Hadoop MapReduce复制连接
Hadoop MapReduce是一种分布式计算框架，用于处理大规模数据集的并行计算任务。它将输入数据集分割成小块，并在集群中的多个计算节点上并行处理这些数据块，最后将结果合并成最终的输出。
复制连接是Hadoop MapReduce中的一个概念，它指的是在MapReduce任务中，将计算节点之间的数据复制传输连接。在MapReduce任务中，数据通常需要在不同的计算节点之间传输，以便进行并行计算。复制连接的作用是在计算节点之间建立数据传输通道，以提高数据传输的效率和可靠性。
复制连接的分类主要有两种：本地复制连接和远程复制连接。本地复制连接是指在同一个计算节点内部进行数据传输，通常用于在同一个节点上的不同任务之间传输数据。远程复制连接是指在不同计算节点之间进行数据传输，通常用于在不同节点上的任务之间传输数据。
复制连接的优势在于：
- 提高数据传输效率：通过建立并行的数据传输通道，可以加快数据在计算节点之间的传输速度，提高整体计算任务的执行效率。
- 增强数据传输可靠性：通过复制连接，可以在数据传输过程中进行冗余传输，以提高数据传输的可靠性和容错性，减少数据传输中的错误和丢失。
Hadoop MapReduce中的复制连接在以下场景中得到广泛应用：
- 大规模数据处理：由于Hadoop MapReduce适用于处理大规模数据集，因此复制连接可以帮助提高数据传输效率，加快数据处理速度。
- 分布式计算任务：在分布式计算任务中，不同计算节点之间需要传输数据，复制连接可以提供高效的数据传输通道。
- 数据备份和冗余：通过复制连接，可以将数据复制到不同的计算节点上，实现数据备份和冗余，提高数据的可靠性和容错性。
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java.lang.IllegalArgumentException: The ServiceName: mapreduce_shufflefailed in state INITED; cause: java.lang.IllegalArgumentException: The ServiceName: mapreduce_shufflefailed in state INITED; cause: java.lang.IllegalArgumentExce
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、、、
pig.ExecTypeProvider: Trying ExecType : LOCAL2014-12-21 00:05:16,082Instead, use mapreduce.jobtracker.
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