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搜索[mapreduce]，共3590篇文章

MapReduce编程job概念原理

在Hadoop中，每个MapReduce任务都被初始化为一个job,每个job又可分为两个阶段:map阶段和reduce阶段。这两个阶段分别用两个函数来表示。

2016-05-11

MapReduce的类型与格式

://blog.csdn.net/qq1010885678/article/details/51346749 输入格式输入分片与记录之前讨论过，输入数据的每个分片对应一个map任务来处理在MapReduce

2016-05-07

MapReduce业务－图片关联计算

import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Job

2016-04-24

MapReduce编程实现学习

MapReduce主要包括两个阶段：一个是Map，一个是Reduce. 每一步都有key-value对作为输入和输出。

2016-04-22

MapReduce源码分析之JobSplitWriter

创建分片文件，并获取文件系统数据输出流FSDataOutputStream实例out， // 对应路径为jobSubmitDir/job.split，jobSubmitDir为参数yarn.app.mapreduce.am.staging-dir

2016-04-20

MapReduce API 基本概念

在 Hadoop MapReduce 中，序列化的主要作用有两个：永久存储和进程间通信。

2016-04-20

MapReduce源码分析之LocatedFileStatusFetcher

LocatedFileStatusFetcher是MapReduce中一个针对给定输入路径数组，使用配置的线程数目来获取数据块位置的实用类。

2016-04-19

MapReduce源码分析之InputFormat

输入分片大小的下界则可以在mapred-default.xml配置文件中通过参数mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize来配置。

2016-04-18

MapReduce的编程思想(1)

MapReduce的编程思想(1) MapReduce的过程(2) 1.

2016-04-16

MapReduce性能调优记录

https://blog.csdn.net/qq1010885678/article/details/50922812 MapReduce原理要知道怎么对MapReduce作业进行调优前提条件是需要对

2016-03-17

MapReduce框架Partitioner分区方法

在进行MapReduce计算时，有时候需要把最终的输出数据分到不同的文件中，比如按照省份划分的话，需要把同一省份的数据放到一个文件中；按照性别划分的话，需要把同一性别的数据放到一个文件中。

2015-08-06

MapReduce框架排序和分组

前言： Mapreduce框架就是map->reduce,其中Map中的<key,value>是偏移量和行值，在其之前会使用job.setInputFormatClass定义的InputFormat

2015-08-06

Google MapReduce中文版

英文原文链接:Google Map Reduce 译文原文链接:Google MapReduce中文版 Google MapReduce中文版译者:alex 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

2015-01-26

Hadoop MapReduce编程 API入门系列之多个Job迭代式MapReduce运行（十二）

tokens for job: job_local1414008937_0001 2016-12-12 15:07:53,106 INFO [org.apache.hadoop.mapreduce.Job

2017-11-19

Hadoop MapReduce概念学习系列之MapReduce 作业的生命周期（十）

这个过程分为以下 5 个步骤：步骤 1 作业提交与初始化。用户提交作业后，首先由 JobClient 实例将作业相关信息，比如将程序 jar 包、作业配置文件、分片元信息文件等上传到分布式文件系统（一般为HDFS）上，其中，分片元信息文件记录了每个输入分片的逻辑位置信息。然后 JobClient 通过 RPC通知JobTracker。JobTracker收到新作业提交请求后，由作业调度模块对作业进行初始化：为作业创建一个JobInProgress对象以跟踪作业运行状况，而 obInProgress 则会为每个Task创建一个TaskInProgress 对象以跟踪每个任务的运行状态，TaskInProgress 可能需要管理多个“Task 运行尝试”（称为“Task Attempt”）。步骤 2 任务调度与监控。前面提到，任务调度和监控的功能均由JobTracker 完成。 TaskTracker 周期性地通过Heartbeat向JobTracker汇报本节点的资源使用情况，一旦出现空闲资源，JobTracker会按照一定的策略选择一个合适的任务使用该空闲资源，这由任务调度器完成。任务调度器是一个可插拔的独立模块，且为双层架构，即首先选择作业，然后从该作业中选择任务，其中，选择任务时需要重点考虑数据本地性。此外，JobTracker跟踪作业的整个运行过程，并为作业的成功运行提供全方位的保障。首先，当TaskTracker或者Task失败时，转移计算任务；其次，当某个Task执行进度远落后于同一作业的其他 Task 时，为之启动一个相同 Task，并选取计算快的Task结果作为最终结果。步骤 3 任务运行环境准备。运行环境准备包括JVM启动和资源隔离，均由TaskTracker 实现。TaskTracker为每个Task启动一个独立的JVM 以避免不同 Task在运行过程中相互影响；同时，TaskTracker使用了操作系统进程实现资源隔离以防止Task滥用资源。步骤 4 任务执行。TaskTracker 为 Task 准备好运行环境后，便会启动Task。在运行过程中，每个 Task 的最新进度首先由 Task 通过 RPC 汇报给 TaskTracker，再由 TaskTracker 汇报给 JobTracker。步骤 5 作业完成。待所有 Task 执行完毕后，整个作业执行成功。本文转自大数据躺过的坑博客园博客，原文链接：http://www.cnblogs.com/zlslch/p/5065020.html，如需转载请自行联系原作者

2017-11-12

Hadoop MapReduce概念学习系列之在MapReduce编程时，三大接口抉择（十六）

在编写MapReduce程序方面，可以直接调用Java API接口，也可以通过Pipes接口使用C/C++编写并行程序，还可以调用Streaming接口使用任何可以操作标准输入/输出的计算机编程语言来编写

2017-11-13

大数据学习路线分享MAPREDUCE

大数据学习路线分享MAPREDUCE，需求：统计大量的文本文件中的单词出现的次数 1）整个运算需要分阶段阶段一：并行局部运算阶段二：汇总处理，不同的阶段需要开发不同的程序 2）阶段之间的调用

2019-08-21

大数据||MapReduce数据类型

MapReduce数据类型都实现了writable和comparable 实现了writable类型都要进行磁盘读写实现了comparable类型数据还进行排序 LongWritable 数据类型样例

2018-02-12

E-MapReduce大数据平台

产品介绍 E-MapReduce 是构建于阿里云 ECS 弹性虚拟机之上，利用开源大数据生态系统，包括 Hadoop、Spark、Kafka、Storm，为用户提供集群、作业、数据等管理的一站式大数据处理分析服务

2018-01-15

分布式计算引擎MapReduce

应用场景当数据量大到一定程度，传统的技术无法进行解决的时候，那么需要采用分布式计算引擎MapReduce来尝试解决了！操作步骤 1.

2018-01-09

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更多资源

Spring

Spring框架（Spring Framework）是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架，旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念，提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块，支持整合Hibernate、Struts等第三方框架，其适用范围不仅限于服务器端开发，绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。

Sublime Text

Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能，例如代码缩略图，Python的插件，代码段等。还可自定义键绑定，菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括：拼写检查，书签，完整的 Python API ， Goto 功能，即时项目切换，多选择，多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器，同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

WebStorm

WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源，继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。