大数据 - MapReduce单机环境搭建（二）

最新推荐文章于 2024-01-09 17:47:15 发布
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先决条件

确保已经配置好HDFS环境：https://blog.youkuaiyun.com/hudmhacker/article/details/108364402

配置文件

配置mapred-site.xml

<configuration>
    <property>
        <name>mapreduce.framework.name</name>
        <value
最低0.47元/天 解锁文章
大数据新视界 --大数据大厂之基于 MapReduce 的大数据并行计算实践
【青云交】华为云云享专家，在技术圈个人影响力位居前17，跻身博客之星 TOP23。同时荣登【原力榜、作者周榜、领军人物和综合热榜】四榜榜首，破优快云排行榜记录！苏州地区各榜也统统拿下榜首之位，实力爆棚！非常感谢全网十多万粉丝的喜欢和关注！
09-29 3190
本文深入探讨 MapReduce 的核心概念与原理，对比其他并行计算框架，阐述多种应用案例，分析性能优化与挑战，介绍实际部署与运维，探讨与新兴技术的融合，旨在为大数据处理提供全面且深入的实践参考。
解锁大数据领域 MapReduce 的强大功能
最新发布
AI天才研究院
04-24 865
随着互联网、物联网等技术的爆发式发展，全球数据量正以指数级增长（IDC预测2025年全球数据量将达175ZB）。传统单机计算模式因存储容量、计算能力、容错性的限制，已无法满足大规模数据处理需求。MapReduce作为Google于2004年提出的分布式计算模型，通过“分而治之”思想将复杂任务拆解为可并行执行的子任务，成功解决了大规模数据的分布式处理难题。MapReduce的核心概念与架构设计Map/Shuffle/Reduce三阶段的底层逻辑数学模型与算法形式化定义。
hadoop mapreduce 例子项目，运行了单机wordcount
07-28
myeclipse +maven 搭建的hadoop mapreduce 例子项目，运行了单机wordcount
MapReduce“单机版”日志分析实践点滴
放翁（文初）的一亩三分地
10-30 7301
 Author：放翁（文初）Email：fangweng@taobao.comBlog：http://blog.youkuaiyun.com/cenwenchu79  闲话：         为什么又叫做什么…的点滴，首先现在写程序就是练手，不论自己经历了多少，如果想成为一个好的P，那么就要持续的去学习，去写，当写出来的东西总是一个样子，那就要去学习一下，当觉得整天飘飘然的和同行在胡侃
（二十三）Fork|Join：单机版的MapReduce
lss446937072的博客
02-03 489
前面几篇文章我们介绍了线程池、Future、CompletableFuture和CompletionService，仔细观察你会发现这些工具类都是在帮助我们站在任务的视角来解决并发问题，而不是让我们纠缠在线程之间如何协作的细节上（比如线程之间如何实现等待、通知等）。对于简单的并行任务，你可以通过“线程池+Future”的方案来解决；如果任务之间有聚合关系，无论是AND聚合还是OR聚合，都可以通过CompletableFuture来解决；而批量的并行任务，则可以通过CompletionService来解决。
MapReduce程序单机版运行所需的配置
weixin_34101784的博客
12-03 385
1.需要的文件：hadoop.dll扩展程序；和winutils.exe。2.将hadoop.dll复制到C:\Windows\System32中；另任意创建一个Hadoop目录，在Hadoop目录中创建一个bin目录，并将winutils.exe文件复制到bin目录中，然后将Hadoop目录加入到环境变量path中。 3.文件下载：链接：https://pan.baidu.com/s/1o7LM...
6.824 lab1 单机版MapReduce实现
sinat_34319731的博客
09-27 436
目录 资源 论文阅读 lab实现 约束条件 设计 worker 处理流程 注意点 Coordinator 处理流程 附 资源 bilibili视频课链接：【MIT公开课】6.824 分布式系统 · 2020年春（完结·中英字幕·机翻）_哔哩哔哩_bilibilid 课程链接：6.824 Schedule: Spring 2020 代码链接：不重要，暂时还在本地，上传到GitHub后添加 重要提醒：大家还是自己从0去思考最好，这样你会有更深刻的理解。 这里记录一下，好几个周末，
掌握大数据--Hive全面指南
jixiangendless的博客
01-09 2768
Hive全面指南
大数据-2：Hadoop生态以及HDFS部署
Fancyll_Lee的博客
09-23 522
文章目录1. Haoop简介2. 安装单机版Hadoop3. Hadoop运行3.1 独立运行/Local (Standalone) Mode3.2 伪分布式集群/Pseudo-Distributed Mode3.3 全分布式集群/Fully-Distributed Mode 1. Haoop简介 MFS作为分布式文件系统，有很强的灵活扩展性，常用于网盘等；但做数据挖掘，分析用户数据时，常用Hadoop生态下的HDFS文件系统； HDFS起源于GFS，GFS为Google的分布式文件系统Google Fi
大数据 （008）Hadoop-MapReduce 运行环境之 yarn环境搭建
张--小涛涛
07-30 591
