Combiner函数是一个可选的中间函数，发生在Map阶段，Mapper执行完成后立即执行。使用Combiner有如下两个优势：
在第四篇博文《初识MapReduce》中，我们认识了MapReduce的八大步凑，其中在Map阶段总共五个步骤，如下图所示：
你可以在一个每个区域获得的统计数据Image或者 FeatureCollection通过使用reducer.group()到组reduce的输出由指定的输入值。例如，为了计算每个州的总人口和住房单元数量，本示例将人口普查块的缩减输出分组FeatureCollection如下：
MapReduce允许程序员能够容易地编写并行运行在大规模集群上处理大量数据的程序，确保程序的运行稳定可靠和具有容错处理能力。程序员编写的运行在MapReduce上的应用程序称为作业（job），Hadoop既支持用Java编写的job，也支持其它语言编写的作业，比如Hadoop Streaming（shell、python）和Hadoop Pipes（c++）。Hadoop-2.X不再保留Hadoop-1.X版本中的JobTracker和TaskTracker组件，但这并不意味着Hadoop-2.X不再支持MapReduce作业，相反Hadoop-2.X通过唯一的主ResourceManager、每个节点一个的从NodeManager和每个应用程序一个的MRAppMaster保留了对MapReduce作业的向后兼容。在新版本中MapReduce作业依然由Map和Reduce任务组成，Map依然接收由MapReduce框架将输入数据分割为数据块，然后Map任务以完全并行的方式处理这些数据块，接着MapReduce框架对Map任务的输出进行排序，并将结果做为Reduce任务的输入，最后由Reduce任务输出最终的结果，在整个执行过程中MapReduce框架负责任务的调度，监控和重新执行失败的任务等。
MapReduce Combiner是一个可选的组件，它与Mapper和Reducer组件类似，可以接收键值对作为输入，并输出相同或不同的键值对。Combiner通常用于对Mapper产生的中间数据进行本地聚合，以减少Mapper产生的中间数据的数量，并将更少的数据发送给Reducer，从而减少网络传输和存储负载。Combiner是在Mapper和Reducer之间运行的，并且只在Mapper端运行，不会在Reducer端运行。Combiner的输出会作为Mapper的输出写入到本地磁盘中，等待Reducer进行最终的聚合。
Hadoop离线数据分析平台实战——380MapReduce程序优化 项目进度 模块名称 完成情况 用户基本信息分析(MR)� 完成 浏览器信息分析(MR) 完成 地域信息分析(MR) 完成 外链信息分析(MR) 完成 用户浏览深度分析(Hive) 未完成 订单分析(Hive) 未完成 事件分析(Hive) 未完成 调优的目的 充分的利用机器的性能，更快的完成mr程序的计算任务。 甚至是在有限的机器条件下，能够支持运行足够多的mr程序。 说的直接一点就是：调优
每一个 map 都可能会产生大量的本地输出，Combiner 的作用就是对 map 端的输出先做 一次合并，以减少在 map 和 reduce 节点之间的数据传输量，以提高网络IO 性能，是 MapReduce 的一种优化手段之一
作为Hadoop生态核心组件的MapReduce，是实现大数据计算处理的主要引擎，其核心思想是“分而治之”，简单来说就是分为Map和Reduce两个阶段。今天的大数据开发分享，我们主要来讲讲MapReduce具体的任务流程。
在这篇文章中，我们主要来了解一下 SORT BY，ORDER BY，DISTRIBUTE BY 和 CLUSTER BY 在 Hive 中的表现。
本文主要内容：分区和归并 上一文：必懂的NoSQL理论－Map-Reduce（上） Partitioning and Combining 分区和归并 在最简单的情况下，我们可以认为一个map-red
在MapReduce程序的开发过程中，往往需要用到FileInputFormat与TextInputFormat，我们会发现TextInputFormat这个类继承自FileInputFormat，FileInputFormat这个类继承自InputFormat，InputFormat这个类会将文件file按照逻辑进行划分，划分成的每一个split切片将会被分配给一个Mapper任务,文件先被切分成split块，而后每一个split切片对应一个Mapper任务
