MapReduce简介 [问题点数:20分]

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mapReduce
有一段时间没有写了,最近写MapReduce遇见一些问题,总结一下;图片来源网络借鉴 首先看一下YARN的调度流程: 首先各个NodeManager会向ResourceManager反馈自己的资源使用情况 client向ResourceManager提交一个任务,然后根据各个NodeManger的资源使用情况来选择一个节点创建App Mster NodeManager在提交任务的时候也会拉回R...
MapReduce详解
目录   1 MapReduce原理 1.1 为什么要MapReduce 1.2 MapReduce框架结构及核心运行机制 1.2.1 结构 1.2.2 MR程序运行流程 1.3 MapTask并行度决定机制 1.3.1 mapTask并行度的决定机制 1.3.2 FileInputFormat切片机制 1.4 ReduceTask并行度的决定 1.5MapReduce程序演...
MapReduce
MapReduce模型 MapReduce采用“分而治之”策略,一个大规模数据集进行分片,多个Map任务并行处理。实现“计算向数据靠拢”理念,而不比大量移动数据造成网络开销。 MapReduce采用Master/Slave架构,一个Master,若干Slave。Master运行JobTracker负责作业调度,Slave运行TaskTracker负责具体作业处理。 JobTracker 负责任务...
MapReduce入门详解(一)
个人博客原文链接 <em>简介</em> Mapreduce是一个分布式运算程序的编程框架,是用户开发“基于hadoop的数据分析应用”的核心框架;Mapreduce核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运算程序,并发运行在一个hadoop集群上。 MapReduce框架的结构 一个完整的<em>mapreduce</em>程序在分布式运行时有三类实例进程: 1. MapReduceAp...
Hadoop从入门到放弃系列------MapReduce
一、MapReduce<em>简介</em> 1.1 MapReduce是什么   Hadoop MapReduce是一个软件框架,基于该框架能够容易地编写应用程序,这些应用程序能够运行在由上千个商用机器组成的大集群上,并以一种可靠的,具有容错能力的方式并行地处理上TB级别的海量数据集。这个定义里面有着这些关键词 一是软件框架,二是并行处理,三是可靠且容错,四是大规模集群,五是海量数据集。 1.2 Ma...
MapReduce的优缺点
优点 1,开发简单:用户不用考虑进程间的通信和套接字编程 2,可扩展性强:当集群资源不能满足计算需求时,可以增加节点的方式达到线性扩展集群的目的。 3,容错性强:对于节点故障导致失败的作业,MapReduce计算框架会自动将作业安排到健康的节点进行,直到任务完成。 缺点 1,执行速度慢:普通的MapReduce作业几分钟完成,数据量大的可能几个小时甚至一天的时间。 2,MapReduce过于低层化...
Hadoop(十四)MapReduce原理分析
前言   上一篇我们分析了一个MapReduce在执行中的一些细节问题,这一篇分享的是MapReduce并行处理的基本过程和原理。   Mapreduce是一个分布式运算程序的编程框架,是用户开发“基于hadoop的数据分析应用”的核心框架。  Mapreduce核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运算程序,并发运行在一个hadoop集群上。 一、MapRe...
MapReduce基础入门
1、Hadoop四大组件 HDFS:分布式存储系统 MapReduce:分布式计算系统 Yarn:Hadoop的资源调度系统 Common:以上三大组件的公共基础部分,用于提供工具包和RPC框架等。 (注:RPC:远程过程调用,RPC能够让本地应用简单、高效地调用服务器中的过程(服务)) 2、什么是MapReduce &amp;amp;amp;amp;amp;amp;nbsp;&amp;amp;amp;amp;amp;amp;nbsp;&amp;amp;amp;am
【hadoop学习笔记】---MapReduce
MapReduce介绍 一个以高可靠,高容错方式编写程序并行的处理在大的集群上存储的大量的数据的软件框架,这些集群可以由通用的硬件组成。其对外提供了5个标准的可编程接口,InputFormat、Mappper、Partitioner、Reducer、OutputFormat。 MapReduce架构 采用master/slave架构,主要组成组件有:Client、JobTracker、T...
