mapreduce运行日志第71页

大数据之Hadoop(MapReduce)：Combiner合并案例实操

目录1.需求2.需求分析3.案例实操-方案一3.案例实操-方案二1.需求统计过程中对每一个MapTask的输出进行局部汇总，以减小网络传输量即采用Combiner功能。（1）数据输入banzhangnihaoxihuanhadoopbanzhangbanzhangnihaoxihuanhadoopbanzhang（2）期望输出数据期望：Combine输入数据多，输出时经过合并，输出数据降低。2.需

浊酒南街·2022-10-07 07:26

hadoop之mapreduce教程+案例学习（二）

第3章MapReduce框架原理目录第3章MapReduce框架原理3.1InputFormat数据输入3.1.1切片与MapTask并行度决定机制3.1.2Job提交流程源码和切片源码详解3.1.3FileInputFormat

菜瓜技术联盟·2022-10-07 07:55

Hadoop(19)-MapReduce框架原理-Combiner合并

1.Combiner概述2.自定义Combiner实现步骤1).定义一个Combiner继承Reducer,重写reduce方法publicclassWordcountCombinerextendsReducer{@Overrideprotectedvoidreduce(Textkey,Iterablevalues,Contextcontext)throwsIOException,Interrup

weixin_30510153·2022-10-07 07:25

Hadoop的MapReduce框架原理

在上一篇文章中http://t.csdn.cn/m8a2D，对MapReduce框架的使用做了简要介绍，本文对框架的更多细节进行记录。

Vic·Tory·2022-10-07 07:24

Hadoop中Mapreduce的WordCount案例实操

一、MapReduce编程规范1.1Mapper阶段用户自定义的Mapper要继承自己的父类Mapper的输入数据时KV对的形式(KV的类型可自定义)Mapper中的业务逻辑写在map()方法中Mapper

SmallScorpion·2022-10-07 07:24

【Hadoop】7.MapReduce框架原理-Shuffle机制-7.3 Combiner合并

Combiner合并理论Combiner是MR程序中Mapper和Reducer之外的一种组件。Combiner组件的父类就是Reducer。Combiner和Reducer的区别在于运行的位置Combiner是在每一个MapTask所在的节点运行；Reducer是接受全局所有Mapper的输出结果Combiner的意义是对每一个Maptask的输出进行局部汇总，以减少网络传输量。Combiner

sdut菜鸟·2022-10-07 07:54

Hadoop之MapReduce工作原理

Map阶段①输入分片（inputsplit），这个时候也就是输入数据的时候，这时会进行会通过内部计算对数据进行逻辑上的分片。默认情况下这里的分片与HDFS中文件的分块是一致的。每一个逻辑上的分片也就对应着一个mapper任务。②Mapper将切片的数据输入到map函数中进行处理。③Buffer函数将结果输出首先放入buffer（缓冲区）中从而为后面的操作（也就是写入硬盘）做准备。这里着重介绍一下b

量子智能龙哥·2022-10-07 07:23

MapReduce Combiner合并及案例实操

一、Combiner合并Combiner是MR程序中Mapper和Reducer之外的一种组件。Combiner组件的父类就是Reducer。Combiner和Reducer的区别在于运行的位置Combiner是在每一个MapTask所在的节点运行;Reducer是接收全局所有Mapper的输出结果;Combiner的意义就是对每一个MapTask的输出进行局部汇总，以减小网络传输量。Combin

落花雨时·2022-10-07 07:51

Hadoop MapReduce Shuffle机制之Combiner合并 | 水一篇博客

Hadoop中的MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集的并行运算下面的连接是我的MapReduce系列博客~配合食用效果更佳！

lesileqin·2022-10-07 07:16

大数据之hadoop中MapReduce框架原理

3、MapReduce框架原理MapReduce主要分为Map阶段和Reduce阶段，其中还有shuffle部分，主要让数据进入环形缓冲区后进行排序处理。

独创之上·2022-10-07 07:15

MapReduce中的Combiner

前言MapReduce框架使用Mapper将数据处理成一个个的键值对，然后在网络节点间对其进行整理（shuffle），最后使用Reducer处理数据并输出。

YF_Li123·2022-10-07 07:15

Hadoop中的MapReduce框架原理、WritableComparable排序、排序分类、WritableComparable排序案例实操（全排序）、（二次排序）

