split阶段将文件逻辑拆分，为了分布式计算做准备，每一个MapTask生成一个临时文件，多个临时文件会进行合并，用来传递给ReduceTask，然后Reduc...

通常认为当所有的map task全部完成，并且99%的reduce task完成，只剩下一个或者少数几个reduce task一直在执行，这种情况下一般都是发生...

通常我们认为 Spark 引擎是基于内存进行计算，无论如何，速度都是比 MapReduce 快，因为 MapReduce 需要频繁 Shuffle 。在 ...

用户程序有 3 部分：map 函数、reduce 函数和配置。大部分繁重的工作由导入的 mapreduce 库处理。

作为一名专注于大数据处理与分布式计算的博主，我深知MapReduce作为一款经典的分布式计算框架，在海量数据处理领域所起的关键作用。本篇博客将结合我个人的面试经...

进入大数据阶段就意味着进入NoSQL阶段，更多的是面向OLAP场景，即数据仓库、BI应用等。 大数据技术的发展并不是偶然的，它的背后是对于成本的考量。集中式数...

MapReduce框架(Map/Reduce) MapTask/ReduceTask 数据分发机制             MapTask接口实现类 : 对一...

压缩方式选择时重点考虑：压缩/解压缩速度、压缩率（压缩后存储大小）、压缩后是否 可以支持切片。

（1）Read阶段：MapTask通过InputFormat获得的RecordReader，从输入InputSplit中解析出一个个key/value。

1、问题引出 要求将统计结果按照条件输出到不同文件中（分区）。比如：将统计结果按照手机 归属地不同省份输出到不同文件中（分区） 2、默认Partition...

在大数据时代，高效地处理海量数据成为了各行各业的迫切需求。Hadoop作为一种重要的大数据处理框架，其核心概念之一就是MapReduce。今天开始将深入了解Ma...

由于Spark框架大多都搭建在Hadoop系统之上，要明白Spark核心运行原理还是得对Hadoop体系有个熟悉的认知。之前有写过从Hadoop1.0到Hado...

尽管 MapReduce 在本世纪10年代最后几年中被炒的非常热，但它其实只是众多分布式系统编程模型中的一种。在面对不同的数据量、数据结构和数据处理类型时，很多...

在现代软件架构中，MapReduce是一种极具影响力的编程模型，用于处理和生成大型数据集。它的优雅和高效使其成为大数据处理的首选模式之一。接下来，我们将深入探讨...

(4) ReduceTask进程对每-组相同k的<K，V>组调用一次reduce()方法

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...

本文将使用oozie组件自带的例子，详细介绍如何在oozie workflow上提交一个MapReduce jar。 本文以oozie 4.3.1版本为例。

MapReduce 整体流程图如上所示，输入数据以文件形式进入系统，一些进程运行map任务，拆分了原任务，产生了一些中间体，这些中间体可能以键值对的形式存在。一...