MapReduce排序，从大的范围来说有两种排序，一种是按照key排序，一种是按照value排序。如果按照value排序，只需在map函数中将key和value对调，然后在reduce函数中在对调回去。从小范围来说排序又分成部分排序，全局排序，辅助排序（二次排序）等 全局排序 ...

复杂的MapReduce处理中，往往需要将复杂的处理过程，分解成多个简单的Job来执行，第1个Job的输出做为第2个Job的输入，相互之间有一定依赖关系。以上一篇中的求平均数为例，可以分解成三个步骤： 1. 求Sum 2. 求Count 3. 计算平均数 每1个步骤看成一个Job ...

在调试mr实例的时候，遇到如下的情况，如图所示 说明：就是我的mr程序类名称和我设置的setJarByclass()中设置的不一样，但是程序竟然没有报错！！！！当时把我吓尿了 疑惑：如果这样设置的话，那岂不是找不到的main方法了啊？ 最后查看setJarByClass()方法，惊奇 ...

数据倾斜： map /reduce程序执行时，reduce节点大部分执行完毕，但是有一个或者几个reduce节点运行很慢，导致整个程序的处理时间很长，这是因为某一个key的条数比其他key多很多（有时是百倍或者千倍之多），这条key所在的reduce节点所处理的数据量比其他节点就大很多，从而导致 ...

落地方式不同 mapreduce任务每一次处理完成之后所产生的结果数据只能够保存在磁盘，后续有其他的job需要依赖于前面job的输出结果，这里就只能够进行大量的io操作获取得到，性能就比较低。 spark任务每一次处理的完成之后所产生的结果数据可以保存在内存中，后续有其他的job需要依赖于前面 ...

类型和输入输出 MapReduce 中的 map 和 reduce 函数遵循以下形式： map: ( ...

1、创建hadoop用户，hadoopgroup组　　 2、安装ftp工具　　 2、安装jdk、hadoop 将下载的jdk、hadoop拷贝到服务器上， ...

　　今天终于把MR处理Hbase的数据的程序搞定了，自己走了好多的弯路，程序写完之后，在本机的伪分布式的hadoop上跑是没问题的，可是把程序上传的集群上就出错了，最后发现是zookeeper没配对，在编译的时候没有把conf添加的CLASSPATH，这才导致出错的。 　　下面是MR测试的程序 ...