MapReduce编程(入门篇)
一. MapReduce 编程模型 还是以一个经典的图片来说明问题. 1. 首先, 我们能确定我们有一份输入, 而且他的数据量会很大 2. 通过split之后, 他变成了若干的分片, 每个分片交给一个Map处理 3. map处理完后, tasktracker会把数据进行复制和排序, 然后通过输出的key 和value进行 partition的划分, 并把partition相同的map输
Hadoop MapReduce原理及实例
MapReduce是用于数据处理的一种编程模型,简单但足够强大,专门为并行处理大数据而设计。1. 通俗理解MapReduceMapReduce的处理过程分为两个步骤:map和reduce。每个阶段的输入输出都是key-value的形式,key和value的类型可以自行指定。map阶段对切分好的数据进行并行处理,处理结果传输给reduce,由reduce函数完成最后的汇总。例如从大量历史数据中找出往年
MapReduce介绍
场景:比如有海量的文本文件,如订单,页面点击事件的记录,量特别大,单机版很难搞定。 怎样解决海量数据的计算? 求和: 1 + 5 +7 + 3 +4 +9 +3 + 5 +6 MapReduce产生背景 如果让你统计日志里面的出现的某个URL的总次数,让你自己去写个单机版的程序,写个逻辑:无非就是读这个文件一行,然后把那个地方截取出来,截取出来之后,然后可以把它放到一个HashMap里面...
超简单读懂mapreduce的工作过程
Tip:本文适合编写过<em>mapreduce</em>程序,但不知道它工作原理的朋友阅读,它会让你在很短时间内了解整个过程。 本文分为map端 和reduce端两张图讲解,请放大图片来看。 一.Map task 1.由程序内的InputFormat(默认实现类TextInputFormat)来读取外部数据,它会调用RecordReader(它的成员变量)的read()方法来读取,返回k,v键值对。 ...
谷歌三篇论文之二---MapReduce
MapReduce:超大机群上的简单数据处理 MapReduce是一个编程模型,和处理、产生大数据集的相关实现。用户指定一个map函数处理一个key/value对,从而产生中间的key/value对集。然后再指定一个reduce函数合并所有的具有相同中间key的中间value。下面将列举许多可以用这个模型来表示的现实世界的工作。 以这种方式写的程序能自动的在大规模的普通机器上实现并行化。这个运...
mapreduce和spark的原理及区别
本文主要根据自己的经验对于<em>mapreduce</em>和spark的原理及区别进行了一个详细的描述,对于了解和学习<em>mapreduce</em>和spark有着一定作用
深入剖析MapReduce架构及原理(一)
深入剖析MapReduce架构及原理MapReduce应用场景MapReduce 定义Hadoop 中的 MapReduce 是一个使用简单的软件框架,基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个商用机器组成的大型集群上,并以一种可靠容错式并行处理TB级别的数据集。MapReduce 来源Hadoop MapReduce 源于 Google 在2004年12月份发表的 MapReduce 论文。 Ha...
大数据04---Hadoop windowns intelij 跑MRWordCount
一、软件环境 我使用的软件版本如下: Intellij Idea 2017.1 Maven 3.3.9 Hadoop分布式环境 二、创建maven工程 打开Idea,file-&amp;gt;new-&amp;gt;Project,左侧面板选择maven工程。(勾选)   设置工程存储路径,下一步。  三、添加maven依赖 在pom.xml添加依赖,对于hadoop 2.7.3版本的had...
mapreduce 实现单词的个数统计
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MapReduce过程详解及其性能优化
http://blog.csdn.net/aijiudu/article/details/72353510 废话不说直接来一张图如下:   从JVM的角度看Map和Reduce Map阶段包括: 第一读数据:从HDFS读取数据   1、问题:读取数据产生多少个Mapper??     Mapper数据过大的话,会产生大量的小文件,由于Mapper是基于虚拟机的,过多的Mapper创建和初始化及关...
mapreduce的reduce个数设置无效,始终只有一个reduce任务,输出的文件也只有一个
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Hadoop:一文详解MapReduce的工作机制
在最新的Hadoop(2.7以上版本)中,我们在控制台已经找不到jobtracker和tasktracker模块了,这并不是说它们消失了,而是隐式的加入了YARN框架中去,具体的功能被整合和优化。然而,了解一下运行在其上的<em>mapreduce</em>方法的原理和特点,会对我们理解最新的Hadoop有很大帮助,同时也有助于我们理解这个高效的分布式并行框架。大数据的存储和处理,就好比一个人的左右手,显得尤为重要...