一、调优的目的 充分的利用机器的性能，更快的完成mr程序的计算任务。甚至是在有限的机器条件下，能够支持运行足够多的mr程序。 二、调优的总体概述 从mr程序的内部运行机制，我们可以了解到一个mr程序由mapper和reducer两个阶段组成，其中mapper阶段包括数据的读取、map处理以及写出操作(排序和合并/sort&merge)，而reducer阶段包含mapper输出数据的获取、数据合并(sort&merge)、reduce处理以及写出操作。那么在这七个子阶段中，能够进行较大力度的进行调优的就
期待输出 比如：atguigu c.txt-->2 b.txt-->2 a.txt-->3
前面一篇博文写的是Combiner优化MapReduce执行，也就是使用Combiner在map端执行减少reduce端的计算量。
MapReduce 在某种程度上有点像 Unix 工具，但不同之处在于可以分散到上千台机器上并行执行。和 Unix 工具一样，MapReduce 虽然看起来简单粗暴，但组合起来却非常强大。一个 MapReduce 任务就像一个 Unix 进程：接受一到多个输入，产生一到多个输出。
前言 前面一篇博文写的是Combiner优化MapReduce执行，也就是使用Combiner在map端执行减少reduce端的计算量。 一、作业的默认配置 MapReduce程序的默认配置
MapReduce是一个编程框架，允许我们在分布式环境中对大型数据集执行分布式和并行处理：
Reducer类的主要任务是将Mapper任务的输出进行排序，并输出到文件中。由于我们要进行全排序，因此Reducer任务需要将所有的数据进行排序，而不是仅仅对每个分组进行排序。在Reducer任务中，我们可以使用Java中的List来存储所有的数据，然后调用Java中的Collections.sort方法进行排序。例如，我们可以定义Reducer类如下：
MVC中，数据（Model）、表现层（View）、逻辑（Controller）之间有明确的界限，但数据流是双向的，在大型应用中尤其明显。一个变化（用户输入或者内部接口调用）可能会影响应用的多处状态，例如双向数据绑定，很难维护调试
MapReduce概述 MapReduce是Hadoop的另一个重要组成部分，是一种分布式的计算模型。由Google提出，主要用于搜索领域，解决海量数据的计算问题。 MapReduce执行主要分为两个阶段： map阶段：将任务分解。 reduce阶段：将任务汇总，输出最终结果。 MapReduce执行过程 总体执行过程 MapReduce运行的时候，通过Mapper运行的任务读取HDFS中的数据文件，然后调用自己的map方法，处理数据，最后输出。Reducer任务会接收Mapper任务输出的数据，
关于第一点很容易理解，整个应用应当只有一个 store，全局唯一的 store 有利于更好的管理全局的状态，方便开发调试，对实现“撤销”、“重做”这类的功能也更加方便。
每一个 map 都可能会产生大量的本地输出，Combiner 的作用就是对 map 端的输出先做一次合并，以减少在 map 和 reduce 节点之间的数据传输量，以提高网络IO 性能，是 MapReduce 的一种优化手段之一
离线数据分析平台实战——070深入理解MapReduce 02 Shuffle阶段说明 shuffle阶段主要包括map阶段的combine、group、sort、partition以及reducer阶段的合并排序。 Map阶段通过shuffle后会将输出数据按照reduce的分区分文件的保存， 文件内容是按照定义的sort进行排序好的。 Map阶段完成后会通知ApplicationMaster，然后AM会通知Reduce进行数据的拉取，在拉取过程中进行reduce端的shuffle过程。 用户自定义
运行Job.waitForCompletion()，先使用JobSubmitter提交Job，在提交之前，会在Job的作业目录中生成以下文件： job.split：当前Job的切片信息，有几个切片对象 job.splitmetainfo：切片对象的属性信息 job.xml：job所有的属性配置
在Apache Hive中，像SQL一样，您可以根据全局排序和分布要求决定对数据进行全局排序或局部排序。在这篇文章中，我们将了解Hive中的SORT BY，ORDER BY，DISTRIBUTE BY和CLUSTER BY的含义。 sort by sort by不是全局排序，其在数据进入reducer前完成排序，因此，如果用sort by进行排序，并且设置mapred.reduce.tasks>1，则sort by只会保证每个reducer的输出有序，并不保证全局有序。sort by不同于order b
