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本文主要介绍了以下五种分布式计算模型的详细解释：1. MapReduce：介绍了Google提出的MapReduce模型，包括Map阶段和Reduce阶段的功能和特点，以及在处理大规模数据集中的应用。2. 数据流：介绍了数据流计算模型，将计算任务看作是一系列数据流的处理过程，适用于实时处理大量数据的场景，具有时序语义和流控制等特点。3. P2P：介绍了P2P计算模型，其中计算任务由多个节点协同完成
数据倾斜主要表现在，mapreduce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，从而导致某几个节点迟迟运行不完。
Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张表，并提供类SQL查询功能，主要完成海量数据的分析和计算。优点：简化数据开发流程及提高了效率。
在HBase中，Region分裂是一种自动的机制，用于在Region大小达到一定阈值时将其分裂成两个Region，以便更好地管理数据。HBase中的Region大小是可以配置的，通过设置HBase表的最小和最大Region大小来控制。需要注意的是，禁止Region分裂后，当表的大小达到一定阈值时，数据将不再分裂成新的Region，因此需要根据实际需求进行调整。需要注意的是，禁止Region分裂后，
（1） 自定义UDF：继承UDF，重写 evaluate 方法（2） 自定义 UDTF：继承自 GenericUDTF，重写 3 个方法：initialize(自定义输出的列名和类型)，process（将结果返回 forward(result)），close打包=》上传集群路径=》在hive客户端注册为什么要自定义UDF/UDTF？因为自定义函数，可以自己埋点 Log 打印日志，出错或者数据异常，
大数据Hadoop、mapreduce、yarn，Hadoop生态圈总结，侠义上Hadoop指的是Apache软件基金会的一款开源软件允许用户使用简单的编程模型实现跨机器集群对海量数据进行分布式计算处理Hadoop核心组件HDFS:分布式文件存储系统，解决海量数据存储YARN:集群资源管理和任务调度框架，解决资源任务调度MapReduce:分布式计算框架，解决海量计算广义上Hadoop指的是围绕H
基于hadoop大数据的音乐推荐系统
大数据框架
本文的教程仅为个人的操作经验所写，每个人下载的版本不一样，所以会出现不同的情况异常等，如有问题可询问博主或百度查找解决方法。
第1关：数据清洗MapReduce综合应用案例 — 招聘数据清洗
