MapReduce工作笔记——目录

最新推荐文章于 2022-05-12 15:20:47 发布
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#Hadoop #mapreduce #mapreduce笔记

这是一份详细的MapReduce工作笔记，涵盖了Hadoop MR Streaming模板、shell文件操作、Job管理、Streaming输入输出处理、Job调度参数及内存管理等多个方面，是Hadoop开发者的重要参考资料。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

MapReduce工作笔记

MapReduce工作笔记——Hadoop MR Streaming通用模板
MapReduce工作笔记——Hadoop shell 常用文件操作命令
MapReduce工作笔记——Job上传普通文件和大文件
MapReduce工作笔记——Streaming Job中jar包上传与使用指定
MapReduce工作笔记——Job提交任务中-D和-jobconf的区别
MapReduce工作笔记——Hadoop Streaming多目录/多路输入
MapReduce工作笔记——Streaming输入input解压
MapReduce工作笔记——Streaming输出output压缩
MapReduce工作笔记——Streaming多路输出
MapReduce工作笔记——Job调度参数设置
MapReduce工作笔记——yarn reducer 内存溢出 beyond physical memory limits
MapReduce工作笔记——指定列分桶/排序

MapReduce之多目录输出
weixin_43006131的博客
11-16 445
多目录输出： 输出两个文件一个是最大值，一个最小值。 主要操作reduce阶段 1.在reduce阶段定义多目录输出对象 private MutipleOutPuts<Text,DouWritable> outputs =null; 2.在setup()创建多目录输出对象 需要context支持 outputs = new MultipleOutputs(context);...
MapReduce工作笔记——Hadoop Streaming多目录/多路输入
Congying-Wang的博客
12-04 7113
文章目录0. 前言1. 使用通配符*2. 逗号分割3. 输入数组形式4. 总结 MapReduce工作笔记 系列目录：MapReduce工作笔记——目录 0. 前言 在工作中时常会遇到一个job需要多路径的输入，比如计算CTR，需要PV、Click的输入路径，或者是想对一周的数据做Merge等， 下面将提供三种方法来完成多目录/多路输入。 比如，我路径下有如下共12个文件： $ hls /h...
深入理解MapReduce架构设计与实现原理--目录结构
阿松的博客
11-27 362
12章 1-2章：hadoop源代码的组织结构、获取、编译、调试、阅读环境搭建，以及mapreduce的设计理念和基本架构。 3章：mapreduce的编程接口，hadoop的工作流 4-8章：mapreduce的运行时环境，包括rpc框架、客户端、JobTracker、TaskTracker和Task内部实现细节和机制剖析 9-12章：hadoop性能优化、多用户作业调度器、安全机制和下一代mapreduce框架等高级主题 ...
学习笔记目录
conanswp的专栏
04-22 1073
学习笔记目录 1.数据结构与算法： - 数据结构：C语言版本 2.数据库： - Head First SQL：学习笔记1/2 - Head First SQL：学习笔记2/2 - oracle入门学习笔记 - MyBatis学习笔记 - Redis指南：安装、五种类型命令 3.Java： - JavaSE学习笔记 - Thinking in Java读书笔记1 - ...
整理一下准备编写的笔记目录
jimmee的专栏
12-31 245
    工作6年，主要从事分布式服务器端开发（3年），做过垂直爬虫和搜索以及数据挖掘（2年）,1年的产品的业务开发，学习过和使用过的东西，陆续会写笔记，在整理的同时，算是一种经验积累的记录吧。   tcp通信过程中的一些重要事项，udt的原理和源码分析，参看 http://jimmee.iteye.com/admin/blogs/2037451 系列 图片处理 垂直爬虫的注意点 ht...
Hadoop学习(四)Mapreduce实例
cuibin1991的专栏
09-02 307
首先需要修改配置文件，修改yarn-site.xml，配置如下： <configuration> <property> <name>yarn.resourcemanager.hostname</name> <value>localhost</value> </propert...
MapReduce工作笔记——Streaming多路输出
Congying-Wang的博客
12-11 1512
文章目录多路输出实现 MapReduce工作笔记 系列目录：MapReduce工作笔记——目录 多路输出 加入如下命令： -outputformat org.apache.hadoop.mapred.lib.SuffixMultipleTextOutputFormat \ -jobconf suffix.multiple.outputformat.filesuffix=file_path...
MapReduce工作笔记——Job调度参数设置
Congying-Wang的博客
12-13 2560
文章目录1. JobName2. Reduce的个数3. Job的task并发数4. 设置Job的失败比例5. 设置Job的优先级6. 设置task的超时时间7. 预测执行 1. JobName 指定有意义JobName, 一般是自己的名字+Job作用。 mapred.job.name=&amp;quot;xxx_test&amp;quot; 2. Reduce的个数 说明1 mapred.reduce.tasks 3. Job...
MapReduce工作笔记——Job上传普通文件和大文件
Congying-Wang的博客
11-29 2911