虽然Hadoop是用Java编写的一个框架, 但是并不意味着他只能使用Java语言来操作, 在Hadoop-0.14.1版本后, Hadoop支持了Python和C++语言, 在Hadoop的文档中也表示可以使用Python进行开发, 通常来说都会考虑将源码打包成jar包再运行, 例子: PythonWordCount 这明显不方便. 在Hadoop的文档中提到了Hadoop Streaming, 我们可以使用流的方式来操作它. 它的语法是
Combiner是MR程序中Mapper和Reducer之外的一种组件(本质是一个Reducer类) Combinr组件的父类就是Reducer Conbimer只有在驱动类里设置了之后，
本次我们要通过矢量集合来进行对每一个矢量进行面积计算，用到的是全国矢量地图，首先介绍一下本次要使用的函数：
思考 因为Map Task和ReduceTask均会默认对数据按照key进行排序，所以需要把流量总和设置为Key，手机号等其他内容设置为value
前两篇分别介绍了Hadoop的配置方法和基本原理，本篇将介绍如何让程序借助Hadoop调用服务器集群中的算力。Hadoop是Java语言实现的，它不仅支持Java，还支持C++，Python等程序的分布计算。下面以Python为例介绍如何使用Hadoop的MapReduce功能。
在了解到Hadoop的生态环境以及Hadoop单机模式和伪分布式模式安装配置之后，我们可以使用自己熟悉的语言来编写Hadoop MapReduce程序，进一步了解MapReduce编程模型。
1) 分而治之。采用分布式并行计算，将计算任务进行拆分，由主节点下的各个子节点共同完成，最后汇总各子节点的计算结果，得出最终计算结果。
摘要：Hadoop之MapReduce程序包括三个部分：Mapper，Reducer和作业执行。本文介绍和分析MapReduce程序三部分结构。 关键词：MapReduce Mapper Reducer 作业执行 MapReduce程序包括三个部分，分别是Mapper，Reducer和作业执行。 Mapper 一个类要充当Mapper需要继承MapReduceBase并实现Mapper接口。 Mapper接口负责数据处理阶段。它采用形式为Mapper<K1,V1,K2,V2>的Java泛型。这里的键类和值类分别实现了WritableComparable接口和Writable接口。Mapper接口只有一个map()方法，用于处理一个单独的键值对。map()方法形式如下。 public void map(K1 key, V1 value, OutputCollector<K2,V2> output ,Reporter reporter ) throws IOException 或者 public void map(K1 key, V1 value, Context context) throws IOException, InterruptedException 该函数处理一个给定的键/值对(K1, V1)，生成一个键/值对(K2, V2)的列表（该列表也可能为空）。 Hadoop提供的一些有用的Mapper实现，包括IdentityMapper，InverseMapper，RegexMapper和TokenCountMapper等。 Reducer 一个类要充当Reducer需要继承MapReduceBase并实现Reducer接口。 Reduce接口有一个reduce()方法，其形式如下。 public void reduce(K2 key , Iterator<V2> value, OutputCollector<K3, V3> output, Reporter reporter) throws IOException 或者 public void reduce(K2 key, Iterator<V2> value, Context context) throws IOException, InterruptedException 当Reducer任务接受来自各个Mapper的输出时，它根据键/值对中的键对输入数据进行排序，并且把具有相同键的值进行归并，然后调用reduce()函数，通过迭代处理那些与指定键相关联的值，生成一个列表<K3, V3>（可能为空）。 Hadoop提供一些有用Reducer实现，包括IdentityReducer和LongSumReducer等。 作业执行 在run()方法中，通过传递一个配置好的作业给JobClient.runJob()以启动MapReduce作业。run()方法里，需要为每个作业定制基本参数，包括输入路径、输出路径、Mapper类和Reducer类。 一个典型的MapReduce程序基本模型如下。 