一、进入hadoop配置文件目录，编辑yarn配置文件 vi /home/hadoop-2.5.1/etc/hadoop/yarn-site.xml 二、将上述文件标签内容改为下方所示 yarn.nodemanager.aux-services mapreduce_shuffle yarn.resourcemanager.ha.enabled
单机版MapReduce-Fork-Join
zgliulin
04-21 388
什么是Fork/join Fork/Join框架是Java 7提供的一个用于并行执行任务的框架，是一个把大任务分割成若干个小任务，最终汇总每个小任务结果后得到大任务结果的框架。 工作原理 如图，首先把一个大任务分割成三个子任务，如果分割出来的子任务比较大的情况下又将分割出来的子任务进行二次分割，然后将各个任务的最终结果进行汇总就得到大任务的结果。每一个任务可以通过一个线程去执行，充分利用了多核心...
在Windows单机环境下运行Hadoop Mapreduce
a876147882的博客
10-25 1292
当开发编写代码在Windows系统上执行,又不想通过连接Linux服务器取跑,而想通过Windows机器进行跑,这样进行开发的话比较快速一些,下面讲解Windows单机运行具体步骤: 1.首先需要在Windows上编写好MapReduce代码. 2.在Windows机器上解压安装Hadoop(和Linux系统上使用的是同一个压缩包) 3.在Windows上配置HADOOP_HOME环境变量(配置后...
mysql 逐行累加函数_MapReduce“单机版”日志分析实践点滴
weixin_33168937的博客
02-18 341
Author：放翁(文初)闲话：(如果图片看不清楚可以看另一个blog，因为图片在家，这里上传就只能转贴了)为什么又叫做什么…的点滴，首先现在写程序就是练手，不论自己经历了多少，如果想成为一个好的P，那么就要持续的去学习，去写，当写出来的东西总是一个样子，那就要去学习一下，当觉得整天飘飘然的和同行在胡侃，那么就要静下心来写点东西。因此我的分享总是这个点滴那个点滴的，其实大家写程序都大同小异，最宝贵...
单机多线程模拟 MapReduce 思想完成超大文件的 WordCount 计算
HHHBan的博客
09-22 292
之前看过一些 MapReduce 的源码，所以按照源码中的思路进行了回答，感觉还不错，于是回来后尝试写了代码。最近面试遇到了一个问题，就是有个 100G 的文件，里面的内容都是单词，请问在单机笔记本的情况下，怎么使用 MapReduce 的思想完成 WordCount 的计算。大概耗时变成了 15 秒左右，大约快了 3 倍左右。由于都是空格，也不涉及什么正则啥的，于是换成 StringTokenizer 类来切割，代码如下。1）首先，需要模拟出对应的数据，我这里模拟了 1G 左右的数据测试，代码如下。
大数据_MapReduce和Hadoop的安装与配置
Casablanca
12-19 1181
谷歌的向量矩阵 MapReduce计算模型 java的序列化是实现Serializable接口(我如果想把一个java的对象作为inputStream和outputStream流的对象的话，这个java类必须要实现java序列化机制。)一、Google的基本思想 1、GFS 2、MapReduce：计算模型，进行大数据计算 问题的来源：PageR
从自定义排序深入理解单机hadoop执行mapreduce过程
lm2009200的博客
06-02 750
我们对数据进行处理的过程中，最常见的一种操作是排序和统计，特别是在数据量大的场景，实现高效的排序是业务系统开发过程中非常重要的一块。本人所在的公司是个电商企业，交易量非常大，同时产生的财务数据量也是非常大，所以我们有多达几十T的数据都会存放到hadoop，如何从hadoop中高效地提取有用的数据成为了工作中重要的一环。在自定义排序类的过程中，遇到了不少问题，而hadoop执行过程中对异常的处理往往
用JAVA多线程实现单机版Map-Shuffle-Reduce，以理解MapReduce原理
diyuhudievv的博客
03-19 698
1 需求 如下有1个文件：一行数据中，第1列是key，第2列是value 我们要做的事是： 相同的key进行value累加 得出按key排序前5的key-value值 使用Map-Reduce模型（JAVA多线程）实现 2 思路 我们的map阶段是4 core执行，Reduce阶段也是4 core执行 待处理文件：mapreduce.txt Main函数阶段： 1）读取map...
MapReduce集群搭建
IT晓白
10-09 871
概述 MapReduce运行在Hadoop集群上。但MapReduce是通过另外一批进程来运行的。HDFS的进程名是NameNode、SecondaryNameNode和DataNode；而MapReduce的进程名（可以通过JPS命令查看）是： ResourceManager：数据计算资源的总体管理者，地位相当于NameNode。 NodeManager：执行计算的节点，地位相当于Data...
mapreduce的配置及yarn的部署
RayMand168的博客
06-01 331
mapreduce的配置及yarn的部署
深入浅出搭建Hadoop-2.4.1版本大数据环境
下面将详细解释相关知识点，内容涵盖Hadoop的基本概念、核心组件、版本特性、安装配置以及如何搭建一个单机模拟分布式环境。 首先，Hadoop作为一个大数据平台，它能存储和处理PB级别的数据，具有良好的可扩展性，...
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