Hadoop启动后，如果GPS服务没有出现，可能有以下几个原因：
配置问题：检查Hadoop的配置文件是否正确，特别是与GPS相关的配置项。
依赖关系：确保Hadoop所依赖的其他服务或组件已经正确安装和启动，例如数据库、网络等。
端口冲突：检查Hadoop所使用的端口是否与其他应用程序冲突，导致GPS无法正常启动。
防火墙限制：检查系统防火墙设置，确保Hadoop所使用的端口没有被阻止。
日志文件：查看Hadoop的日志文件，可能会有关于GPS启动失败的详细信息。
资源不足：检查系统资源是否足够支持Hadoop和GPS的运行，如内存、CPU等。
版本兼容性：确保Hadoop和GPS的版本兼容，避免因版本不匹配导致的问题。
重新安装：尝试卸载并重新安装Hadoop和GPS，确保安装过程中没有遗漏或错误。
寻求帮助：如果以上方法都无法解决问题，可以查阅官方文档或寻求社区支持，寻找解决方案。
请根据具体情况逐一排查，找到问题所在并进行修复。
Hadoop中用于处理大规模数据集的高级编程模型是Map/Reduce编程模型。Map/Reduce是一种分布式计算框架，它采用一个输入key/value pair集合来生成一个输出key/value pair集合。Map/Reduce框架的用户需要实现两个函数：Map和Reduce。Hadoop Map/Reduce实现主要通过继承Mapper和Reducer两个抽象类，并实现map和reduce两个方法。
在这个模型中，Mapper负责将输入键值对映射到一组中间格式的键值对集合。Mapper的输出会被排序并进行分块，分块的数量与Reducer的数量相同。用户可以自定义Partitioner来控制哪个key被分配给哪个Reducer。同时，用户还可以通过JobConf设置combiner，对中间过程的输出进行本地聚集，以降低从Mapper到Reducer的数据传输量。
Map/Reduce模型在大规模数据处理场景中具有重要作用，能够有效解决数据分析和挖掘问题。
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