public class MyJob extends Configured implements Tool { /* mapreduce程序中Mapper*/ public static class MapClass extends MapReduceBase implements Mapper<Text,Text,Text,Text> { public void map(Text key, Text value, OutputCollector<Text,Text> output, Reporter reporter) throws IOException { //添加Mapper内处理代码 } } /*MapReduce程序中Reducer*/ public static class Reduce exten
原文地址：https://dzone.com/articles/hadoopr-integration-i
前言 本章介绍如何使用 Python 借助 Hadoop Streming 来完成 MapReduce 任务。 其实 Hadoop Streming 很简单，但是我在网上搜索学习的时候，发现好多文章内容都是类似的，而且还有些晦涩难懂，故自己记录下完整的过程，以便能帮到更多学习的人。 本次是基于 Hadoop 伪分布式环境搭建 这篇文章中的环境来操作的。 Hadoop Streming Hadoop Streaming提供了一个便于进行MapReduce编程的工具包，使用它可以基于一些可执行命令、脚本
MapReduce被称为谷歌的三驾马车之一，主要面向谷歌的分布式计算，主要思想来自函数式编程。
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/84
前言：非常感谢团队的努力，最新的章节终于有了成果，因为自己的懒惰，好久没有最新的进展了，感谢群里兄弟的努力。
用户编写的程序分成三个部分：Mapper，Reducer，Driver(提交运行mr程序的客户端)
与图像一样，有多种方法可以获取有关 ImageCollection. 集合可以直接打印到控制台，但控制台打印输出限制为 5000 个元素。超过 5000 张图像的集合需要在打印前过滤。打印大集合会相应地变慢。以下示例显示了以编程方式获取有关图像集合的信息的各种方法：此次需要用到以下几个东西大家先看看：=
每一个 map 都可能会产生大量的本地输出，Combiner 的作用就是对map 端的输出先做一次合并，以减少在 map 和 reduce 节点之间的数据传输量，以提高网络IO 性能，是 MapReduce 的一种优化手段之一。
在本系列文章的第一篇中，曾对MapReduce原理做过简单的描述，在这里再重述一遍。 首先我们有两个文件word1.txt和word2.txt 其中word1.txt的内容如下：
Hadoop中将数据切分成块存在HDFS不同的DataNode中，如果想汇总，按照常规想法就是，移动数据到统计程序：先把数据读取到一个程序中，再进行汇总。
我们首先提出了一个查询问题，为了解决这个问题，需要在数据集的多个字段上进行排序。然后，我们将研究 MapReduce Shuff 阶段的工作原理，然后再实现我们的二次排序以获得我们想要的查询结果。
在之前的博客《MapReduce中shuffle阶段概述及计算任务流程》,小菌为大家分享了MapReduce的整体计算任务流程以及shuffle阶段主要的作用。本篇博客小菌将针对MapReduce流程中的第2步——split逻辑切分与第7步——合并做一个知识面的拓展。
本文从 redux 原理出发，一步步实现一个自己的 mini-redux，主要目的是了解其内部之间的各种关系，所以本篇不会讲解太多关于 redux 的用法
hello 1 world 1″
redux是一个专门用于处理数据的第三方库（插件）,作用是使MVM，MVVM等框架使用起来视图与控制层更加明显。很多人听到redux都是因为react-redux这一个插件。其实react-redux只是redux的一部分而已。
记得开始接触 react 技术栈的时候，最难理解的地方就是 redux。全是新名词：reducer、store、dispatch、middleware 等等，我就理解 state 一个名词。
1）MapReduce从HDFS中分割读取Split文件，通过Inputformat交给Mapper来处理。Split是MapReduce中最小的计算单元，一个Split文件对应一个Map Task
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