文章目录13.MapReduce框架原理13.3Shuffle机制13.3.4WritableComparable排序13.3.4.1排序概述13.3.4.2排序分类13.3.4.3自定义排序WritableComparable

Redamancy_06·2022-10-07 07:45

Hadoop中的MapReduce框架原理、WritableComparable排序案例实操（区内排序）、Combiner合并、自定义 Combiner 实现步骤

文章目录13.MapReduce框架原理13.3Shuffle机制13.3.7WritableComparable排序案例实操（区内排序）13.3.7.1需求13.3.7.2需求分析13.3.7.3案例实操

Redamancy_06·2022-10-07 07:45

Hadoop中的MapReduce框架原理、自定义Partitioner步骤、在Job驱动中，设置自定义Partitioner、Partition 分区案例

文章目录13.MapReduce框架原理13.3Shuffle机制13.3.2Partition分区13.3.2.3自定义Partitioner步骤13.3.2.3.1自定义类继承Partitioner

Redamancy_06·2022-10-07 07:14

Hadoop学习——Combiner合并

Combiner是mapreduce程序中Mapper和Reducer之外的一个组件Combiner组件的夫类就是ReducerCombiner和Reducer的区别在于运行的位置Combiner是在每一个

HadwinLing·2022-10-07 07:43

Hadoop中的MapReduce框架原理、Combiner 合并案例实操

文章目录13.MapReduce框架原理13.3Shuffle机制13.3.9Combiner合并案例实操13.3.9.1需求13.3.9.1.1数据输入13.3.9.1.2期望输出数据13.3.9.2

Redamancy_06·2022-10-07 07:13

2022-10-06 PY飘忽的运行速度

现在的问题是py的gil可能造成了限制，从运行日志看，同一段代码，有时候运行在1ms以内，有时候需要15个ms没有linux的物理机，只有一个前几年的kali，试了完全没有变快。

资本是个球·2022-10-06 22:34

大数据平台，Hadoop集群架构，概述及原理

目录一，大数据平台架构概述1，大数据概念2，大数据的特征3，大数据的处理流程和相关技术4，大数据平台架构的特点5，大数据平台架构原理二，Hadoop集群概述1，HDFS2，MapReduce3，YARN

无求道贾·2022-10-05 11:53

大数据讲课笔记3.3 Hadoop集群配置

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

howard2005·2022-10-05 11:52

MapReduce案例-流量统计

下行流量，上行总流量，下行总流量四个字段作为value值，然后以这个key，和value作为map阶段的输出，reduce阶段的输入Step1：自定义map的输出对象FlowBeanpackagecom.mapreduce.flow_count_demo1

散_步·2022-10-04 08:45

MapReduce入门案例--单词计数

1.提前准备好单词2.WordCount需求分析3.新建工程并导入pom依赖(pom.xml)org.apache.hadoophadoop-common3.2.1org.apache.hadoophadoop-client3.2.1org.apache.hadoophadoop-hdfs3.2.1junitjunit4.133.创建日志文件(log4j.properties)#控制台输出配置lo

雪逗逗0228·2022-10-04 08:14

MapReduce案例-关于流量统计的求和分区规约排序操作

需求:统计求和的求和分区规约统计每个手机号的上行数据包总和，下行数据包总和，上行总流量之和，下行总流量之和，并实现的分区及规约。分析：以手机号码作为key值，上行流量，下行流量，上行总流量，下行总流量四个字段作为value值，然后以这个key，和value作为map阶段的输出，reduce阶段的输入。原始数据：13631579850661372623050300-FD-07-A4-72-B8:CM

