mapreduce

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【分布式计算框架 MapReduce】MapReduce 初级编程目录一、MapReduce 示例程序的导入并运行测试二、准备 4 个小文件（文件大小分别为 1.7M，5.1M，3.4M，6.8M）

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MapReduce的执行流程&排序MapReduce 是一种用于处理大规模数据集的分布式计算模型。它将作业分成多个阶段，以并行处理和分布式存储的方式来提高计算效率。以下是 MapReduce 的执行流程以及各个阶段的详细解释：

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【分布式计算框架 MapReduce】高级编程—搜索日志数据分析目录一、对于 sogou_500w_utf 数据，使用 MapReduce 编程模型完成对以下数据的分析任务

生产队队长

Hadoop3：MapReduce中的Reduce Join和Map Join学过MySQL的都知道，join和left join 这里的join含义和MySQL的join含义一样就是对两张表的数据，进行关联查询

【Hive中常见的优化手段----数据采集！Join 优化！Hive索引！数据倾斜！mapreduce本地模式！map和reduce数量调整！】前言： 💞💞大家好，我是书生♡，今天主要和大家分享一下Hive中常见的优化手段----数据采集！常见的Join 优化有哪几种！什么是Hive索引！数据怎么发生倾斜！什么是mapreduce的本地模式！map和reduce数量调整！！！希望对大家有所帮助。 💞💞代码是你的画笔，创新是你的画布，用它们绘出属于你的精彩世界，不断挑战，无限可能！

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【分布式计算框架 MapReduce】高级编程—多任务数据分析目录一、对于 sogou_500w_utf 数据，使用 MapReduce 编程模型完成对以下数据的分析任务。

【图解大数据技术】Hadoop、HDFS、MapReduce、YarnHadoop是Apache开源的分布式大数据存储与计算框架，由HDFS、MapReduce、Yarn三部分组成。广义上的Hadoop其实是指Hadoop生态圈，包括的组件就不只是HDFS、MapReduce、Yarn，还包括Spark、Flink、Zookeeper、Sqoop、Hive、HBase等工具，但是我们讨论的不是Hadoop生态圈。

MapReduce学习目录7.1 概述7.1.1 分布式并行编程7.1.2 MapReduce模型简介7.1.3 Map和Reduce函数

大数据面试题之MapReduce(2)目录shuffle为什么要排序?说一下map是怎么到reduce的?说一下你了解的用哪几种shuffle机制?

【Hadoop学习笔记】认识Hadoop从网上找的课程做的笔记，有些图是自己理解画的，可能不正确，可以作为参考，有疑问的地方请直接指出，共同交流。

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MapReduce程序设计21、数据集stock-daily，包含A股近4000只股票的今年以来的日数据；数据集stock-daily-30d仅包含最近30个交易日数据，根据自己计算机性能选择。

大数据面试题之MapReduce(1)引用：https://www.nowcoder.com/discuss/353159520220291072

生产队队长

Hadoop3：MapReduce中的ETL（数据清洗）“ETL，是英文Extract-Transform-Load的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（Extract）、转换（Transform）、加载（Load）至目的端的过程。ETL一词较常用在数据仓库，但其对象并不限于数据仓库在运行核心业务MapReduce程序之前，往往要先对数据进行清洗，清理掉不符合用户要求的数据。清理的过程往往只需要运行Mapper程序，不需要运行Reduce程序。

Hadoop中MapReduce的工作原理Hadoop MapReduce是一种分布式计算模型，用于处理大规模数据集。Map阶段：在这个阶段，原始数据被分割成多个小块，每个块都会被分配到集群中的一个节点（Mapper）上进行处理。Mapper执行Map函数，这个函数接收一个键值对（key-value pair），对每一对进行操作，通常会对键进行一定的处理（如提取关键字或哈希），然后生成一系列新的键值对，这些新的键可能是原键，也可能是新的键。

沉迷技术不能自拔

MapReduce笔记MapReduce是一个分布式运算程序的编程框架，是用户开发“基于Hadoop的数据分析应用”的核心框架。 MapReduce核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运算程序，并发运行在一个Hadoop集群上。

生产队队长

Hadoop3：MapReduce中的Shuffle机制Shuffle是Map方法之后，Reduce方法之前的数据处理过程称。map方法中context.write(outK, outV);开始，写入环形缓冲区，再进行分区排序，写到磁盘 reduce方法拉取磁盘上的数据，归并成最终的结果文件。一般，设置几个分区（Partition），则生成几个文件。

生产队队长

Hadoop3：MapReduce中实现自定义排序以统计号码的流量案例为基础，进行开发。流量统计结果我们现在要对这个数据的总流量进行自定义排序。我们要对总流量进行排序，就是对FlowBean中的sumFlow字段进行排序。所以，我们需要让FlowBean实现WritableComparable接口，并重写compareTo方法。

MAP REDUCE操作对象：大容量静态数据集。Dryad定义了串接、全连接、融合等若干简单的DAG模型，通过组合这些简单结构来描述复杂的任务，FlumeJava、Tez则通过组合若干MapReduce形成DAG任务。

破坏神在行动

Hadoop+Spark大数据技术（微课版）总复习图8 （不考）总结：单JAVA，一个机器，本地fs，无守护进程仅jvm执行，适用开发阶段总结：单节点，hdfs文件，守护进程相互独立

梧桐夏季风

MapReduce基础编程项目实践在accounts.txt文件中存储如下，第一列为金额大小，第二列表示收入、支出（0表示收入，1表示支出），第三列表示金额出入的月份。我们要通过MapReduce计算每个月过去后的结余，并根据月份大小进行分区，1-3月为1分区，4-6月为2分区，7-9月为3分区，10-12月为4分区