3.MapReduce命令汇总
简述mapreduce的运行流程
简述mapreduce的运行流程MapReduce是一种用于在大规模数据集上并行计算的模型，它由Google 公司提出并应用于分布式计算领域。
MapReduce的核心思想是将计算任务拆分为多个阶段，并在多台计算机上进行并行计算，从而提高计算效率。
本文将从MapReduce的基本概念开始，逐步解释其运行流程。
一、MapReduce概述MapReduce模型将计算任务分为两个阶段：Map（映射）和Reduce（归约）。
Map阶段将输入数据集划分为多个子集，并为每个子集生成一组键-值对。
Reduce阶段将相同键的键-值对进行归约操作，生成最终结果。
在MapReduce中，计算任务的执行由一个主节点（称为JobTracker）和多个工作节点（称为TaskTracker）协同完成。
二、任务提交阶段1.生成任务：用户向计算集群提交一个MapReduce任务，并指定输入数据集的路径、Map函数、Reduce函数等信息。
提交任务后，JobTracker 为该任务生成一个唯一的任务ID，并将任务添加到待处理任务列表中。
2.任务划分：JobTracker根据输入数据的大小和计算资源的可用情况，将任务划分为若干个MapTask和ReduceTask，并将它们分配给相应的TaskTracker进行处理。
3.任务分配：JobTracker根据与各个TaskTracker之间的网络延迟和负载情况等因素，将MapTask和ReduceTask分配给合适的TaskTracker。
任务分配过程相对复杂，需要考虑多个因素，以实现负载均衡和最大化计算资源的利用率。
三、Map阶段1.数据划分：每个Map任务在启动时，首先从数据源中读取输入数据集。
输入数据集通常被划分为多个等大小的数据块，每个数据块由单独的Map 任务处理。
2.Map函数执行：每个Map任务将输入数据块作为输入，并根据用户定义的Map函数对数据进行处理。
Map函数将输入数据转换为一组键-值对，并将它们输出到本地磁盘上的临时输出文件中。
hadoop命令及使用方法
hadoop命令及使用方法Hadoop是一个分布式计算框架，用于存储和处理大规模数据集。
下面是一些常用的Hadoop命令及其使用方法：1. hdfs命令：- hdfs dfs -ls <路径>：列出指定路径下的文件和目录。
- hdfs dfs -mkdir <路径>：创建一个新的目录。
- hdfs dfs -copyFromLocal <本地路径> <HDFS路径>：将本地文件复制到HDFS 上。
- hdfs dfs -copyToLocal <HDFS路径> <本地路径>：将HDFS上的文件复制到本地。
- hdfs dfs -cat <文件路径>：显示HDFS上的文件内容。
2. mapred命令：- mapred job -list：列出当前正在运行的MapReduce作业。
- mapred job -kill <job_id>：终止指定的MapReduce作业。
3. yarn命令：- yarn application -list：列出当前正在运行的应用程序。
- yarn application -kill <application_id>：终止指定的应用程序。
4. hadoop fs命令（与hdfs dfs命令功能相似）：- hadoop fs -ls <路径>：列出指定路径下的文件和目录。
- hadoop fs -cat <文件路径>：显示HDFS上的文件内容。
- hadoop fs -mkdir <路径>：创建一个新的目录。
- hadoop fs -put <本地文件路径> <HDFS路径>：将本地文件复制到HDFS上。
- hadoop fs -get <HDFS路径> <本地文件路径>：将HDFS上的文件复制到本地。
分布式数据处理技术mapreduce名词解释
分布式数据处理技术mapreduce名词解释MapReduce是一种分布式数据处理技术，它可以用于处理大规模数据集。
下面是对MapReduce相关名词的解释：1. Map阶段：Map阶段是MapReduce的第一个阶段，它将输入数据分割成小块，并将每个小块交给Map函数进行处理。
Map函数将每个小块转换为一系列键值对，其中键表示数据的某个属性，值表示该属性的值。
2. Reduce阶段：Reduce阶段是MapReduce的第二个阶段，它将Map阶段输出的键值对进行合并和排序，并将相同键的值合并成一个列表。
Reduce函数接收每个键和其对应的值列表，并将它们转换为输出键值对。
3. 分布式文件系统：分布式文件系统是一种可以在多台计算机上存储和访问文件的文件系统。
MapReduce使用分布式文件系统来存储输入数据和输出结果。
4. Hadoop：Hadoop是一个开源的分布式计算框架，它实现了MapReduce算法和分布式文件系统。
Hadoop可以在大规模集群上运行，处理PB级别的数据。
5. YARN：YARN是Hadoop的资源管理器，它负责管理集群中的资源，并将它们分配给不同的应用程序。
YARN可以同时支持MapReduce和其他分布式计算框架。
6. Shuffle阶段：Shuffle阶段是MapReduce的一个重要阶段，它将Map阶段输出的键值对按照键进行分组，并将相同键的值发送到同一个Reduce任务中进行处理。
7. Combiner函数：Combiner函数是一个可选的函数，它可以在Map阶段输出的键值对进行本地合并，减少数据传输量和网络带宽的消耗。
8. Partitioner函数：Partitioner函数是一个可选的函数，它可以将Map阶段输出的键值对按照键进行分区，将相同键的值发送到同一个Reduce任务中进行处理。