@李思成·2022-10-04 08:14

MapReduce案例-好友推荐

今天我将向大家介绍如何使用MapReduce计算共同好友算法假设有以下好友列表，A的好友有B,C,D,F,E,O;B的好友有A,C,E,K以此类推那我

喜讯XiCent·2022-10-04 08:43

Hadoop-MapReduce案例-倒排索引

1需求有大量的文本（文档、网页），需要建立搜索索引（1）数据输入aa.txthadoopsparkhadoopjavahadoopjavahadoopscalabb.txthadoopsparkhadoopsparksparkscalajavascalacc.txthadoopscalahadoopsparksparkjava2代码实现（1）第一次处理，编写OneIndexMapper类packa

jackyan163·2022-10-04 08:43

MapReduce经典案例-数据去重

2.案例需求及分析(1)分析是否可以使用MapReduce处理此需求。(2)如何处理此需求，Map阶段？Reduce阶段？

诺特兰德·2022-10-04 08:11

MapReduce经典案例-TopN

2.案例需求及分析现假设有数据文件num.txt，现要求使用MapReduce技术提取上述文本中最大的5个数据，并最终将结果汇总到一个文件中。

诺特兰德·2022-10-04 08:11

MapReduce----电信数据清洗

MapReduce---电信数据清洗数据解析及题目分析数据解析题目及分析代码实现自定义类Map阶段Reduce阶段Driver阶段数据解析及题目分析数据解析数据一18620192711,15733218050,1506628174,1506628265,650000,81000018641241020,15733218050,1509757276,1509757464,330000,6200001

飝鱻.·2022-10-04 08:10

MapReduce案例----影评分析（年份，电影id，电影名字，平均评分）

题目：1现有如此三份数据：（这里只需用后两份）21、users.dat数据格式为：2::M::56::16::700723对应字段为：UserIDBigInt,GenderString,AgeInt,OccupationString,ZipcodeString4对应字段中文解释：用户id，性别，年龄，职业，邮政编码562、movies.dat数据格式为：1::ToyStory(1995)::Ani

anmi4282·2022-10-04 08:09

MapReduce案例-wordcount-Map阶段代码

publicclassWordCountMapperextendsMapper{@Overridepublicvoidmap(LongWritablekey,Textvalue,Contextcontext)throwsIOException,InterruptedException{Stringline=value.toString();String[]split=line.split(",")

Leon_Jinhai_Sun·2022-10-04 08:35

MapReduce案例-1

天气案例：需求：找出每个月温度最高的两天数据集：1949-10-0114:21:0234c1949-10-0119:21:0238c1949-10-0214:01:0236c1950-01-0111:21:0232c1950-10-0112:21:0237c1951-12-0112:21:0223c1950-10-0212:21:0241c1950-10-0312:21:0227c1951-07-

30岁老阿姨·2022-10-04 08:19

Hadoop（MapReduce）

1、MapReduce概述1.1定义1.2优缺点优点：缺点：1.3MapReduce核心思想1.4MapReduce进程1.5官方WordCount源码采用反编译工具反编译源码，发现WordCount案例有

李林楠·2022-10-03 17:08

MapReduce之扩展

目录1.MapReduce任务日志查看1.1添加MapReduce日志聚合功能1.2查看日志2.停止MapReduce任务3.MapReduce不使用Reduce聚合1.MapReduce任务日志查看1.1

小猫不会去楼兰捉虫·2022-10-03 17:38

MapReduce原理

目录1.MapReduce的shuffle机制（必背）2.在map阶段，框架可以执行Combiner操作【可选】3.shuffle衍生出来的几个问题3.1环形缓冲区溢写之前要进行排序?

小猫不会去楼兰捉虫·2022-10-03 17:37

MapReduce之WordCount程序打包

目录1.代码2.pom.xml3.maven打jar包3.1在pom中添加打包插件依赖3.2打包方式有两种：4.提交任务到集群5.可能会遇到的问题:错误：编码GBK的不可映射字符1.代码packagecom.sanqian.mr;importorg.apache.hadoop.conf.Configuration;importorg.apache.hadoop.fs.Path;importorg.