MapReduce理解-深入理解MapReduce
前面的几篇博客主要介绍了Hadoop的存储HDFS,接下来几篇博客主要介绍Hadoop的计算框架MapReduce。本片博客主要讲解MapReduce框架的具体执行流程,以及shuffle过程,当然这方面的技术博客已经特别多而且都写得很优秀,我写本篇博客之前也有过相关阅读,受益匪浅。对一些博客和资料的参考都会才博客下方参考资料中列出。 MapReduce理解 MapRedeuce,
MapReduce的执行流程
一个MapReduce的作业执行流程是:1)代码编写;2)作业配置;3)作业提交;4)Map任务的分配和执行;4)处理中间结果;5)Reduce任务的分配与执行;6)作业完成。具体如图1-1所示。下面以一个简单的单词计数例子对各个步骤做一个详细的介绍。 1代码编写及配置代码编写及配置主要是在客户端进行。1)代码编写主要是编写我们需要的map函数和Reduce函数。map函数代码如下:@Overri
MapReduce 关于MapReduce
MapReduce是处理大规模数据的编程模型,MapReduce程序是并行运行的map和reduce任务过程分为两个阶段:map阶段和reduce阶段,每个阶段都是以键值对作为输入输出,要编写两个函数:map函数和reduce函数下图为MapReduce的逻辑数据流,底部是Unix管线,模拟流程Java MapReducemap函数 + reduce函数 + 运行作业的代码实现Mapper类的ma...
什么是Map/Reduce
Hadoop<em>简介</em> Hadoop就是一个实现了Google云计算系统的开源系统,包括并行计算模型Map/Reduce,分布式文件系统HDFS,以及分布式数据库Hbase,同时Hadoop的相关项目也很丰富,包括ZooKeeper,Pig,Chukwa,Hive,Hbase,Mahout,flume等. 这里详细分解这里面的概念让大家通过这篇文章了解到底是什么hadoop:
MapReduce处理系统
MapReduce:a Batch Processing System MPI MPI是一个信息传递应用程序接口,包括协议和和语义说明。 是为了处理进程间通讯的协议。 问题: 在MapReduce出现之前,已经有像MPI这样非常成熟的并行计算框架了,那么为什么Google还需要MapReduce? 这是因为,传统并行计算框架基本上都还是在单机上,为了保证不易宕机,一般都选择昂贵的刀片服务器...
MapReduce的过程中,在不同的阶段中间数据是存储在哪里,内存还是本地磁盘还是hdfs?
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MapReduce Shuffle中的溢写阶段疑问
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从零开始学Hadoop——浅析MapReduce(一)
之前,我们说过Hadoop的两个核心为HDFS和MapReduce,既然我们已经学习了Hadoop的HDFS,那么我们就来看看MapReduce是什么。当然,我们学习的顺序还是先看看基本概念,再研究一下原理,最后做一些练习。 但是通过今天的学习,我们知道了两者是如何协同工作的,这样对我们以后的实战是非常有帮助的。下次我们将通过实例,来深层解析MapReduce的运行机制,请大家继续关注。
MapReduce案例(下)
六、分组输出到多个文件         我们之前在运行MapReduce程序的时候默认的输出结果文件命名为part-****,那么怎样将文件自定义命名呢?         MultipleOutputs可以解决输出结果自定义命名问题,另外,利用 MultipleOutputs还可以将结果输出到不同的文件中。         原始数据                           ...
MapReduce的基本工作原理
MapReduce的基本模型和处理思想:三个层面上的基本构思 1.如果对付大数据处理:分而治之    对相互之间不具有计算依赖关系的大数据,实现并行最自然的办法就是采取分而治之的策略。  2.上升到抽象模型:Mapper与Reduce    MPI等并行计算方法缺少高层并行编程模型,程序员需要自行指定存储,计算,分发等任务,为了克服这一缺陷,MapReduce借鉴了Lisp函数式语言中的思想,用M...
MapReduce编程案例系列篇(01-15)
由于本人最开始接触大数据工作,主要以写MapReduce程序为主,虽然现在有流行的言论称MapReduce这种运行很慢的分布式计算编程框架将要被各种内存计算框架取代。但是MapRedcue也会吸收很多流行的内存计算的各种优点,我相信,将来,MapReduce绝对不会沦落到要淘汰的地步。甚至会后来居上。 在此,本人总结一篇关于MapReduce编程的各种典型应用场景编程案例,便于大家查阅学习...
