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从MR迁移到Spark3：数据倾斜与膨胀问题的实战优化最近在进行大规模数据任务从MapReduce向Spark3迁移的工作，遇到了一个典型的数据倾斜案例。本文将分享这个案例的具体情况、问题分析思路以及最终的解决方案，为类似场景的优化提供参考。

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HDFS和MapReduce——Hadoop的两大核心技本文介绍了了Hadoop中两个非常核心的技术——HDFS和MapReduce。Hadoop是一个分布式系统基础架构，它主要是通过HDFS来实现对分布式存储的底层支持，以及通过MapReduce来实现对分布式并行任务处理的程序支持。本文分别介绍了HDFS和MapReduce体系结构的相关技术。

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Hadoop进程：深入理解分布式计算引擎的核心机制🌟 你好，我是励志成为糕手！ 🌌 在代码的宇宙中，我是那个追逐优雅与性能的星际旅人。 ✨ 每一行代码都是我种下的星光，在逻辑的土壤里生长成璀璨的银河； 🛠️ 每一个算法都是我绘制的星图，指引着数据流动的最短路径； 🔍 每一次调试都是星际对话，用耐心和智慧解开宇宙的谜题。 🚀 准备好开始我们的星际编码之旅了吗？

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【Hadoop】YARN、离线计算框架MapReduce、HiveYARN是 Hadoop 的资源管理和作业调度层。Resource Manager(RM)只有一个，管理所有资源，相当于yarn的master。Node Manager(NM)每个节点有一个，管理节点的资源。RM管理多个NM，监听他们的心跳。RM存在单点故障，但可以基于zookeeper实现HA（高可用）。

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大数据MapReduce架构：分布式计算的经典范式🌟 你好，我是励志成为糕手！ 🌌 在代码的宇宙中，我是那个追逐优雅与性能的星际旅人。 ✨ 每一行代码都是我种下的星光，在逻辑的土壤里生长成璀璨的银河； 🛠️ 每一个算法都是我绘制的星图，指引着数据流动的最短路径； 🔍 每一次调试都是星际对话，用耐心和智慧解开宇宙的谜题。 🚀 准备好开始我们的星际编码之旅了吗？

【Tech Arch】Spark为何成为大数据引擎之王Apache Spark作为当前大数据领域最流行的计算引擎之一，凭借其革命性的内存计算和弹性分布式数据集(RDD)架构，成功解决了Hadoop MapReduce在迭代计算、交互式查询和流式处理等场景下的性能瓶颈。Spark通过将数据缓存在内存中而非频繁落盘，实现了比MapReduce高100倍的处理速度，同时其丰富的生态系统和多语言支持使其成为数据科学、机器学习和实时分析的首选工具。本文将从Spark的基本概念、架构设计、解决的问题、关键特性、与同类产品的对比、使用方法等方面进行全面解析，帮助技术开发人

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Hadoop MapReduce 3.3.4 讲解~✨博客主页： https://blog.csdn.net/m0_63815035?type=blog💗《博客内容》：.NET、Java.测试开发、Python、Android、Go、Node、Android前端小程序等相关领域知识 📢博客专栏： https://blog.csdn.net/m0_63815035/category_11954877.html 📢欢迎点赞 👍 收藏 ⭐留言 📝 📢本文为学习笔记资料，如有侵权，请联系我删除，疏漏之处还请指正🙉 📢大厦之成，非一木之材也；大海之阔

码字的字节

深入解析Hadoop MapReduce中Reduce阶段排序的必要性MapReduce作为Hadoop生态系统的核心计算框架，其设计思想源自Google论文，通过"分而治之"的理念实现海量数据的并行处理。该模型将计算过程抽象为两个关键阶段：Map阶段负责数据分解和初步处理，Reduce阶段则完成最终结果的汇总与输出。这种两阶段设计不仅简化了分布式编程的复杂性，更通过标准化流程实现了横向扩展能力。