文章目录0. 前言1. 上传普通文件2. 上传大文件2.1 cacheFile上传至Hdfs2.2 cacheArchive上传压缩文件 MapReduce工作笔记 系列目录：MapReduce工作笔记——目录 0. 前言 我们在配置MR Streaming任务的时候，通常会上传mapper、reducer以及其他会用到的一些文件，在MapReduce工作笔记——Hadoop shell 常用...
MapReduce学习笔记 —— Map的中间结果
01-07 2620
《Hadoop技术内幕——深入解析MapReduce架构设计与实现原理》（董西城著）一书中，第8章《Task运行过程分析》中第3小结详细介绍了Map Task的内部实现，过程如图所示： 在Spill阶段，当环形缓冲区满后，MapReduce会将数据写到本地磁盘上，生成一个临时文件。其步骤如下： 对缓冲区kvbuffer中区间[bufstart, bufend)内的数据进行排序。会先pa
云计算题库
Alex_wanwan的博客
05-12 6040
1.下列关于云存储的描述不正确的是 ( ) A. 可以将网络中大量各种不同类型的存储设备通过应用软件集合起来协同工作。 B. 需要通过集群应用、网格技术或分布式文件系统等技术实现 C. 云存储通过服务的形式提供给用户使用 D. “云存储对于使用者来讲是透明的”,也就是说使用者清楚存储设备的品牌,型号的具体细节 答案: D 2.下面哪个操作肯定是宽依赖 A. flatMap B. sample C. map D. reduceByKey 答案:D 3.mapreduce的样例放在哪个目录中
YARN 作业 Staging目录的用途及配置
MAYIBO—BG的专栏
12-17 5531
目录staging目录的用途MapReduce作业staging的配置示例Spark 作业Staging目录的配置示例 staging目录的用途 关于staging目录可能很多人都不太会关注，毕竟日常运行作业也用不到这些配置。不过了解它对于我们理解作业的执行流程也是有所帮助的，比如我们都会使用hadoop jar 或 spark-submit等命令来提交一个MR或Spark作业，然后我们就会看到在集群的某些计算节点上启动executor(MapRedece对应的是mapper和reducer)来执行任务。这
mapreduce 输入路径
W1197680160的博客
08-04 933
目前为止知道MapReduce有三种输入路径的设置方式： 1、第一种是通过以下方式输入： FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0])); FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[1])); FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args...
MapReduce简述、工作流程
热门推荐
LuckyTHP
02-28 3万+
MR编程模型之执行步骤： 　　1、准备map处理的输入数据 　　2、mapper处理 　　3、Shuffle 　　4、Reduce处理 　　5、结果输出 (input)&lt;k1,v1&gt; -&gt; map -&gt;&lt;k2,v2&gt; -&gt; combine -&gt; &lt;k2,v2&gt; -&gt;reduce -&gt; &lt;k3,v3&gt;(o
印象笔记三级目录_印象笔记－笔记本分类
weixin_30908131的博客
01-09 4263
笔记本组——笔记本——笔记这是印象笔记的三层目录：最外层是笔记本组，笔记本组下面可以建许多笔记本，笔记本下面又可以建多个笔记。这是我的笔记本组这就是打开后的笔记本组下面的各个笔记本再来看看笔记来说说自己的建立方法，用的是杜威十进制编号。每天记录时，可以把零散的笔记专门建立一个笔记本组为000Inbox|零碎笔记，再将里面细分成工作、学习、生活和其他。这样可以每次建立新笔记的时候，先不用分类，先放到...
Hadoop之——MapReduce job的几种运行模式
爱笑的博客
12-26 1万+
需要的jar包 \share\hadoop\common下的jar和其子目录下lib中的jar \share\hadoop\hdfs下的jar和其子目录下lib中的jar \share\hadoop\mapreduce下的jar和其子目录下lib中的jar \share\hadoop\yarn下的jar和其子目录下lib中的jar WordCountMapper.java pac
工作记录笔记
逍遥飞鹤的专栏
04-16 7649
Java相关原理和深入学习：http://wiki.jikexueyuan.com/list/java/ RPC框架：         http://www.cnblogs.com/luxiaoxun/p/5272384.html https://my.oschina.net/huangyong/blog/361751 编程狂人周刊：http://www.tuicool.c
Hadoop学习笔记—4.初识MapReduce
deguotiantang的专栏
02-28 4657
一、神马是高大上的MapReduce 　　MapReduce是Google的一项重要技术，它首先是一个编程模型，用以进行大数据量的计算。对于大数据量的计算，通常采用的处理手法就是并行计算。但对许多开发者来说，自己完完全全实现一个并行计算程序难度太大，而MapReduce就是一种简化并行计算的编程模型，它使得那些没有多有多少并行计算经验的开发人员也可以开发并行应用程序。这也就是MapReduc
MapReduce示例-WordCount
伍婷的专栏
03-25 963
在之前的文章《Hadoop-本地模式搭建》小编提到了wordcount对单词的统计，当时...
大数据与云计算解析：MapReduce学习笔记
例如，通过MapReduce编程模型，只需编写两个关键函数——Map和Reduce，就可以有效地处理大数据。 Map函数负责将原始输入数据转化为键值对（, value>），这个过程通常涉及数据的预处理和转换。例如，Map可能会将一段...
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