https://archive.apache.org/dist/hadoop/common/hadoop-3.3.4/
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ReduceTask对临时文件进行计算。本Demo基于Hadoop3.1.4实验。...
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了数据倾斜。
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 Spark 的官网早期介绍中，也有过一张 Spark 比 Hadoop 计算速度快100倍的宣传，虽然它似乎违反了我们...
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，很多其他计算模型可能更为合适。...
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MapReduce模式，并用Go语言实现一个示例，展示其在实际应用中的...
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。一些进程运行reduce任务，利用中间体产生了最终输出，master进程用于分配...
MapReduce是一个经典的大数据处理框架，可以帮助我们高效地处理庞大的数据集。本文将介绍MapReduce的基本原理和实现方法，并给出一个简单的示例。
2004 年发表了 MapReduce 的论文，是一个分布式计算的框架。 当你仔细了解 MapReduce 的框架之后，你会发现 MapReduce 的设计哲学和 Unix 是一样的，叫做“Do one thing, and do it well”，也就是每个模块只做一件事情，但是...
