大数据处理软件mapreduce
简述信息一览：
大数据处理软件有哪些
1、除了Apache POI，还有其他一些大数据技术软件也支持处理Excel数据，例如：Apache Spark：Spark是一个快速、通用的大数据处理框架，它提供了丰富的API和工具，可以用于处理Excel数据。使用Spark SQL模块，你可以将Excel文件加载到DataFrame中，并进行各种数据转换和分析操作。
2、这个要分好几块来讲，首先我要说明的是大数据项目也是要有很多依赖的模块的。每个模块的软件不一样，下面分别聊一下。大数据处理 这个是所谓大数据项目中最先想到的模块。主要有spark，hadoop，es，kafka，hbase，hive等。当然像是flume，sqoop也都很常用。这些软件主要是为了解决海量数据处理的问题。
3、是目前全球领先、中国唯一的足球数据、实时***处理服务平台。不过，该软件主要针对的是球员、经纪人、俱乐部、媒体等从事足球运动的人士。拥有知识***集技术和体能***集技术，可以更好地了解中国大型足球赛事、全球主流联赛等相关内容。更好地分析足球相关的大数据。《WiFi分析》现在家家户户都有WiFi 网络。
4、HBase 是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。kafka Apache旗下的一个高性能，高吞吐量的分步式消息总线系统。Storm 一个分布式的、容错的实时计算系统。使用Storm进行实时大数据分析。
大数据MapReduce的性能调优方法总结
合理设置map和reduce数：两个都不能设置太少，也不能设置太多。太少，会导致task等待，延长处理时间；太多，会导致 map、reduce任务间竞争资源，造成处理超时等错误。（2）设置map、reduce共存：调整slowstart.completedmaps参数，使map运行到一定程度后，reduce也开始运行，减少reduce的等待时间。
MapReduce程序的优化主要集中在两个方面：一个是运算性能方面的优化；另一个是IO操作方面的优化。具体体现在以下的几个环节之上： 任务调度 a. 尽量选择空闲节点进行计算 b. 尽量把任务分配给InputSplit所在机器 数据预处理与InputSplit的大小 尽量处理少量的大数据；而不是大量的小数据。
reducer知道获取map输出的主机位置，通过心跳机制得知map任务完成时间。主机不会立即删除map输出，直到application master告知删除，以避免重复工作。
bypass模式下，每个下游任务对应一个磁盘文件，数据直接写入磁盘，无需内存缓冲，节省了排序步骤，提高了性能。调优方面，Spark提供了多个参数来优化shuffle阶段性能。
mapreduce和spark的主要区别
都会产线shuffle ③cogroup 和 join 性能的影响 shuffle就是将数据在不同分区间进行聚合分配，集群的多节点的数据交换，会涉及到磁盘I/O，序列化，网络I/O，很消耗性能。spark中的shuffle耗时，消耗性能，应该尽量避免！spark中的shuffle和MapReduce的shuffle的功能一致，跨机器传输数据，细节略有不同。
大数据技术类型：分布式存储（hdfs、hbase、cassandra）、分布式计算（mapreduce、spark、flink）、数据处理与分析（sql-on-hadoop、nosql 数据库、机器学习和人工智能）、数据集成（apache nifi、data lake、数据仓库）以及数据治理（数据目录、数据质量管理、数据安全）。
将spark运行在资源管理系统上将带来非常多的收益，包括：与其他计算框架共享集群资源；资源按需分配，进而提高集群资源利用率等。FrameWork On YARN 运行在YARN上的框架，包括MapReduce-On-YARN， Spark-On-YARN， Storm-On-YARN和Tez-On-YARN。
简述mapreduce工作原理
1、mapreduce工作原理为：MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集的并行运算。MapReduce***用”分而治之”的思想，把对大规模数据集的操作，分发给一个主节点管理下的各个分节点共同完成，然后通过整合各个节点的中间结果，得到最终结果。
2、MapReduce工作原理简述 MapReduce是一种用于大规模数据处理的编程模型，其工作原理主要可以分为三个阶段：输入、处理和输出。输入阶段 在输入阶段，MapReduce会将大规模数据进行分割，使之成为较小的分片，以便于并行处理。每个分片作为一个单独的处理任务分配给一个Map任务。
3、MapReduce的核心原理在于它的分解和聚合能力。这个高效的数据处理模型基于“分而治之”的策略，其工作流程分为两个主要阶段：Map阶段和Reduce阶段。在Map阶段，大规模数据集被分割成小块，分配给集群中的多个节点进行独立处理，每个节点执行map函数，将原始数据转换为一系列中间键值对。
4、mapreduce软件框架中作业与任务的含义：作业首先，用户程序客户端通过作业客户端接口程序JobClient提交一个用户程序。然后JobClient向JobTracker提交作业执行请求并获得一个JobID。JobClient同时也会将用户程序作业和待处理的数据文件信息准备好并存储在HDFS中。JobClient正式向JobTracker提交和执行该作业。
5、Hadoop是一个开源的分布式处理框架，它能够处理和存储大规模数据集，是大数据处理的重要工具。Hadoop主要由两个核心组件构成：Hadoop Distributed File System （HDFS） 和 Hadoop MapReduce。 Hadoop Distributed File System （HDFS）：HDFS是Hadoop的分布式文件系统，设计用来存储和处理大规模的数据集。
6、在介绍MapReduce如何工作之前，先讲讲两个核心函数map和reduce以及MapReduce的伪代码。 map函数和reduce函数 map函数和reduce函数是交给用户实现的，这两个函数定义了任务本身。 map函数：接受一个键值对（key-value pair），产生一组中间键值对。
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