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文章 2023-01-17 来自：开发者社区

Hadoop学习：MapReduce不使用Reduce将表合并提高效率

一、✌题目要求record表：ID城市编号空气指数001032450020265500305743004042460050295600601637007058310080368300902349city表：城市编号城市名称01长沙02株洲03湘潭04怀化05岳阳目标表：ID城市名称空气指数001湘潭245002株洲655003岳阳743004怀化246005株洲956006长沙637007岳阳8....

文章 2023-01-17 来自：开发者社区

Hadoop学习：MapReduce实现两张表合并

文章 2022-04-27 来自：开发者社区

Hadoop MapReduce 保姆级吐血宝典，学习与面试必读此文！（三）

8. Map端实现 JOIN8.1 概述适用于关联表中有小表的情形.使用分布式缓存,可以将小表分发到所有的map节点，这样，map节点就可以在本地对自己所读到的大表数据进行join并输出最终结果，可以大大提高join操作的并发度，加快处理速度8.2 实现步骤先在mapper类中预先定义好小表，进行join引入实际场景中的解决方案：一次加载数据库定义Mapperimport org.apache.....

文章 2022-04-27 来自：开发者社区

Hadoop MapReduce 保姆级吐血宝典，学习与面试必读此文！（二）

6. MapReduce的运行机制详解6.1 MapTask 工作机制整个Map阶段流程大体如上图所示。简单概述：inputFile通过split被逻辑切分为多个split文件，通过Record按行读取内容给map（用户自己实现的）进行处理，数据被map处理结束之后交给OutputCollector收集器，对其结果key进行分区（默认使用hash分区），然后写入buffer，每个map task....

文章 2022-04-27 来自：开发者社区

Hadoop MapReduce 保姆级吐血宝典，学习与面试必读此文！（一）

Hadoop 涉及的知识点如下图所示，本文将逐一讲解：本文档参考了关于 Hadoop 的官网及其他众多资料整理而成，为了整洁的排版及舒适的阅读，对于模糊不清晰的图片及黑白图片进行重新绘制成了高清彩图。目前企业应用较多的是Hadoop2.x，所以本文是以Hadoop2.x为主，对于Hadoop3.x新增的内容会进行说明！二、MapReduce1. MapReduce 介绍MapReduce思想在生....

问答 2020-04-23 来自：开发者社区

案例学习：MapReduce

文章 2019-07-25 来自：开发者社区

Hadoop学习(4)-mapreduce的一些注意事项

文章 2017-10-18 来自：开发者社区

一脸懵逼学习Hive的安装（将sql语句翻译成MapReduce程序的一个工具）

Hive只在一个节点上安装即可： 1.上传tar包：这个上传就不贴图了，贴一下上传后的，看一下虚拟机吧： 2.解压操作： [root@slaver3 hadoop]# tar -zxvf hive-0.12.0.tar.gz 解压后贴一下图： 3：解压缩以后启动一下hive： 4：开始操作sql：好吧，开始没有启动集群...

文章 2017-09-25 来自：开发者社区

一脸懵逼学习Hadoop中的MapReduce程序中自定义分组的实现

1：首先搞好实体类对象：　　write 是把每个对象序列化到输出流，readFields是把输入流字节反序列化，实现WritableComparable，Java值对象的比较：一般需要重写toString(),hashCode(),equals()方法 1 package com.areapartition; 2 3 import java.io.DataInput; 4 ...

文章 2017-09-20 来自：开发者社区

一脸懵逼学习Hadoop中的序列化机制——流量求和统计MapReduce的程序开发案例——流量求和统计排序

一：序列化概念序列化（Serialization）是指把结构化对象转化为字节流。反序列化（Deserialization）是序列化的逆过程。即把字节流转回结构化对象。Java序列化（java.io.Serializable）二：Hadoop序列化的特点（1）：序列化格式特点：　　紧凑：高效使用存储空间。　　快速：读写数据的额外开销小。　　可扩展...

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更新时间 2023-08-04 21:41:53

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