9. JobTracker：JobTracker是Hadoop中的一个组件，它负责管理MapReduce任务的执行。
mapreduce总结
mapreduce总结MapReduce一个由Google出的分布式编程模型，它将大数据处理转化为分布式程序模型，提供了一种简单却强大的方法来处理海量的数据。
MapReduce优点在于提供了一种既可以低成本、高效率地处理大规模数据的数据处理框架，在大数据的处理和管理方面发挥了重要作用。
本文将对MapReduce的相关概念及其实现原理、特点和应用进行综述。
一、MapReduce的概念MapReduceGoogle发明的一种解决海量数据处理的分布式编程模型，它是一种计算框架，可以将一个大型数据集分割成多个小任务，并把任务分发到多台机器上执行，并最终将小任务的结果合并成最终结果。
MapReduce模型由Google在2004年提出，并于2005年在著名论文“MapReduce：A Flexible Data Processing Tool”中被正式发表，其主要贡献者为Google公司的三位研究人员：Jeff Dean、Sanjay Ghemawat Andrew Tomkins。
二、MapReduce的实现原理MapReduce实现原理主要分2个阶段。
1. Map：Map是利用已有的数据，进行数据归类和分块的过程，将大规模的数据量分割成多个中等规模的数据块，每个数据块用一个子任务来处理；2. Reduce阶段：Reduce是从 Map的多个子任务的结果中汇总出最终的结果；MapReduce框架建立在分布式环境之上，将一个大规模的计算任务拆分成小任务，分发到各个节点运行，最后把小任务的结果合并成一个总结果。
三、MapReduce的特点MapReduce模型提供了一种机制，可以实现以下处理大规模数据的特点：1.发处理大数据：MapReduce过将大数据集分成多个小数据集，并由多个节点并行处理，从而提供了大规模数据处理的并发能力，可以提升处理效率；2.错性：MapReduce型支持容错性处理，也即当某台机器出现故障或是宕机，MapReduce架会将任务重新分发到其它机器上执行，从而保证了数据的正确性；3.可伸缩性：MapReduce型具有较高的可伸缩性，即可以根据需求随时增加或减少计算任务的数量，从而改变计算的规模；4.持低延迟的数据处理：MapReduce数据处理过程中，可以有效避免数据倾斜现象，从而减少任务处理的时间。
3-MapReduce编程详解
MapReduce编程一、实验目的1、理解MapReduce编程模型基本知识2、掌握MapReduce开发环境的搭建3、掌握MapReduce基本知识，能够运用MapReduce进行基本的开发二、实验原理MapReduce 是Hadoop两个最基础最重要的核心成员之一。
它是大规模数据（TB 级）计算的利器，Map 和Reduce 是它的主要思想，来源于函数式编程语言。
从编程的角度来说MapReduce分为Map函数和Reduce函数，Map负责将数据打散，Reduce负责对数据进行聚集，用户只需要实现map 和reduce 两个接口，即可完成TB级数据的计算。
Hadoop Map Reduce的实现采用了Master/Slave 结构。
Master 叫做JobTracker，而Slave 叫做TaskTracker。
用户提交的计算叫做Job，每一个Job会被划分成若干个Tasks。
JobTracker负责Job 和Tasks 的调度，而TaskTracker负责执行Tasks。
常见的应用包括：日志分析和数据挖掘等数据分析应用，另外，还可用于科学数据计算，如圆周率PI 的计算等。
MapReduce 框架的核心步骤主要分两部分：Map 和Reduce。
当你向MapReduce 框架提交一个计算作业时，它会首先把计算作业拆分成若干个Map 任务，然后分配到不同的节点上去执行，每一个Map 任务处理输入数据中的一部分，当Map 任务完成后，它会生成一些中间文件，这些中间文件将会作为Reduce 任务的输入数据。
Reduce 任务的主要目标就是把前面若干个Map 的输出汇总到一起并输出。
按照以上基本的描述，其工作图如下。
从工作流程来讲，MapReduce对应的作业Job首先把输入的数据集切分为若干独立的数据块，并由Map组件以Task的方式并行处理。
处理结果经过排序后，依次输入给Reduce 组件，并且以Task的形式并行处理。
mapreduce词频统计实验过程
mapreduce词频统计实验过程mapreduce是一种分布式计算框架，被广泛应用于大数据处理中。
其核心思想是将任务分为两个阶段，分别为map和reduce阶段。
其中，map 阶段将输入数据切分为一个个的小块，并由多个workers并行处理；而reduce阶段则汇总并合并map阶段的输出结果，生成最终的统计结果。
在本文中，我将介绍使用mapreduce进行词频统计的实验过程。
首先，我们需要准备实验环境。
在介绍实验环境之前，我们需要先了解一下mapreduce的基本组成部分。
mapreduce由一个master节点和多个worker节点组成。
每个worker节点都有自己的计算资源和存储空间。
在实验中，我将使用三台虚拟机作为worker节点，另一台虚拟机作为master 节点。
接下来，我们需要编写并运行map和reduce函数。
在本次实验中，我们将使用Python编写这两个函数。
map函数的作用是将输入数据切分为若干个小块，并对每个小块进行词频统计。
