MapReduce简介在Hadoop MapReduce中，框架会确保reduce收到的输入数据是根据key排序过的。数据从Mapper输出到Reducer接收，是一个很复杂的过程，框架处理了所有问题，并提供了很多配置项及扩展点。一个MapReduce的大致数据流如下图：更详细的MapReduce介绍参考Hadoop MapReduce原理与实例。Mapper的...
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2016-07-18 04:24:38
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为什么需要在Mapper端进行归约处理？ 为什么可以在Mapper端进行归约处理？ 既然在Mapper端可以进行归约处理，为什么在Reducer端还要处理？ 上面三个问题，可以查看帖子 hadoop中，combine、partition、shuffle作用分别是什么？ ...
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2016-07-11 17:00:27
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Hadoop mapreduce对外提供了5个可编程组件，分别是InputFormat，Mapper，Partitioner，Reducer，OutputFormat
mapreduce能解决的问题有一个共同特点：任务可被分解成多个子问题，且这些子问题相对独立，彼此不会相互牵制。
分治的思想。
task分为maptask和reducetask。hdfs以固定大小的block为基本的存储单元，...
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2016-07-05 10:22:09
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用php写了简单map reduce程序，使用cat test.txt | php mapper.php | php reducer.php 测试过脚本没有问题，然而使用hadoop时就总是jobs fail。 因此得出结论是在上传脚本到hadoop服务器上执行时的命令输入错误。以下总结两个易错点：... ...
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2016-07-02 21:26:30
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一、HadoopStreaming:HadoopStreaming是Hadoop发行包的一个功能。HadoopStreaming的作用是，可以使用任何可运行程序或脚本作为Mapper和/或Reducer来创建和执行MapReduce作业。例如：$HADOOP_HOME/bin/hadoopjar$HADOOP_HOME/hadoop-streaming.jar-inputmyInputDirs-outputmyOut..
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2016-06-21 14:10:58
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We will learn how to encapsulate the knowledge about the state shape in the reducer files, so that the components don’t have to rely on it. In current ...
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2016-06-06 21:55:42
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Seamless pipe Pipe fittings pipe elbow pipe tee pipe reducer pipe cap pipe bend pipe cross seamless pipe ERW steel pipe Api5l pipe weld neck flange sl ...
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2016-06-02 13:07:24
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MRUnit可以花费时间少，并且可以分别测试mapper和reducer 步骤： 1、 运用MRUnit测试mapper和reducer 2、 执行mapreduce代码的本地化测试 3、 使用hadoop日志 4、 通过计数器跟踪执行指标 Testing Mapper的过程 1、 实例化mapdi ...
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移动开发 时间：
2016-05-29 16:39:26
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使用Dr.Elephant来分析我们的任务，可以知道有哪些地方可以进行优化。
加速你的任务流程
对于特定的任务，最好有特定的参数配置。对于很多的应用场景来说，默认的任务配置并不能保证每个任务都有最好的性能。尽管对这些任务进行调优会花费一些时间，但是这些调优带来的性能提升是非常可观的。
有几个任务参数需要特别注意：mapper数量，reducer数量，io.*的配置，内存使用设置以及生成的文件...
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2016-05-13 00:29:57
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Combiner和Partitioner是用来优化MapReduce的，可以提高MapReduce的运行效率。下面我们来具体学习这两个组件
Combiner
我们以WordCount为例，首先通过下面的示意图直观的了解一下Combiner的位置和作用
从上图可以看出，Combiner介于 Mapper和Reducer之间，combine作为 Map任务的一部分，执行完 map...
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2016-05-12 19:30:58
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