btrace脚本追踪MapReduce的性能,追踪到的数据输出问题
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MapReduce 如何加载本地库
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MapReduce shuffle过程剖析及调优
MapReduce<em>简介</em>在Hadoop MapReduce中,框架会确保reduce收到的输入数据是根据key排序过的。数据从Mapper输出到Reducer接收,是一个很复杂的过程,框架处理了所有问题,并提供了很多配置项及扩展点。
MapReduce的输入输出格式
默认的mapper是IdentityMapper,默认的reducer是IdentityReducer,它们将输入的键和值原封不动地写到输出中。 默认的partitioner是HashPartitinoer,它根据每条记录的键进行哈希操作来分区。 输入文件:文件是MapReduce任务的数据的初始存储地。正常情况下,输入文件一般是存在HDFS里。这些文件的格式可以是任意的;我们可以
快速理解MapReduce
1 什么是MapReduce?   Map本意可以理解为地图,映射(面向对象语言都有Map集合),这里我们可以理解为从现实世界获得或产生映射。Reduce本意是减少的意思,这里我们可以理解为归并前面Map产生的映射。 2 MapReduce的编程模型   按照google的MapReduce论文所说的,MapReduce的编程模型的原理是:利用一个输入key/value对集合来产生一
MapReducer 写入到数据库 报错
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MapReduce过程详解
MapReduce是一种云计算的核心计算模式,是一种分布式运算技术,也是简化的分布式并行编程模式,主要用于大规模并行程序并行问题。 MapReduce的主要思想:自动将一个大的计算(程序)拆分成Map(映射)和Reduce(化简)的方式。流程图如下: 数据被分割后通过Map函数将数据映射成不同的区块,分配给计算集群进行处理,以达到分布运算的效果,再通过Reduce函数将结果进行汇整,从而输出开发者...
mongoTemplate 中的mapreduce 的详细用法
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MapReduce简述、工作流程
MR编程模型之执行步骤:   1、准备map处理的输入数据   2、mapper处理   3、Shuffle   4、Reduce处理   5、结果输出  (input)&amp;lt;k1,v1&amp;gt; -&amp;gt; map -&amp;gt;&amp;lt;k2,v2&amp;gt; -&amp;gt; combine -&amp;gt; &amp;lt;k2,v2&amp;gt; -&amp;gt;reduce -&amp;gt; &amp;lt;k3,v3&amp;gt;(o
Hadoop简介与环境搭建(独立模式/伪分布式)
Hadoop<em>简介</em>与环境搭建 Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。其中它有两个核心: - HDFS( 存储功能) 大规模数据集(支持节点扩展) 简单一致性模型(一次写入多次读取) 流式数据访问(对数据进行批量处理,而不是用户交互处理) 硬件错误(有很强的容错能力)
hadoop向mysql写入数据,map执行100%,reduce不执行
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MapReduce shuffle过程详解
我们知道MapReduce计算模型主要由三个阶段构成:Map、shuffle、Reduce。Map是映射,负责数据的过滤分法,将原始数据转化为键值对;Reduce是合并,将具有相同key值的value进行处理后再输出新的键值对作为最终结果。为了让Reduce可以并行处理Map的结果,必须对Map的输出进行一定的排序与分割,然后再交给对应的Reduce,而这个将Map输出进行进一步整理并交给Reduc
机器学习、数据挖掘、数据分析岗面试总结
算法面试注意细节 算法工程师岗位(机器学习、数据挖掘、数据分析等)面试主要包含两大块:首先是基本的 Coding 能力;其次就是机器学习算法的理论与应用能力。 基本的 Coding 能力考察,主要是让你写一些数据结构与算法设计的常见算法题,比如链表类、二叉树、排序、查找、动态规划等。这方面建议《剑指 Offer》+ LeetCode 结合的方式进行练习。 机器学习算法理论与应用能力不用说,应...
MapReduce:原理之Word Count 以及Java实现
MapReduce原理: Hadoop的分布式计算框架(MapReduce)-- 适合离线计算 核心思想: 移动计算而不移动数据。 MR是计算来自HDFS上的数据,可以看到,HDFS是大数据的存储,MR是大数据的计算。 MapReduce流程:input-&amp;gt;Splitting-&amp;gt;Mapping-&amp;gt;Shuffling-&amp;gt;Red...
MapReduce不执行Reduce
package cn.base<em>mapreduce</em>; import java.io.IOException; import java.util.StringTokenizer; import org.
MapReduce工作原理图文详解
                                            MapReduce工作原理图文详解 前言: 前段时间我们云计算团队一起学习了hadoop相关的知识,大家都积极地做了、学了很多东西,收获颇丰。可是开学后,大家都忙各自的事情,云计算方面的动静都不太大。呵呵~不过最近在胡老大的号召下,我们云计算团队重振旗鼓了,希望大伙仍高举“云在手,跟我走”的口号战斗...