具体的代码如下所示：pythondef map_function(data):words = data.split()word_count = {}for word in words:if word in word_count:word_count[word] += 1else:word_count[word] = 1return word_count在这段代码中，我们首先将输入数据按空格切分成一个个的单词。
然后，我们使用一个字典来统计每个单词出现的次数。
最终，我们将这个字典作为map函数的输出。
接下来，我们需要编写reduce函数。
reduce函数的作用是将map阶段输出的结果进行合并，并生成最终的词频统计结果。
具体的代码如下所示：pythondef reduce_function(word_counts):result = {}for word_count in word_counts:for word, count in word_count.items():if word in result:result[word] += countelse:result[word] = countreturn result在这段代码中，我们首先定义了一个空字典result，用于保存最终的统计结果。
hadoop的基本操作命令
hadoop的基本操作命令Hadoop是目前最流行的分布式计算框架之一，其强大的数据处理能力和可扩展性使其成为企业级应用的首选。
在使用Hadoop时，熟悉一些基本操作命令是必不可少的。
以下是Hadoop的基本操作命令：1. 文件系统命令Hadoop的文件系统命令与Linux系统类似，可以用于管理Hadoop的文件系统。
以下是一些常用的文件系统命令：- hdfs dfs -ls：列出文件系统中的文件和目录。
- hdfs dfs -mkdir：创建一个新目录。
- hdfs dfs -put：将本地文件上传到Hadoop文件系统中。
- hdfs dfs -get：将Hadoop文件系统中的文件下载到本地。
- hdfs dfs -rm：删除文件系统中的文件或目录。
- hdfs dfs -du：显示文件或目录的大小。
- hdfs dfs -chmod：更改文件或目录的权限。
2. MapReduce命令MapReduce是Hadoop的核心计算框架，用于处理大规模数据集。
以下是一些常用的MapReduce命令：- hadoop jar：运行MapReduce作业。
- hadoop job -list：列出所有正在运行的作业。
- hadoop job -kill：终止正在运行的作业。
- hadoop fs -copyFromLocal：将本地文件复制到Hadoop文件系统中。
- hadoop fs -copyToLocal：将Hadoop文件系统中的文件复制到本地。
- hadoop fs -rmr：删除指定目录及其所有子目录和文件。
3. YARN命令YARN是Hadoop的资源管理器，用于管理Hadoop集群中的资源。
以下是一些常用的YARN命令：- yarn node -list：列出所有节点的状态。
- yarn application -list：列出所有正在运行的应用程序。
- yarn application -kill：终止正在运行的应用程序。
mapreduce名词解释
MapReduce名词解释
MapReduce是一种用于并行处理大规模数据的编程模型和算法。
它采用了分布式计算的思想，将数据分成若干个小块，然后分配给不同的计算节点进行处理。
MapReduce包括两个主要阶段：Map（映射）和Reduce（归约）。
在Map阶段，输入的数据会被拆分成一个个的键值对，并由多个Map任务并行处理。
每个Map任务会对输入的键值对进行处理，并生成中间结果。
在Reduce阶段，相同键的中间结果会被分组到同一个Reduce任务，并按照一定的规则进行处理和合并。
最终，Reduce任务会输出最终结果。
例如，统计一篇文档中每个单词的出现次数，就可以使用MapReduce来实现。
MapReduce的优点包括：
•可扩展性强：能够处理大规模数据集，并充分利用分布式计算的优势。
•容错性好：蜗牛节点的存在，即使有计算节点发生故障，整个任务也不会失败。
•简化并行计算：开发者只需要关注数据的映射和归约逻辑，而不用担心细节。
MapReduce的应用场景包括：
•大规模数据处理和分析
•搜索引擎索引构建
•推荐系统
•日志分析
•图计算等。
mapreduce基础编程
mapreduce基础编程MapReduce是一种分布式计算模型，主要用于处理大规模数据集。
在大数据时代，MapReduce已经成为了大数据处理的重要工具之一。
本文将介绍MapReduce的基础编程，包括程序结构、Mapper、Reducer、Partitioner等概念。
1. MapReduce程序结构MapReduce程序由两个部分组成：Map函数和Reduce函数。
Map 函数将输入数据划分为若干个子集，每个子集进行单独处理并输出一个键值对；Reduce函数将Map函数输出的键值对进行合并，得到最终的结果。
2. MapperMapper是MapReduce程序中的一个重要组成部分。
Mapper将输入数据分块，每个分块生成一组键值对。
Mapper的主要任务是将输入数据处理为键值对，并将这些键值对传递给Reducer。
3. ReducerReducer是MapReduce程序中的另一个重要组成部分。
Reducer 将Mapper输出的键值对进行合并，得到最终的结果。
Reducer的主要任务是对Mapper输出的键值对进行合并和聚合操作。
4. PartitionerPartitioner是MapReduce程序中的另一个重要组成部分。
Partitioner将Reducer的输入键值对进行分组，将相同的键值对分配到同一个Reducer中。
