云原生大数据计算服务 MaxCompute mapreduce 的相关内容

文章 2023-12-20 来自：开发者社区

【大数据技术Hadoop+Spark】MapReduce概要、思想、编程模型组件、工作原理详解（超详细）

MapReduce是Hadoop系统核心组件之一，它是一种可用于大数据并行处理的计算模型、框架和平台，主要解决海量数据的计算，是目前分布式计算模型中应用较为广泛的一种。一、MapReduce核心思想MapReduce的核心思想是“分而治之”。所谓“分而治之”就是把一个复杂的问题，按照一定的“分解”方法分为等价的规模较小的若干部分，然后逐个解决，分别找出各部分的结果，把各部分的结果组成整个问题的结....

文章 2023-12-19 来自：开发者社区

【云计算与大数据计算】Hadoop MapReduce实战之统计每个单词出现次数、单词平均长度、Grep（附源码）

需要全部代码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~下面通过WordCount，WordMean等几个例子讲解MapReduce的实际应用，编程环境都是以Hadoop MapReduce为基础一、WordCountWordCount用于计算文件中每个单词出现的次数，非常适合采用MapReduce进行处理，处理单词计数问题的思路很简单，在 Map阶段处理每个文本split中的数据,产生<word....

文章 2023-12-19 来自：开发者社区

【云计算与大数据技术】Hadoop MapReduce的讲解（图文解释，超详细必看）

一、Hadoop MapReduce架构MapReduce 是一种分布式计算框架,能够处理大量数据 ,并提供容错、可靠等功能 , 运行部署在大规模计算集群中，MapReduce计算框架采用主从架构，由 Client、JobTracker、TaskTracker组成Client的作用用户编写 MapReduce程序,通过Client提交到JobTrackerJobTracker的作用JobTra....

文章 2023-12-19 来自：开发者社区

【云计算与大数据技术】大数据系统总体架构概述（Hadoop+MapReduce ）

一、总体架构设计原则企业级大数据应用框架需要满足业务的需求，一是要求能够满足基于数据容量大，数据类型多，数据流通快的大数据基本处理需求，能够支持大数据的采集，存储，处理和分析，二是要能够满足企业级应用在可用性，可靠性，可扩展性，容错性，安全性和隐私性等方面的基本准则，三是要能够满足用原始技术和格式来实现数据分析的基本要求满足大数据的V3要求大数据容量的加载、处理和分析 - 要求大数....

文章 2023-11-01 来自：开发者社区

大数据 - MapReduce：从原理到实战的全面指南

本文深入探讨了MapReduce的各个方面，从基础概念和工作原理到编程模型和实际应用场景，最后专注于性能优化的最佳实践。一、引言1.1 数据的价值与挑战在信息爆炸的时代，数据被视为新的石油。每天都有数以百万计的数据被生成、存储和处理，覆盖了从互联网搜索、电子商务，到生物信息学和气候研究等各个领域。数据的价值体现在多个层面：为企业提供商业洞见、驱动科研创新，甚至在社会治理和公共政策制定中也起到关键....

文章 2023-10-12 来自：开发者社区

黑马程序员-大数据入门到实战-MapReduce & YARN入门

1. 分布式计算概述计算与分布式计算计算：对数据进行处理，使用统计分析等手段得到需要的结果分布式计算：多台服务器协同工作，共同完成一个计算任务分布式计算的两种工作模式分散→汇总（MapReduce）中心调度→步骤执行（Spark、Flink）2. MapReduce概述MapReduceHadoop中分布式计算组件分散→汇总模式主要接口map接口：“分散”功能reduce接口：“汇总”功能运行机....

文章 2023-09-26 来自：开发者社区

Hadoop学习：深入解析MapReduce的大数据魔力之数据压缩（四）

4.1 概述1）压缩的好处和坏处压缩的优点：以减少磁盘IO、减少磁盘存储空间。压缩的缺点：增加CPU开销。2）压缩原则（1）运算密集型的Job，少用压缩（2）IO密集型的Job，多用压缩4.2 MR 支持的压缩编码1）压缩算法对比介绍2）压缩性能的比较4.3 压缩方式选择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。4.3.1 Gzip 压缩优点：压....

文章 2023-09-26 来自：开发者社区

Hadoop学习：深入解析MapReduce的大数据魔力（三）

3.5 MapReduce 内核源码解析3.5.1 MapTask 工作机制（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。（2）Map阶段：该节点主要是将解析出的key/value交给用户编写map()函数处理，并产生一系列新的key/value。（3）Collect 收集阶段：在用户编写 ....

文章 2023-09-26 来自：开发者社区

Hadoop学习：深入解析MapReduce的大数据魔力（二）

3.3 Shuffle 机制3.3.1 Shuffle 机制Map 方法之后，Reduce方法之前的数据处理过程称之为Shuffle。3.3.2 Partition 分区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Partitioner分区public class HashPartitioner<K, V....

文章 2023-09-26 来自：开发者社区

Hadoop学习：深入解析MapReduce的大数据魔力（一）

前言在大数据时代，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MapReduce，探索其在大数据处理中的重要作用。1.MapReduce概述1.1MapReduce 定义MapReduce 是一个分布式运算程序的编程框架，是用户开发“基于Hadoop的数据分析应用”的核心框架。MapReduce 核....