Hadoop Map/Reduce的工作流

问题描述 我们的数据分析平台是单一的Map/Reduce过程，由于半年来不断地增加需求，导致了问题已经不是那么地简单，特别是在Reduce阶段，一些大对象会常驻内存。因此越来越顶不住压力了，当前内存问题已经是最大的问题，每个Map占用5G，每个Reduce占用9G！直接导致当数据分析平台运行时，集群处于资源匮乏状态。   因此，在不改变业务数据计算的条件下，将单一的Map/Reduce过程分解成2

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