Partitioner的主要任务是保证相同的键值对进入同一个Reducer中进行合并操作，从而保证MapReduce程序的正确性。
总之，MapReduce是一种分布式计算模型，主要用于处理大规模数据集。
MapReduce程序由Map函数和Reduce函数组成，Mapper将输入数据分块，每个分块生成一组键值对，Reducer将Mapper输出的键值对进行合并，得到最终的结果。
Partitioner将Reducer的输入键值对进行分组，保证相同的键值对进入同一个Reducer中进行合并操作。
mapreduce实现矩阵乘法
MapReduce实现矩阵乘法简介在大数据处理中，矩阵乘法是一项重要的计算任务。
MapReduce是一种用于分布式计算的编程模型，它可以有效地处理大规模数据集。
本文将介绍如何使用MapReduce实现矩阵乘法，并详细讲解其实现原理和步骤。
矩阵乘法矩阵乘法是线性代数中常见的运算，它将两个矩阵相乘得到一个新的矩阵。
假设有两个矩阵A和B，它们的乘积C可以用以下公式表示：C(i,j) = Σ(A(i,k) * B(k,j))其中，C(i,j)表示C矩阵中第i行第j列的元素，A(i,k)表示A矩阵中第i行第k 列的元素，B(k,j)表示B矩阵中第k行第j列的元素。
MapReduce实现原理MapReduce将大规模数据集分解成多个小数据块，并在多台计算机上并行处理这些小数据块。
它由两个主要步骤组成：Map和Reduce。
•Map：将输入数据划分为多个键值对，并对每个键值对执行一次映射操作。
•Reduce：将具有相同键的所有值进行合并，并对每个唯一键执行一次归约操作。
在矩阵乘法的实现中，我们可以将A矩阵和B矩阵分别划分为多个小数据块，并在Map阶段执行矩阵乘法的局部计算。
在Reduce阶段将具有相同位置的元素进行合并，得到最终的结果。
MapReduce实现步骤下面是使用MapReduce实现矩阵乘法的详细步骤：1.输入：假设有两个矩阵A和B，它们分别存储在两个文件中。
每个文件包含多行，每行代表矩阵中的一行，行内元素用空格或制表符分隔。
2.Map阶段：–读取A矩阵文件，并对每一行执行以下操作：•将行号作为键，将列号和元素值作为值发射出去。
–读取B矩阵文件，并对每一行执行以下操作：•将列号作为键，将行号和元素值作为值发射出去。
3.Shuffle阶段：将相同键的值进行合并，得到一个键值对列表。
4.Reduce阶段：–对于每个键值对，执行以下操作：•提取行号、列号和元素值。
•根据行号判断当前键值对来自A矩阵还是B矩阵。
mapreduce用法
MapReduce是一种大规模数据处理的编程模型，最初由Google公司提出，用于处理海量数据。
它分为两个阶段：Map阶段和Reduce阶段。
下面是MapReduce的用法：1. **编写Map函数：**Map函数将输入数据按照指定的规则转换成(Key, Value)对，其中Key表示数据的分类，Value表示数据的内容。
例如，我们可以编写一个Map函数将一个文件中的每一行转换成(Key, Value)对，其中Key是行号，Value是该行的内容。
2. **编写Reduce函数：**Reduce函数按照指定的规则对Map阶段输出的结果进行合并和处理。
Reduce函数的输入参数是(Key, [Value1, Value2, ...])，其中Key表示数据的分类，Value1, Value2, ...表示属于该分类的所有数据。
例如，我们可以编写一个Reduce函数将Map阶段输出的所有行按照分类（即行号）合并成一个文件。
3. **配置MapReduce任务：**在Hadoop中，你需要设置MapReduce任务的输入和输出路径，并指定Map和Reduce函数的实现类。
例如，可以使用以下代码创建一个MapReduce任务：```job = Job.getInstance(configuration, "MyJob")job.setJarByClass(MyJob.class)job.setMapperClass(MyMapper.class)job.setReducerClass(MyReducer.class)job.setOutputKeyClass(Text.class)job.setOutputValueClass(IntWritable.class)FileInputFormat.addInputPath(job, new Path("input"))FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("output"))```4. **运行MapReduce任务：**在设置好MapReduce任务后，你可以将其提交到Hadoop集群上运行。
mapreduce模型中map函数与reduce函数
MapReduce模型中的map函数与reduce函数1. Map函数Map函数是MapReduce模型中的一个关键组件，它用于对输入数据进行处理和转换。
在MapReduce任务中，输入数据被分割成多个小片段，并由不同的map任务并行处理。
每个map任务都会独立地对其分配到的数据片段执行相同的操作，并输出中间结果。
1.1 定义与用途Map函数通常由用户自定义，它接受一对输入键值对，然后生成一系列中间键值对作为输出。
具体来说，Map函数将输入键值对映射为零个或多个中间键值对。
Map函数的主要用途包括： - 数据清洗：将原始数据进行处理、过滤和转换，去除噪声和冗余。
- 数据提取：从原始数据中抽取有用信息。
- 数据转换：将原始数据转换为更方便处理的形式。
- 数据归约：将大规模数据集划分为小块进行并行处理。
1.2 工作方式Map函数通常采用迭代方式来处理输入数据集。
