mapreduce

大数据技术之HBase中的HRegion如果你正在学习大数据，你应该知道HBase是一个列式存储的NoSQL分布式数据库，可以配合Hadoop来使用。今天自己简单做了几页PPT，解释了一下HBase当中HRegion的基本概念，很多初学者在学习的时候对HRegion这个概念一直懵懵懂懂，今天一键搞定~

八荒被注册了

6.584-Lab1：MapReduce是一个基于“Leader”的协议，能够保证分布式网路的一致性。参考链接1 参考链接2 Go中RPC的简单实现

【大数据算法】MapReduce算法概述之：MapReduce基础模型小屌丝：鱼哥，鱼哥，不得了啊小鱼：啥事情这么慌慌张张的小屌丝：这不是慌张啊小鱼：那这是啥嘞？小屌丝：你看，咱们歼-35A在珠海航展亮相了小鱼：嗯，这个我也看到了小屌丝：鱼哥，你就说咱家歼-35A的亮相，是不是代表着…（你懂得）小鱼：嗯，我懂的小屌丝：太赞了小鱼：还有其他事情？小屌丝：没有了小鱼：没有的话，我还的看咱珠海航展呢小屌丝：鱼哥，既然气氛都烘托到这了，那我考考你小鱼：呦呵，来吧小屌丝：咱第十五届中国珠海航展的主题是啥？小鱼：《蓝天盛会，逐梦九霄》小屌丝：呦呵，厉害

不太灵光的程序员

【HBase原理及应用实训课程】第五章 HBase与MapReduce的集成一、任务背景通常，在我们将数据导入 HBase 时，若是小批量的数据，使用 HBase 提供的 API 就可以满足需求。但是要灌入大量数据的时候，使用 API 的方式导入，会占用大量 Regionserver 的资源，影响该 Regionserver 上其它表的查询。

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mapreduce 将数据清洗后保存到 hbase

MapReduce 的 Shuffle 过程MapReduce 的 Shuffle 过程指的是 MapTask 的后半程，以及ReduceTask的前半程，共同组成的。从 MapTask 中的 map 方法结束，到 ReduceTask 中的 reduce 方法开始，这个中间的部分就是Shuffle。是MapReduce的核心，心脏。

Hadoop---MapReduce(3)（1）Read阶段：MapTask通过InputFormat获得的RecordReader，从输入InputSplit中解析出一个个key/value。（2）Map阶段：该节点主要是将解析出的key/value交给用户编写map()函数处理，并产生一系列新的key/value。（3）Collect收集阶段：在用户编写map()函数中，当数据处理完成后，一般会调用OutputCollector.collect()输出结果。在该函数内部，它会将生成的key/value分区（调用Partitioner），并

[spark面试]spark与mapreduce的区别---在DAG方面进程的频繁启动和停止会增加资源的消耗。DAG的使用：为什么支持DAG会更加高效1）、在DAG图中，会将一个job划分为不同的stage，同一个stage会在内存中进行转换，而不同stage之间需要进行shuffle过程，否则对于spark来说，他并不知道哪一个RDD之间的转换需要使用磁盘。——即第三个区别

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【MongoDB】MongoDB的聚合(Aggregate、Map Reduce)与管道(Pipline) 及索引详解（附详细案例）简单理解，其实本质跟sql一样，只不过写法不一样，仔细看以下示例图例：代码示例：根据上述不难看出具体是怎么操作的，对sql有一定基础的应该可以很容易看懂

hadoop_MapReduce详解MapReduce是一个分布式运算程序的编程框架切片指的是MapReduce框架根据输入数据源的大小和配置参数，将数据源分割成多个较小的数据集合，每个数据集合称为一个切片（Split），每个切片会被分配给一个单独的MapTask进行处理

hadoop_mapred-site.xmlhadoop3.2.3的高可用集群mapred-site.xml配置实例

Hadoop-MapReduce任务三种运行开发模式数据在本地，代码也在本地，使用本机的电脑的资源运行我们的MR输入和输出路径指的都是本地路径，运行时耗费的资源也是本地资源。

大数据-193 Apache Tez - DAG 作业计算框架核心解释工作原理配置集成上节我们完成了如下的内容：Tez 是一个运行在 Hadoop 生态系统中的高效数据处理框架，旨在优化批处理和交互式查询。它是 Apache 基金会下的一个开源项目，作为替代 MapReduce 的执行引擎使用。Tez 被设计为高度可扩展和灵活的平台，可以处理复杂的数据处理任务，而不仅限于传统的 MapReduce 计算模型。

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八、MapReduce 大规模数据处理深度剖析与实战指南一、绪论在当今的大数据时代背景下，海量数据的处理已然成为企业及科研机构所面临的重大挑战。MapReduce 作为一种高效的分布式计算模型，在大规模数据处理领域中发挥着至关重要的作用。本文将深入阐释 MapReduce 的基本原理，并结合实际案例详尽地讲解如何运用该模型进行大规模数据处理的实战操作。二、MapReduce 原理综述

hive修改表操作与array类型1.表重命名alter table old_table_name rename to new_table_name;

hiveserver与beeline1.启动hive在启动 Hive的时候，除了必备的 Metastore服务外,bin/hive --service hiveserver2可以启动hive

莫凡的博客

MongoDB 如何做mapreduce以下是在MongoDB中使用MapReduce的详细步骤和相关说明：

hadoop的yarn1.分布式的资源调度-yarn(hadoop的一个组件)资源服务器硬件资源，如：CPU,内存,硬盘,网络等

hadoop的MapReduce1.什么是计算(广义): 内容分析，得到需要的结果也就是一系列，基于数据得出的结论。这些就是我们所说的计算。

Hadoop生态圈三大组件：HDFS的读写流程、MapReduce计算流程、Yarn资源调度MR天龙八部YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop的资源管理系统，其资源调度机制如下：