mapreduce

The god of big data

MapReduce 第二部：深入分析与实践在第一部分中，我们了解了MapReduce的基本概念和如何使用Python2编写MapReduce程序进行简单的单词计数。今天，我们将深入探讨如何使用MapReduce处理更复杂的数据源，比如HDFS中的CSV文件，并将结果输出到HDFS。通过更复杂的实践案例，进一步了解MapReduce的应用。

MapReduce 读取 Hive ORC ArrayIndexOutOfBoundsException: 1024 异常解决个人博客地址：MapReduce 读取 Hive ORC ArrayIndexOutOfBoundsException: 1024 异常解决 | 一张假钞的真实世界

MapReduce简单应用(三)——高级WordCount文本内容就是下文2.3中的代码，目标是要实现文本计数，并且数量在前，文本在后，同时数量要升序排列。IntWritable类型中实现一个升序排列的比较器，代码如下。而实现IntWritable降序排序只需要定义一个新类，继承IntWritable.Comparator，并且重载public int compare(byte[] b1, int s1, int l1, byte[] b2, int s2, int l2)，使其返回值为父类该方法返回值的相反数。此外，如果你想要让作为键的IntWritable类

Java在大数据处理中的应用：从MapReduce到Spark大数据时代的到来让数据的存储、处理和分析变得前所未有的重要。随着数据量的剧增，传统的单机计算方式已经无法满足处理需求。为了解决这个问题，许多分布式计算框架应运而生，其中MapReduce和Apache Spark是两种主流的解决方案。在大数据处理过程中，Java作为一种高效、平台无关的编程语言，扮演了至关重要的角色。本文将带你深入了解Java在大数据处理中的应用，重点探讨从MapReduce到Spark的演进。

菜鸟进阶站

MapReduce到底是个啥？在聊 MapReduce 之前不妨先看个例子：假设某短视频平台日活用户大约在7000万左右，若平均每一个用户产生3条行为日志：点赞、转发、收藏；这样就是两亿条行为日志，再假设每条日志大小为100个字节，那么一天就会产生将近20个GB左右的数据；

[每周一更]-(第133期)：Go中MapReduce架构思想的使用场景新年开工，2025重新出发为什么需要 MapReduce在 Go 中，虽然没有内置的 MapReduce 框架，但我们可以利用 Go 的并发特性（如 goroutines 和 channels）来实现 MapReduce。

MapReduce简单应用(二)——去重、排序和平均待去重的两个文本内容如下。利用MapReduce处理过程中键值唯一的特性，即可完成数据去重任务，只需把Map读入的<LongWritable, Text>键值对中的值作为Map输出键值对中的键，而输出键值对中的值设置为NullWritable类型，Reduce只需把Map输出的键值对直接原封不动输出即可。

头发那是一根不剩了

MapReduce是什么？MapReduce 是一种编程模型，最初由 Google 提出，旨在处理大规模数据集。它是分布式计算的一个重要概念，通常用于处理海量数据并进行并行计算。MapReduce的基本思想是将计算任务分解为两个阶段：Map 阶段和 Reduce 阶段。

MapReduce分区在默认情况下，MapReduce认为Reduce函数处理的是数据汇总操作，因此其针对的必定是一个Map函数清洗处理后的相对规模较小的数据集，且需要对整个集群中所有Map的中间输出结果进行统一处理，因此只会启动一个Reduce计算节点来处理。这与某些特殊的应用需求并不相匹配。在某些特定的时刻，开发人员希望启动更多的Reduce并发节点来优化最终结果统计的性能，减小数据处理的延迟，这通过简单的设置代码即可完成；而在更定制化的环境中，开发人员希望符合特定规则的Map中间输出结果交由特定的Reduce节点处

MapReduce简单应用(一)——WordCount假设WordCount的两个输入文本text1.txt和text2.txt如下。将每个文件拆分成split分片，由于测试文件比较小，所以每个文件为一个split，并将文件按行分割形成<key，value>对，如下图所示。这一步由MapReduce自动完成，其中key值为偏移量，由MapReduce自动计算出来，包括回车所占的字符数。

好记性＋烂笔头

2 MapReduceMapReduce思想在生活中处处可见。或多或少都曾接触过这种思想。MapReduce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）。即使是发布过论文实现分布式计算的谷歌也只是实现了这种思想，而不是自己原创。 Map负责“分”，即把复杂的任务分解为若干个“简单的任务”来并行处理。可以进行拆分的前提是这些小任务可以并行计算，彼此间几乎没有依赖关系。 Reduce负责“合”，即对map阶段的结果进行全局汇总。 MapReduce运行在yarn集群 —1.ResourceMa

MapReduce概述MapReduce是面向大数据并行处理的计算模型、框架和平台: 1. 基于集群的高性能并行计算平台：它允许使用市场上普通的商用服务器构成一个包含数十、数百甚至数千个节点的分布式并行计算集群。 2. 并行计算与运行软件框架：它提供了一个庞大但设计精良的并行计算软件框架，能自动完成计算任务的并行化处理，自动划分计算数据和计算任务，在集群节点上自动分配和执行任务以及收集计算结果。 3. 并行程序设计模型与方法：它借助于函数式程序设计语言Lisp的设计思想，提供了一种简便的并行程序设计方法，用Map和

深入MapReduce——从MRv1到Yarn我们前面篇章有提到，和MapReduce的论文不太一样。在Hadoop1.0实现里，每一个MapReduce的任务并没有一个独立的master进程，而是直接让调度系统承担了所有的worker 的master 的角色，这就是Hadoop1.0里的 JobTracker。在Hadoop1.0里，MapReduce论文里面的worker就是TaskTracker，用来执行map 和 reduce的任务。而分配任务，以及和TaskTracker沟通任务的执行情况，都由单一的JobTracker 来负责。

深入MapReduce——MRv1设计通过前面篇章，我们对于MapReduce已经有了不错的了解，由于现在几乎没有使用MapReduce去开发业务需求的场景，甚至MapReduce这个引擎都随着时代变化，快要完全被淘汰了，所以我们就不去水看使用MapReduce编程相关的东西，而是把重点放到一些我们比较感兴趣的点上。

MapReduce，Yarn，Spark理解与执行流程Shuffle 是将 Mapper 输出的中间数据（键值对）分发给 Reducer 的过程。其主要任务包括：

深入MapReduce——引入前面我们已经深入了HDFS的设计与实现，对于分布式系统也有了不错的理解。但HDFS仅仅解决了海量数据存储和读写的问题。要想让数据产生价值，一定是需要从数据中挖掘出价值才行，这就需要我们拥有海量数据的计算处理能力。

深入MapReduce——计算模型设计通过引入篇，我们可以总结，MapReduce针对海量数据计算核心痛点的解法如下：优秀的设计，总会借鉴使用到前人总结的精华。

绒绒毛毛雨

“大模型横扫千军”背后的大数据挖掘--浅谈MapReduce定义：数据挖掘是从大规模数据集中提取有用信息和模式的过程，通常应用于预测和决策支持。例子：零售商通过分析销售数据，发现顾客在购买啤酒时经常同时购买尿布。基于这一发现，零售商可以优化商品陈列，提升销量。

互联网上的猪

大数据Hadoop中MapReduce的介绍包括编程模型、工作原理（MapReduce、MapTask、ReduceTask、Shuffle工作原理）MapReduce是Hadoop的核心项目之一，它是一个分布式计算框架，可用于大数据并行处理的计算模型、框架和平台，主要解决海量数据的计算，是大数据中较为熟知的分布式计算框架。

【大数据2025】MapReduce