对于每个输入键值对，Map函数会调用用户定义的映射方法，并生成一个或多个中间键值对。
具体工作流程如下： 1. 输入键值对 <key, value> 被传递给用户定义的映射方法。
2. 映射方法对输入数据进行处理，并生成一系列中间键值对 <intermediateKey, intermediateValue>。
3. 生成的中间键值对被缓存，并等待后续的处理。
在Map阶段结束后，MapReduce框架根据中间键值对的键进行分组，将具有相同中间键的值聚合在一起，并将它们传递给Reduce函数进行进一步处理。
2. Reduce函数Reduce函数是MapReduce模型中的另一个关键组件，它用于对经过Map阶段处理后的数据进行汇总和计算。
在MapReduce任务中，多个Reduce任务会并行地处理不同组的数据，并生成最终结果。
2.1 定义与用途Reduce函数通常由用户自定义，它接收一组具有相同键的中间值作为输入，并生成最终结果。
mapreduce计算的主要流程
mapreduce计算的主要流程
MapReduce计算的主要流程包括以下几个步骤：
1. 输入数据分片(Shuffle)：输入数据被分成若干个分片，每个分片由MapReduce框架分配给一个Map任务处理。
2. 映射(Map)：每个Map任务读取自己分片的数据，并按照用户指定的映射函数将输入键值对映射为若干个中间键值对，然后将中间键值对写入本地磁盘。
3. 合并(Combiner，可选)：为了减少网络传输的数据量，中间结果可以在Map节点上进行合并操作，减小输出到Reduce节点上的数据量，提高计算效率。
4. 分组(Group)：中间键值对根据键值进行排序和分组操作，相同键值的值被分配到同一个Reduce任务上处理。
5. 归约(Reduce)：每个Reduce任务读取自己分组的数据，并按照用户指定的归约函数对相同键的值进行归约操作，然后将结果写入本地磁盘。
6. 输出数据合并：归约结果按照键值排序和合并操作，输出到最终结果文件。
整个MapReduce计算过程可并行处理，其中Map和Reduce过程可以在不同的计算节点上并发执行，提高了数据处理的效率。
hdfs的文件操作命令以及mapreduce程序设计
hdfs的文件操作命令以及mapreduce程序设计Hadoop分布式文件系统（HDFS）是Hadoop框架的一部分，用于存储和处理大规模数据集。
以下是HDFS的一些常见文件操作命令：1. 查看文件和目录：- `hadoop fs -ls <path>`：列出指定路径下的文件和目录。
- `hadoop fs -du <path>`：查看指定路径下的文件和目录的大小。
2. 创建和删除目录：- `hadoop fs -mkdir <path>`：创建一个新目录。
- `hadoop fs -rmr <path>`：递归删除指定路径下的所有文件和目录。
3. 文件复制和移动：- `hadoop fs -cp <src> <dest>`：将源路径中的文件复制到目标路径。
- `hadoop fs -mv <src> <dest>`：将源路径中的文件移动到目标路径。
4. 文件上传和下载：- `hadoop fs -put <localSrc> <dest>`：将本地文件上传到HDFS中的指定路径。
- `hadoop fs -get <src> <localDest>`：将HDFS中的文件下载到本地目录。
5. 查看文件内容：- `hadoop fs -cat <path>`：显示指定路径下文件的内容。
- `hadoop fs -tail <path>`：显示指定文件的最后几行内容。
上述命令可以在命令行中使用。
此外，Hadoop还提供了Java 编程接口（API）和命令行工具（如`hadoop jar`）来编写和运行MapReduce程序。
以下是使用Java编写的简单MapReduce程序的示例：```javaimport org.apache.hadoop.fs.Path;import org.apache.hadoop.io.IntWritable;import org.apache.hadoop.io.Text;import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat; import java.io.IOException;public class WordCount {public static class TokenizerMapper extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable> {private final IntWritable one = new IntWritable(1);private Text word = new Text();public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {String[] words = value.toString().split(" ");for (String w : words) {word.set(w);context.write(word, one);}}}public static class IntSumReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {private IntWritable result = new IntWritable();public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException { int sum = 0;for (IntWritable val : values) {sum += val.get();}result.set(sum);context.write(key, result);}}public static void main(String[] args) throws Exception {Job job = Job.getInstance();job.setJarByClass(WordCount.class);job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);job.setReducerClass(IntSumReducer.class);job.setOutputKeyClass(Text.class);job.setOutputValueClass(IntWritable.class);FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);}}```该示例是一个简单的词频统计程序。
mapreduce的执行流程
mapreduce的执行流程一、概述MapReduce是一种分布式计算模型，用于处理大规模数据集。
它将数据划分为若干个小块，并在多台计算机上并行处理这些小块，最后将结果合并起来。
本文将详细介绍MapReduce的执行流程。
二、MapReduce的组成部分1. JobTracker：负责管理作业的执行过程，包括任务的调度和监控。
2. TaskTracker：在每个节点上运行，负责执行具体的任务。
3. Mapper：将输入数据划分为若干个小块，并对每个小块进行处理。
4. Reducer：将Mapper输出的结果进行合并。
三、MapReduce的执行流程1. 提交作业用户通过命令行或API提交作业到JobTracker。
JobTracker会为该作业分配一个唯一标识符，并将该作业加入等待队列中。
2. 将输入数据划分为小块JobTracker会根据输入数据大小和集群规模等因素决定如何划分输入数据。
通常情况下，输入数据会被划分成若干个大小相等的小块。
每个小块包含了一部分原始输入数据。
3. 将任务分配给TaskTrackerJobTracker会根据可用资源和任务优先级等因素，选择适合执行该任务的TaskTracker，并向其发送任务信息。
TaskTracker会接收到该任务信息，并创建一个新的进程来执行该任务。
4. Mapper的执行Mapper会对输入数据进行处理，并将结果输出到本地磁盘中。
Mapper的输出结果通常是一系列键值对，其中键是某种标识符，值是与该标识符相关联的数据。
5. 将Map输出结果传输到ReducerMap输出结果通常很大，无法在单个节点上处理。
因此，需要将Map 输出结果分发到多个节点上进行合并。
JobTracker会根据任务优先级和可用资源等因素，选择适合执行Reducer任务的TaskTracker，并向其发送任务信息。
Reducer会接收到该任务信息，并创建一个新的进程来执行该任务。
hdfs和mapreduce综合实训hdfs文件读写
Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce是Hadoop的核心组件，用于大规模数据的存储和处理。
以下是一个简单的HDFS和MapReduce的实训例子，涉及到HDFS文件的读写操作。
实训目标：1.了解HDFS的基本操作，如创建目录、上传文件、下载文件等。
2.了解MapReduce的基本概念和工作原理。
3.使用MapReduce对HDFS中的数据进行处理。
实训步骤：一、准备环境1.安装Hadoop，配置好环境变量。
2.启动Hadoop集群，包括NameNode、DataNode等。
二、HDFS操作打开终端，使用hdfs dfs -mkdir命令创建目录。
例如：shellhdfs dfs -mkdir /user/hadoop/data上传本地文件到HDFS目录中，使用hdfs dfs -put命令。
例如：shellhdfs dfs -put localfile.txt /user/hadoop/data/从HDFS下载文件到本地，使用hdfs dfs -get命令。
例如：shellhdfs dfs -get /user/hadoop/data/localfile.txt localfile_downloaded.txt列出HDFS目录中的文件，使用hdfs dfs -ls命令。
例如：shellhdfs dfs -ls /user/hadoop/data/删除HDFS中的文件或目录，使用hdfs dfs -rm命令。
例如：shellhdfs dfs -rm /user/hadoop/data/localfile.txt三、MapReduce操作1.编写MapReduce程序，可以使用Java或其他支持的语言。
以下是一个简单的MapReduce程序的示例：Mapper类：将输入的文本行分割成单词，并输出每个单词和其出现次数。
Reducer类：将相同单词的计数进行累加。
2. 将Mapper和Reducer类编译打包成JAR文件。
mapreduce中map和reduce的作用
mapreduce中map和reduce的作用
在 MapReduce 中，`Map` 和 `Reduce` 是两个核心的操作。
1. **Map 阶段**：
- 作用：`Map` 阶段的主要作用是将输入数据进行处理并生成键值对。
- 具体过程：在 `Map` 阶段，输入数据被分割成多个数据块，并分配给多个 `Mapper` 任务。
每个 `Mapper` 任务接收一个数据块，并对其中的每个记录进行处理。