MapReduce中Shuffle机制详解——Reduce端Shuffle
相关链接 MapReduce运行机制 MapReduce中Shuffle机制详解——Map端Shuffle链接 2、Reduce端shuffle Reduce端的shuffle主要包括三个阶段,copy,sort(merge),reduce Map的输出文件放置在运行MapTask的NodeManager的本地磁盘上,它是运行ReduceTask的TaskTracker所...
谷歌技术"三宝"之MapReduce
江湖传说永流传:谷歌技术有"三宝",GFS、MapReduce和大表(BigTable)! 谷歌在03到06年间连续发表了三篇很有影响力的文章,分别是03年SOSP的GFS,04年OSDI的MapReduce,和06年OSDI的BigTable。SOSP和OSDI都是操作系统领域的顶级会议,在计算机学会推荐会议里属于A类。SOSP在单数年举办,而OSDI在双数年举办。 那么这篇博客就来介绍一下
MapReduce全过程
shuffle过程 shuffle概念 shuffle的本意是洗牌、混洗的意思,把一组有规则的数据尽量打乱成无规则的数据。而在MapReduce中,shuffle更像是洗牌的逆过程,指的是将map端的无规则输出按指定的规则“打乱”成具有一定规则的数据,以便reduce端接收处理。其在MapReduce中所处的工作阶段是map输出后到reduce接收前,具体可以分为map端和reduce端前后两个部...
MapReduce:详解Shuffle过程
[size=medium] /** * author : 冶秀刚 * mail : dennyy99@gmail.com */ Shuffle过程是MapReduce的核心,也被称为奇迹发生的地方。要想理解MapReduce, Shuffle是必须要了解的。我看过很多相关的资料,但每次看完都云里雾里的绕着,很难理清大致的逻辑,反而越搅越混。前段时间...
(转)MapReduce流程
转载自:https://blog.csdn.net/u013068377/article/details/83013157 在使用java编写MaReduce程序之前,先让我们解决一个基本问题——MapReduce是什么?它的运行机制是怎么样的? 能够打开这篇文章的读者,应该或多或少都有一些技术基础。但是为了使得下面的解说更加清楚明白,这里还是要简单描述一下。 一、MapReduce是什么 Ma...
MapReduce清洗数据文件
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MapReduce的shuffle过程详解(分片、分区、合并、归并。。。)
shuffle过程 shuffle概念 shuffle的本意是洗牌、混洗的意思,把一组有规则的数据尽量打乱成无规则的数据。而在MapReduce中,shuffle更像是洗牌的逆过程,指的是将map端的无规则输出按指定的规则“打乱”成具有一定规则的数据,以便reduce端接收处理。其在MapReduce中所处的工作阶段是map输出后到reduce接收前,具体可以分为map端和reduce端前后两...
Mapreduce分布式处理
<em>mapreduce</em> Mapreduce是Hadoop的核心框架之一 Mapreduce是分布式处理的框架 HDFS与MApreduce最大的特点就是分布式 简单的说一个庞大的数据 用一台计算机完成不了的计算数据 交给了多台计算机一起计算 最后合并各个计算机的结果 输出结果 <em>mapreduce</em>可以分成两大部分 map 和 reduce map 是将数据切片 reduce 就是将数据合并 举一个例...
reduce和map的区别
1,reduce上代码:from functools import reduce sum1 = reduce(lambda x, y: x + y, range(1, 5)) print(sum1)  # 10输出结果:10结论:reduce返回的是函数经过执行运算后的结果,reduce累计运算,适合做大数据的运算,前两个元素作用得到结果后,继续和下一个元素运算2.map上代码:sum2 = m...
转- MapReduce工作原理图文详解
前言: 前段时间我们云计算团队一起学习了hadoop相关的知识,大家都积极地做了、学了很多东西,收获颇丰。可是开学后,大家都忙各自的事情,云计算方面的动静都不太大。呵呵~不过最近在胡老大的号召下,我们云计算团队重振旗鼓了,希望大伙仍高举“云在手,跟我走”的口号战斗下去。这篇博文就算是我们团队“重启云计算”的见证吧,也希望有更多优秀的文章出炉。汤帅,亮仔,谢总•••搞起来啊!呵呵,下面我们进入正...
