UDAF，不怕数据倾斜问题,hadoop在map端的汇总合并优化，使数据倾斜不成问题。

影响Hive效率的几乎从不是数据量过大，而是数据倾斜、数据冗余、Job或I/O过多、MapReduce分配不合理等等。

本文整理自阿里云智能EMR负责人李钰（花名：绝顶）在2023云栖大会开源大数据专场的分享，演讲主题为阿里云E-MapReduce全面开启Serverless时代。

狭义上说，Hadoop指Apache这款开源框架，它的核心组件有：HDFS（分布式文件系统）：解决海量数据存储YARN（作业调度和集群资源管理的框架）：解决资源任务调度MAPREDUCE（分布式运算编程框架

MapReduce1、介绍MapReduceMapReduce的思想核心是“分而治之”，适用于大量复杂的任务处理场景（大规模数据处理场景）。

本文结合各种实际的例子详细讲解了Python5个内建高阶函数的使用，能够帮助理解Python的数据结构和提高数据处理的效率，这5个函数分别是：mapreducefiltersorted/sortzipimage

记录学习6.824的lab1遇到的坑（死锁了）代码逻辑借鉴：https://blog.csdn.net/weixin_45938441/article/details/124018485问题描述目前处于编写worker与coordinate进行RPC通信的环节，worker中的Map和Reduce方法还都没有开动只有一个打印逻辑，只是想先测一下，worker和coordinate之间能否正常通信。

1.自我介绍2.hivesql的执行流程3.mapreduce的原理。4.spark的提交参数有那些命令5.sparkrdd,dataframe,dataSe解释一下。

摘要MapReduce是一个编程模型，也是一个处理和生成超大数据集的算法模型的相关实现。

任务描述知识点：使用MapReduce提取数据重点：开发MapReduce程序统计每年每个月的最低气温统计每年每个月的最高气温内容：使用IDEA创建一个MapReduce项目开发MapReduce程序使用

任务描述知识点：天气数据进行ETL重点：掌握MapReduce程序的运行流程熟练编写MapReduce程序使用MapReduce进行ETL内容：编写MapReduce程序编写Shell脚本，获取MapReduce

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。

Yarn是一个资源调度平台，负责为运算程序提供服务器运算资源，相当于一个分布式的操作系统平台，而MapReduce等运算程序则相当于运行于操作系统之上的应用程序。

1.2Spark与MapReduce的对比在之前我们学习过MapReduce，同样作为大数据分布式计算引擎，究竟这两者有什么区别呢？

第八章数据管理技术的发展第八章数据管理技术的发展一、数据库技术发展★★二、数据仓库★★★三、数据挖掘的功能★★★四、大数据的定义★★五、大数据存储★六、NoSQL系统支持的数据存储模型★★★★七、MapReduce

以Yarn、HDFS和MapReduce为主要组成的Hadoop，涉及到大量复杂的、交互的事件处理、状态转换，同时，这些事件调度和状态转换又对实时性和效率提出了极高的要求。

Spark简介Spark是整个BDAS的核心组件，是一个大数据分布式编程框架，不仅实现了MapReduce的算子map函数和reduce函数及计算模型，还提供更为丰富的算子，如filter、join、groupByKey

这些查询语句在Hive中被称作HQL，这些HQL会被翻译成MapReduce作业来执行。Hive把表和字段转换成HDFS中的文件夹和文件，并将这些元数据保持在关系型数据库中，如derby或mysql。

151.设置客户端与AM之间的IPC（Inter-ProcessCommunication）连接在发生超时时的最大重试次数yarn.app.mapreduce.client-am.ipc.max-retries-on-timeouts

176.指定JobHistoryServer在缓存中存储的日期字符串的最大数量mapreduce.jobhistory.datestring.cache.size是ApacheHadoopMapReduce

（D）A:HDFSB:DFSC:RDDD:MapReduce解析：MAPREDUCE（分布式运算编程框架）22.以下选项中不属于MaxCompute特点的是(D)A:支持多种多种经典的分布式计算模型B:

在Mapreduce中，默认情况下多reduce输出是无序的，如果需要有序，可以使用两种方式：使用一个reduce，在内部实现排序使用多个reduce，实现全局排序区别：如果使用一个reduce实现排序

2.简述Spark的四大特点3.简述Spark比Mapreduce执行效率高的原因4.简述SparkonYarn的两种部署模式的区别和特点5.Spark底层工作原理是怎样的6.RDD算子分成了哪几类,各自的特点是什么

我们知道MapReduce和Spark它们提供了高度抽象的编程接口便于用户编写分布式程序，它们具有极好的扩展性和容错性，能够处理超大规模的数据集。

一、HDFS1.HDFS概述1.1HDFS定义HDFS(HadoopDistributedFileSystem),它是一个文件系统，用于存储文件，通过目录树来定位文件；其次，它是分布式的，由很多服务器联合起来实现其功能，集群中的服务器有各自的角色。HDFS的使用场景：适合一次写入，多次读出的场景。一个文件经过创建、写入和关闭之后就不需要改变。1.2HDFS优缺点（1）优点高容错性数据自动保存多个副

读取数据源2、将数据切片（每片128M），切分成一个个的split3、启动mapTask，mapTask个数和split个数一样，开始执行任务4、mapTask将数据读入内存，存在一个内存环形缓冲区（mapreduce.task.io.sort.mb

1.MapReduce的核心思想和处理过程MapReduce的核心思想是分而治之，和归并排序的思想是一样的。

函数可以作为参数被传递实际应用场景：回调函数（callback）、常见的数组方法，如sortfiltermapreduce等函数可以作为返回值输出实际应用场景：闭包等各种场景相关应用实现AOPAOP（面向切面编程

1、kylin在build报错10020拒绝链接错误1）logsorg.apache.kylin.engine.mr.exception.MapReduceException:Exception:java.net.ConnectException

核心内容包含hdfs和mapreduce。hadoop2.0以后引入yarn.hdfs是提供数据存储的，mapreduce是方便数据计算的。

其底层默认是基于MapReduce实现的，但是由于MapReduce速度实在比较慢，因此这两年，陆续出来了新的SQL查询引擎。包括SparkSQL，HiveOnTez，HiveOnSpark等。

四、最后一、python毕设选题推荐以下为学长手动整理python毕业设计项目，完全可以作为当前较新的毕业设计题目选择方向，给各位同学参考1基于MapReduce的气候数据的分析2基于关键词的文本知识的挖掘系统的设计与实现

基于Hadoop的Mapreduce编程实践案例的设计与实现一、数据排序案例的设计与实现1.1设计思路1.2实践过程1.3成果展示+数据可视化分析二、求数据平均值案例的设计与实现2.1设计思路2.2实践过程