`Mapper` 任务根据输入数据的特点，生成键值对，并将它们输出到中间结果存储中。
2. **Reduce 阶段**：
- 作用：`Reduce` 阶段的主要作用是对 `Map` 阶段生成的中间结果进行汇总和处理。
- 具体过程：在 `Reduce` 阶段，中间结果会被收集并按照键进行分组，然后传递给多个 `Reducer` 任务。
每个 `Reducer` 任务接收一个键值对集合，并对相同键的所有值进行处理。
`Reducer` 任务根据指定的聚合函数或操作，将相关的值进行合并和汇总，生成最终的输出结果。
通过 `Map` 和 `Reduce` 阶段的处理，MapReduce 框架将大规模的数据处理任务分解成多个小规模的任务，并行地在多个计算节点上执行。
这种分布式处理的方式可以提高处理速度和效率，并且能够处理大规模的数据集。
需要注意的是，以上是 MapReduce 的基本原理和作用的简单描述，实际的 MapReduce 实现可能会根据具体的应用场景和需求进行一些调整和扩展。
mapreduce基本数据类型
mapreduce基本数据类型MapReduce基本数据类型MapReduce是一种分布式计算框架，它可以处理大规模数据集。
在MapReduce中，数据被分为若干个块，并行处理每个块。
这些块可以存储在不同的计算机上，因此MapReduce可以利用多台计算机的计算能力来加速处理。
在MapReduce中，有几种基本的数据类型。
这些数据类型是MapReduce中最基础的部分，理解它们对于深入理解整个框架非常重要。
1. 输入键值对输入键值对是MapReduce中最基本的数据类型之一。
在Map阶段，输入键值对被传递给Mapper函数进行处理。
输入键值对通常表示一个文本文件或一个数据库表中的一行记录。
输入键值对由两部分组成：键和值。
键通常是一个标识符，用于唯一地标识该记录或该行文本。
值则是该记录或该行文本的内容。
2. 中间键值对中间键值对是MapReduce中另一个重要的数据类型。
在Mapper函数处理完输入键值对后，它会输出若干个中间键值对。
这些中间键值对会被传递给Reducer函数进行处理。
中间键值对也由两部分组成：键和值。
不同于输入键值对，中间键通常是一个单词或者一个短语，而值则是该单词或短语在文本中出现的次数。
3. 输出键值对输出键值对是MapReduce中最终的结果。
在Reducer函数处理完所有的中间键值对后，它会输出若干个输出键值对。
这些输出键值对通常表示整个数据集的统计结果。
输出键值对也由两部分组成：键和值。
不同于中间键值对，输出键通常是一个汇总信息，而值则是该汇总信息所代表的数量或者百分比。
4. 计数器计数器是MapReduce中一个特殊的数据类型。
它用于记录程序执行中一些重要的统计信息，例如输入记录数、输出记录数、错误记录数等等。
计数器通常由两部分组成：名称和数量。
名称表示该计数器所记录的信息类型，数量则表示该信息类型出现的次数。
5. 分布式缓存分布式缓存也是MapReduce中一个特殊的数据类型。
Mapreduce中Map与Reduce的个数制定
Mapreduce中Map与Reduce的个数制定操作：MapReduce框架将⽂件分为多个splits，并为每个splits创建⼀个Mapper，所以Mappers的个数直接由splits的数⽬决定。
⽽Reducers的数⽬可以通过job.setNumReduceTasks()函数设置1、Map任务的个数：理论值：1、Mapper数据过⼤的话，会产⽣⼤量的⼩⽂件,过多的Mapper创建和初始化都会消耗⼤量的硬件资源Mapper数太⼩，并发度过⼩，Job执⾏时间过长，⽆法充分利⽤分布式硬件资源2、map并⾏度是⼤约每个节点10-100个map，且最好每个map的执⾏时间⾄少⼀分钟合理map个数：经验总结：1、hdfs上的数据进⾏⼤块化1）如果某个input的⽂件⾮常的⼤，⽐如 1TB，可以考虑将hdfs上的每个block size设⼤，这样map和reduce的数据可以减⼩。
还可以通过命令：hadoop distcp -Ddfs.block.size=$[256*1024*1024] /path/to/inputdata /path/to/inputdata-with-largeblocks的⽅式来将已经存在hdfs上的数据进⾏⼤块化。
然后删除掉原先的⽂件。
2）通常对于每⼀个输⼊的⽂件会有⼀个map split。
如果输⼊⽂件太⼤，超过了hdfs块的⼤⼩（128M）那么对于同⼀个输⼊⽂件我们会有多余2个的map运⾏起来，会有⼀个⽐例进⾏运算来进⾏切⽚，为了减少资源的浪费；例如⼀个⽂件⼤⼩为260M，在进⾏MapReduce运算时，会⾸先使⽤260M/128M，得出的结果和1.1进⾏⽐较⼤于则切分出⼀个128M作为⼀个分⽚，剩余132M，再次除以128，得到结果为1.03，⼩于1.1则将132作为⼀个切⽚，即最终260M被切分为两个切⽚进⾏处理，⽽⾮3个切⽚2、MapReduce读取HBase表时会通过配置信息获取HBase表名，然后构造⼀个HTable对象，未设定开始和结束rowkey，mapper任务数默认是和表分区数相等，详细参考TableInputFormat的⽗类TableInputFormatBase；重新实现⼀个TableInputFormat类，重写其中的getSplits()⽅法，可以⾃定义实现⼀个region对应N个Mapper任务2、reduce任务的个数：理论值Reduce任务是⼀个数据聚合的步骤，数量默认为1。
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MapReduce命令汇总