码字的字节

深入解析Hive SQL转MapReduce的编译原理：从AST抽象语法树到Operator执行树作为大数据处理领域的基石，Hadoop生态系统采用分布式架构设计，其核心组件构成了一套完整的解决方案框架。HDFS（Hadoop Distributed File System）作为底层存储系统，采用主从架构设计，默认通过三副本机制确保数据可靠性，其机架感知功能能有效减少跨机架数据传输，显著降低网络I/O消耗。计算层由MapReduce引擎实现批处理能力，采用"分而治之"思想将任务分解为Map和Reduce两个阶段。资源管理层YARN（Yet Another Resource Negotiator）则通过

Mapreduce 工业界批式计算经验汇总（下）Hadoop提供了两种DistributedCache使用方式，一种是通过API，在程序中设置文件路径，另外一种是通过命令行（-files、-archives、-libjars）参数告诉Hadoop，命令行方式使用以下三个参数设置文件：

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Hadoop MapReduce 入门正常情况下会看到 NameNode、DataNode、ResourceManager、NodeManager 进程。

缺少关键的 MapReduce 框架文件计算圆周率时提醒Hadoop 集群缺少关键的 MapReduce 框架文件 mr-framework.tar.gz

基于Hadoop的大规模文本词频统计分析系统设计与实现随着互联网数据的爆炸式增长，如何对大规模文本数据进行高效的处理与分析，成为自然语言处理（NLP）和大数据领域的重要课题。本项目围绕中文文本数据，利用Hadoop的分布式存储和计算能力，结合Python生态中的分词、数据处理与Web开发工具，实现了一个中文文本的词频统计及可视化系统。系统的整体流程包括文本预处理、Hadoop MapReduce 分布式词频统计、结果可视化以及Web端交互展示。

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MIT 6.824学习心得(1) 浅谈分布式系统概论与MapReduce一个月前机缘巧合，有朋友向我推荐了麻省理工学院非常著名的分布式系统课程MIT 6.824，是由世界五大黑客之一，蠕虫病毒之父Robert Morris教授进行授课。由于我自己也在做基于分布式微服务架构的业务项目，所以对构建分布式系统这个课题非常感兴趣，想要探寻其中的一些底层原理。经过一段时间的学习确实感觉受益匪浅！目前还在学习课程和做lab的过程中，不得不说还是很有挑战性的，所以也想用文字的形式来记录下自己曾经的学习心得体会分享给大家，有不当之处还请多多批评指正！

Hadoop之MapReduce2004年，谷歌发表了一篇名为《MapReduce》的论文，主要介绍了如何在分布式的存储系统上对数据进行高效率的计算。2005年，Nutch团队使用Java语言实现了这个技术，并命名为MapReduce。时至今日，MapReduce是Apache Hadoop的核心模块之一，是运行在HDFS上的分布式运算程序的编程框架，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。其中的概念，"Map（映射）“和"Reduce（归约）”，是它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。

【字节跳动】数据挖掘面试题0003：有一个文件，每一行是一个数字，如何用 MapReduce 进行排序和求每个用户每个页面停留时间MapReduce 是一种适合处理大规模数据的分布式计算框架，其核心思想是将计算任务分解为 Map（映射）和 Reduce（归约）两个阶段。对文件中的数字进行排序，可以利用 MapReduce 的特性来实现。

Hadoop 003 — JAVA操作MapReduce入门案例文件内容文件上传

Spark 之入门讲解详细版（1）Spark是加州大学伯克利分校AMP实验室（Algorithms, Machines, and People Lab）开发通用内存并行计算框架。Spark在2013年6月进入Apache成为孵化项目，8个月后成为Apache顶级项目，速度之快足见过人之处，Spark以其先进的设计理念，迅速成为社区的热门项目，围绕着Spark推出了Spark SQL、Spark Streaming、MLLib和GraphX等组件，也就是BDAS（伯克利数据分析栈），这些组件逐渐形成大数据处理一站式解决平台。从各方面报道来看