小猫不会去楼兰捉虫·2022-10-03 17:37

Hadoop之企业级解决方案

1.小文件问题及企业级解决方案1.1小文件问题1.2小文件解决方案1.2.1SequenceFile1.2.2MapFile1.3读取HDFS上的SequenceFile实现WordCount案例2.MapReduce

小猫不会去楼兰捉虫·2022-10-03 17:49

服务器(Linux)查看Tomcat运行日志

find-nametomcat2、进入logs文件夹cdusr/local/tomcat/logs/ls3、实时查看tomcat日志信息tail-fcatalina.out3、这样运行时就可以实时查看运行日志了

陈老老老板·2022-10-02 07:40

大规模机器学习（Large Scale Machine Learning）

LearningwithLargeDataSets随机梯度下降StochasticGradientDescent小堆梯度下降Mini-BatchGradientDescent保证随机GD的收敛与学习速率的选择在线学习OnlineLearningMapReduce

蓝色枫魂·2022-09-29 18:47

大数据Hadoop入门——HDFS、Yarn、MapReduce

二、Hadoop优势——四高三、Hadoop组成（重点）四、HDFS架构五、YARN架构六、MapReduce架构七、HDFS、YARN、MapReduce三者关系Hadoop运行环境搭建虚拟机的准备一

不吃香菜的码农·2022-09-28 09:00

大数据学习——hive安装

一、hive安装1、下载hive安装包（下载的是1.x版本，该版本用的是mapreduce。2.x用的是spark）官网下载最新的1.x安装包https://mirror.bit.edu.cn/

thesuntear·2022-09-28 09:28

大数据基础之Hive（一）—— Hive概述

Duktig丶·2022-09-28 09:27

大数据基础之Hadoop（四）——Yarn

github.com/duktig666/big-dataYarn资源调度器Hadoop系列大数据基础之Hadoop（一）——Hadoop概述大数据基础之Hadoop（二）——HDFS大数据基础之Hadoop（三）——MapReduce

Duktig丶·2022-09-28 09:26

我眼中的大数据（三）——MapReduce

CSDN话题挑战赛第2期参赛话题：大数据技术分享这次来聊聊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。

平凡程序猿·2022-09-28 09:55

大数据学习——Yarn

一.Yarn的介绍Yarn是Hardoop集群的资源管理系统，是Hardoop2.0对MapReduce框架做的设计重构，我们称Hardoop2.0中的MapReduce为MRv2或者Yarn。

flying___bird·2022-09-28 09:24

大数据系统——Apache Hadoop YARN: Yet Another Resource Negotiator论文分享

1.背景ApacheHadoop最开始设计是考虑运行大量MapReduce任务来处理网络爬虫数据，但是随着应用日益广泛，Hadoop成为了数据存放和计算的主要地方。

赵智阳·2022-09-28 09:53

我眼中的大数据（四）——Yarn和Hive

CSDN话题挑战赛第2期参赛话题：大数据技术分享一、YarnHadoop主要是由三部分组成，除了前面我讲过的分布式文件系统HDFS、分布式计算框架MapReduce，还有一个是分布式集群资源调度框架Yarn

平凡程序猿·2022-09-28 09:22

大数据分析Apache Spark的应用实例

这个开放源代码分析引擎以比MapReduce更快的速度处理大量数据而出类拔萃，因为数据被持久存储在Spark自己的处理框架中。在考虑Hadoop生态系统中的各种引擎时，重要的

「已注销」·2022-09-28 07:13

Hive常用指令---增删改查

Hive常用指令—增删改查Hive的数据库操作语言(HQL)是一种类似SQL的语言，大部分语句与SQL相同，目的是简化Hadoop的Mapreduce程序开发，提升开发效率。

叶青舟·2022-09-28 07:40

大数据——粗谈Apache Spark（计算引擎）

Spark产生的原因：1、MapReduce具有很多的局限性，仅支持Map和Reduce两种操作，还有迭代效率比较低，不适合交互式的处理，不擅长流式处理。2、现有的各种计算框架各自为战。

Xa_L·2022-09-28 06:19

Spark 从 0 到 1 学习(1) —— Apache Spark 介绍

文章目录1.初始Spark1.1什么是Spark1.2Spark与MapReduce的区别1.3Spark运行模式2.SparkCore2.1RDD2.1.1概念2.1.2RDD的五大特性2.1.3RDD

dwjf321·2022-09-28 06:57

Hive的初识(1).md

Facebook有着大量的数据，而Hadoop是一个开源的MapReduce实现，可以轻松处理大量的数据。

Acoolboywk·2022-09-28 06:45

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