mapreduce如何保证结果文件中key的唯一性
1、打开Hadoop集群，打开主机master的终端，输入【ifconfig】命令查看主机IP地址。使用SecureCRT软件连接到Hadoop集群的主机。首先进入到hadoop目录下的bin目录下，因为要将代码文件上传到这个目录下，所以先要打开这个目录，然后输入【rz】命令准备上传代码文件。
2、Shuffle阶段：具有相同key的数据会被发送到同一个Reducer中。Reduce阶段：在Reduce阶段，对接收到的key进行去重处理，最终得到唯一值的结果集。对于count全聚合操作，Hive最终只会启动一个reducer，这可能导致IO和运算瓶颈。具体优化：单Distinct优化：两阶段作业：将原来一个MapReduce作业转换为两个作业。
3、reduce阶段，如果是count则将相同key的值累加，如果是其他操作，则按需要的聚合操作得到结果。在map阶段如果出现数据倾斜，可以进行相应的处理，常见的方法有单独计算key、替换随机数等。针对group by的特殊方法有几种。
4、Spill阶段：当环形缓冲区较满时，将数据写到本地磁盘的临时文件中，写入前进行排序和压缩。 Combine阶段：对所有生成的临时文件进行合并，确保只生成一个数据文件。ReduceTask的执行过程： Shuffle阶段：从各个MapTask上远程拷贝数据，并写到磁盘上或内存中。
大数据开发工程师要学习什么
大数据开发工程师需要具备以下关键技能：编程语言：JAVA：是必不可少的编程语言，需掌握Java标准版，并理解javaEE方向的技术，如Servlet、JSP等，但需明确这些技术在大数据领域应用较少。掌握Java连接数据库的基本方法，如JDBC。
要成为大数据工程师，需要学习以下内容：编程语言：Java：广泛应用于企业级应用开发，也是大数据处理中的重要语言。Scala：专为大数据处理设计，与Hadoop和Spark等平台高度兼容。python：以其简洁的语法和强大的数据处理库成为数据分析的首选语言。大数据技术：Hadoop：分布式存储和处理海量数据的框架。
成为一名大数据开发工程师，需要具备以下技能：数仓开发相关技能 数据模型设计：能够设计高效、合理的数据模型，以满足业务需求。 ETL处理与优化：熟悉ETL流程，并能进行优化以提高数据处理效率。 数据监控与问题解决：具备数据监控能力，能及时发现并解决数据问题。
JAVA主要是用来干什么的呢?
1、面向对象的语言：Java是一种面向对象的语言，支持模块化开发。这意味着代码可以被组织成易于管理和协作的模块，提高了开发效率和代码的可维护性。广泛的用途：除了网络环境，Java也可用于创建独立运行的应用程序。此外，JavaOS虽然未在PC市场占据主导，但它为未来操作系统的发展提供了启示，并可能应用在各种嵌入式设备上。
2、开发软件：Java是一门强大的编程语言，可以用于开发各种软件，如eclipse、MyEclipse等知名的Java开发工具。开发游戏：Java在游戏开发领域也有广泛应用，最经典的游戏如《我的世界》就是用Java编写的。开发android应用：Android操作系统基于linux，其源代码主要是Java。
3、Java是一种广泛使用的计算机编程语言，主要用于编写跨平台的应用程序和网络应用程序。具体来说：跨平台兼容性：Java语言的设计理念是“一次编写，到处运行”，这意味着用Java编写的程序可以在任何安装了Java虚拟机的设备上运行，无需重新编译。
4、Java主要用于编写各种类型的应用程序，包括但不限于桌面应用程序、web应用程序、分布式系统和嵌入式系统应用程序。具体来说：网站开发：Java是Web开发领域的重要语言之一，常用于构建大型、复杂的企业级Web应用程序。通过Java Servlet、JSP等技术，Java能够高效地处理Web请求和响应。
5、Java可以用于以下多个方面：开发软件：Java是一种功能强大的编程语言，可用于开发各种软件，如Eclipse、MyEclipse等知名的Java开发工具。开发游戏：Java在游戏开发领域也有广泛应用，最经典的游戏之一《我的世界》就是用Java编写的。
6、Java的主要用途包括：编写网站：Java是构建网站和Web应用的重要技术之一，通过Java可以创建动态、交互式的网页内容。制作手机游戏和电脑游戏：Java具有跨平台性，使得用Java开发的游戏可以在不同的设备和操作系统上运行，非常适合用于游戏开发。
数据仓库与数据库的区别
1、数据仓库与数据库的主要区别如下：规模与用途：数据仓库：规模比数据库更加庞大，主要用于分析数据，支持决策制定过程。数据库：主要用于捕获和存储在线交易数据，满足日常业务操作需求。存储内容：数据仓库：主要存储历史数据，用于长期保留和分析。数据库：存储的是实时或近期的在线交易数据，用于支持日常业务操作。
2、数据仓库和数据库的主要区别如下：设计和用途：数据库：主要用于实时处理事务，如用户登录、购物信息等。它关注数据的安全性、完整性和并发性，是业务流程的基石。数据仓库：主要针对大数据量和复杂的数据分析需求。它专门用于数据挖掘和决策支持，允许对大量历史数据进行深度挖掘，提供决策支持。
3、区别：服务对象与定位：数据库：主要服务于日常业务操作，如企业ERP或手机app中的用户交互，实时反映业务流程。数据仓库：定位在于支持分析，不直接服务于业务应用软件，而是通过BI工具进行报表查询和数据分析。
4、数据仓库和数据库的区别主要体现在以下几个方面：数据存储内容：数据库：主要存放当前值的数据，即实时更新的业务数据。数据仓库：存放历史值的数据，用于支持决策分析，数据是静态且只能定期添加或刷新。数据更新频率：数据库：数据是动态变化的，随着业务的进行，数据会被实时更新。
5、数据仓库与数据库的区别： 应用场景不同：数据库主要用于实时事务处理，如在线交易系统；而数据仓库则主要用于历史数据的分析和决策支持。