1.手动代码调整程序中Map处理文件的大小，可增大处理的Map数量
Configuration conf = new Configuration();
conf.setLong(“mapred.max.split.size”, 20*1024*1024)
2.在运行MapReduce任务的时候，出现如下错误：
Error: org.apache.hadoop.mapreduce.task.reduce.Shuffle$ShuffleError: error in shuffle in fetcher#1
at org.apache.hadoop.mapreduce.task.reduce.Shuffle.run(Shuffle.java:134)
at org.apache.hadoop.mapred.ReduceTask.run(ReduceTask.java:376)
at org.apache.hadoop.mapred.YarnChild$2.run(YarnChild.java:167)
at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method)
at javax.security.auth.Subject.doAs(Subject.java:396)
at erGroupInformation.doAs(UserGroupInformation.java:1556) at org.apache.hadoop.mapred.YarnChild.main(YarnChild.java:162) Caused by: ng.OutOfMemoryError: Java heap space
at org.apache.hadoop.io.BoundedByteArrayOutputStream.<init>(BoundedByteArrayOutputStre am.java:56)
at org.apache.hadoop.io.BoundedByteArrayOutputStream.<init>(BoundedByteArrayOutputStre am.java:46)
at org.apache.hadoop.mapreduce.task.reduce.InMemoryMapOutput.<init>(InMemoryMapOutp ut.java:63)
at org.apache.hadoop.mapreduce.task.reduce.MergeManagerImpl.unconditionalReserve(Merge ManagerImpl.java:297)
at org.apache.hadoop.mapreduce.task.reduce.MergeManagerImpl.reserve(MergeManagerImpl.j ava:287)
at org.apache.hadoop.mapreduce.task.reduce.Fetcher.copyMapOutput(Fetcher.java:411) at org.apache.hadoop.mapreduce.task.reduce.Fetcher.copyFromHost(Fetcher.java:341)
at org.apache.hadoop.mapreduce.task.reduce.Fetcher.run(Fetcher.java:165) 解决方案：
根据《Hadoop:The Definitive Guide 4th Edition》所述(P203-219)，map任务和reduce 任务之间要经过一个shuffle过程，该过程复制map任务的输出作为reduce任务的输入
具体的来说，shuffle过程的输入是：map任务的输出文件，它的输出接收者是：运行reduce 任务的机子上的内存buffer，并且shuffle过程以并行方式运行
参数mapreduce.reduce.shuffle.input.buffer.percent控制运行reduce任务的机子
上多少比例的内存用作上述buffer(默认值为0.70)，参数mapreduce.reduce.shuffle.parallelcopies控制shuffle过程的并行度(默认值为5)
那么"mapreduce.reduce.shuffle.input.buffer.percent" * "mapreduce.reduce.shuffle.parallelcopies" 必须小于等于1，否则就会出现如上错误
因此，我将mapreduce.reduce.shuffle.input.buffer.percent设置成值为0.1，就可以正常运行了（设置成0.2，还是会抛同样的错）
另外，可以发现如果使用两个参数的默认值，那么两者乘积为3.5，大大大于1了，为什么没有经常抛出以上的错误呢？
1)首先，把默认值设为比较大，主要是基于性能考虑，将它们设为比较大，可以大大加快从map复制数据的速度
2)其次，要抛出如上异常，还需满足另外一个条件，就是map任务的数据一下子准备好了等待shuffle去复制，在这种情况下，就会导致shuffle过程的“线程数量”和“内存buffer使用量”都是满负荷的值，自然就造成了内存不足的错误；而如果map任务的数据是断断续续完成的，那么没有一个时刻shuffle过程的“线程数量”和“内存buffer使用量”是满负荷值的，自然也就不会抛出如上错误
另外，如果在设置以上参数后，还是出现错误，那么有可能是运行Reduce任务的进程的内存总量不足，可以通过mapred.child.Java.opts参数来调节，比如设置mapred.child.java.opts=-Xmx2024m。