MapReduce排序，從大的范圍來說有兩種排序，一種是按照key排序，一種是按照value排序。如果按照value排序，只需在map函數中將key和value對調，然后在reduce函數中在對調回去。從小范圍來說排序又分成部分排序，全局排序，輔助排序（二次排序）等 全局排序 ...

復雜的MapReduce處理中，往往需要將復雜的處理過程，分解成多個簡單的Job來執行，第1個Job的輸出做為第2個Job的輸入，相互之間有一定依賴關系。以上一篇中的求平均數為例，可以分解成三個步驟： 1. 求Sum 2. 求Count 3. 計算平均數 每1個步驟看成一個Job ...

在調試mr實例的時候，遇到如下的情況，如圖所示 說明：就是我的mr程序類名稱和我設置的setJarByclass()中設置的不一樣，但是程序竟然沒有報錯！！！！當時把我嚇尿了 疑惑：如果這樣設置的話，那豈不是找不到的main方法了啊？ 最后查看setJarByClass()方法，驚奇 ...

數據傾斜： map /reduce程序執行時，reduce節點大部分執行完畢，但是有一個或者幾個reduce節點運行很慢，導致整個程序的處理時間很長，這是因為某一個key的條數比其他key多很多（有時是百倍或者千倍之多），這條key所在的reduce節點所處理的數據量比其他節點就大很多，從而導致 ...

落地方式不同 mapreduce任務每一次處理完成之后所產生的結果數據只能夠保存在磁盤，后續有其他的job需要依賴於前面job的輸出結果，這里就只能夠進行大量的io操作獲取得到，性能就比較低。 spark任務每一次處理的完成之后所產生的結果數據可以保存在內存中，后續有其他的job需要依賴於前面 ...

類型和輸入輸出 MapReduce 中的 map 和 reduce 函數遵循以下形式： map: ( ...

1、創建hadoop用戶，hadoopgroup組　　 2、安裝ftp工具　　 2、安裝jdk、hadoop 將下載的jdk、hadoop拷貝到服務器上， ...

　　今天終於把MR處理Hbase的數據的程序搞定了，自己走了好多的彎路，程序寫完之后，在本機的偽分布式的hadoop上跑是沒問題的，可是把程序上傳的集群上就出錯了，最后發現是zookeeper沒配對，在編譯的時候沒有把conf添加的CLASSPATH，這才導致出錯的。 　　下面是MR測試的程序 ...