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代码人生
01-01 08:00
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MapReduce初级编程实践(mapreduce初级编程实践实验心得)
MapReduce初级编程实践(mapreduce初级编程实践实验心得),目的1.通过实验掌握基本的MapReduce编程方法;2.掌握用MapReduce解决一些常见的数据处理问题。平台已经配置完成的Hadoop伪分布式环境。实验内容和要求假设HDFS中/user/hadoop/input文件夹下有文件wordfile1.txt和wordfile2.txt。现在需要设计一个词频统计程序,统计in
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01-01 08:00
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MapReduce入门
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01-01 08:00
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MapReduce —— MapTask阶段源码分析(Output环节)
MapReduce —— MapTask阶段源码分析(Output环节),MapReduce——MapTask阶段源码分析(Output环节)接上一节Input环节,接下来分析output环节。代码在runNewMapper()方法中:privatevoidrunNewMapper(finalJobConfjob,finalTaskSplitIndexsplitIndex,finalTaskUmb
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MapReduce 示例:减少 Hadoop MapReduce 中的侧连接,摘要:在排序和reducer阶段,reduce侧连接过程会产生巨大的网络I/O流量,在这个阶段,相同键的值被聚集在一起。本文分享自华为云社区《MapReduce示例:减少HadoopMapReduce中的侧连接》,作者:DonglianLin。在这篇博客中,将使用MapReduce示例向您解释如何在HadoopMapRe
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01-01 08:00
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MapReduce框架-Join的使用
MapReduce框架-Join的使用,MapReduce框架-Join的使用引言首先先明白在关系型数据库中Join的用法。Join在MapReduce中的用法也是用于两个文件之间的连接。使用MR程序解决两张表的join问题,有两种解决方案àMR程序的join应用1.reduce端join在map端将数据封装成Java对象à两张表的复合Java对象在reduce端根据对象值的不同进行join操作2
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01-01 08:00
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MapReduce开放接口:Hadoop Streaming
MapReduce开放接口:Hadoop Streaming,hadoop在设计mapreduce框架时,开放了一个用于其它程序编程的接口,也就是hadoopstreaming。它采取一种类似linux管道操作的方式处理数据。把MapReduce这两个部分拆了出来,由我们指定的可执行程序处理。在这个流程下,对于map操作来说,待处理文件将被框架读取后,每个记录会被送到map处理。在map编程中,读
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01-01 08:00
代码人生
MapReduce(二)Mapper
MapReduce(二)Mapper 原文链接: 1、什么是Mapper? Mapper任务处理每一个输入的record然后生成一个新的key value键值对。这个键值对可以和输入的键值对完全不同。在mapper任务中,输出是key value对的集合。在每个mapper任务输出结果之前,输出会被根据分区和排序。This partitioning specifies that all
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01-01 08:00
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MapReduce错误任务失败处理
MapReduce错误任务失败处理,MapReduce的作业失败主要分三个层次,即jobtracker失败,tasktracker,子任务实例1,jobtracker失败jobtracker失败应该说是最严重的一种失败方式了,而且在hadoop中存在单点故障的情况下是相当严重的,因为在这种情况下作业最终失败,尽管这种故障的概率极小但是还是应该避免,可以通过启动多个jobtracker,在这种情况只
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