MapReduce:详解Shuffle过程(转)
源自http://langyu.iteye.com/blog/992916 Shuffle过程是MapReduce的核心,也被称为奇迹发生的地方。要想理解MapReduce, Shuffle是必须要了解的。我看过很多相关的资料,但每次看完都云里雾里的绕着,很难理清大致的逻辑,反而越搅越混。前段时间在做MapReduce job 性能调优的工作,需要深入代码研究MapReduce的运行机制,这...
MapReduce 1.x 及 2.x 架构解读
MapReduce 1.x 架构 MapReduce 1.x 采用 Master/Slave 架构,由全局唯一的 Jobtracker 和多个 TaskTacker 组成,并且在Client中提供一系列的api供编程和管理使用。其中各个组件的作用是: 1. JobTracker 全局唯一,主要负责集群资源监控和作业调度。JobTracker会对集群中所有的TaskTracker进行监控,...
MapReduce简单介绍
MapReduce 定义 Hadoop 中的 MapReduce 是一个使用简单的软件框架,基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个商用机器组成的大型集群上,并以一种可靠容错式并行处理TB级别的数据集。 MapReduce 来源 Hadoop MapReduce 源于 Google 在2004年12月份发表的 MapReduce 论文。 Hadoop MapReduce 其实就是 Google M...
mapreduce 中文版 中文翻译
MapReduce:超大机群上的简单数据处理                                           摘要MapReduce是一个编程模型,和处理,产生大数据集的相关实现.用户指定一个map函数处理一个key/value对,从而产生中间的key/value对集.然后再指定一个reduce函数合并所有的具有相同中间key的中间value.下面将列举许多可以
Mapreduce实例——WordCount
Mapreduce<em>简介</em> MapReduce的工作原理 WordCount 实验环境 实验步骤 Mapreduce<em>简介</em> MapReduce采用的是“分而治之”的思想,把对大规模数据集的操作,分发给一个主节点管理下的各个从节点共同完成,然后通过整合各个节点的中间结果,得到最终结果。简单来说,MapReduce就是”任务的分解与结果的汇总“。 MapReduce的...
MapReduce 原理、过程详解与优化 Yarn Hdfs Mapreduce 三者联系
参考文档 一 Mapreduce Yarn Hdfs三者联系 (比喻有不恰当的地方,但更容易理解三者之间的关系) Mapreduce,Yarn,Hdfs三者之间的关系,可以用电脑来进行解释。大体可以理解为:windows系统电脑上的一个视频播放软件(<em>mapreduce</em>),通过windows操作系统(yarn)找到存在电脑硬盘(hdfs)上的电影,然后视频播放器播放电影 Yarn 相当于电脑的操作...
MapReduce技术的初步了解与学习
 MapReduce技术的初步了解与学习 --包含Google MapReduce中文版    今天咱们学习下MapReduce模型。由于是本人是初次接触,不是很了解。所以,有任何问题,还望各位不吝批评指正。本文中,我会先用最最通俗的语言阐述什么是MapReduce,然后再摘自Google MapReduce中文版上的一些内容,以期对这个模型有个初步的了解与认识。ok,...
数据仓库数据采集与同步
1.系统埋点设计 1.1 数据分类 在工厂环境中,我们将数据仓库获取的数据划分为业务数据和用户行为数据。 业务数据:业务流程中产生的交易、状态流转、用户等相关的数据,通常存储在 DB 中, 包括 rdbms、nosql 等,这部分数据是业务相关的,具体哪些数据需要保留一般由业务侧设 计,不需要过度关注,按实际需要采集即可。 用户行为数据:用户在使用产品过程中,与 ...
MapReduce的工作机制(一)
本文从《Hadoop权威指南》总结而来。 MapReduce过程包含以下四个独立实体: 客户端,用于提交MapReduce作业。 jobtracker,协调作业的运行。jobtracker是Java应用程序,主类是JobTracker。 tasktracker,运行作业划分后的任务。tasktracker是Java应用程序,主类是TaskTracker。 分布式文件系统,一般为HDF...
MapReduce详解:Shuffle(copy,sort,merge,combiner)过程
    Shuffle过程是MapReduce的核心,也被称为奇迹发生的地方。要想理解MapReduce, Shuffle是必须要了解的。我看过很多相关的资料,但每次看完都云里雾里的绕着,很难理清大致的逻辑,反而越搅越混。前段时间在做MapReduce job 性能调优的工作,需要深入代码研究MapReduce的运行机制,这才对Shuffle探了个究竟。考虑到之前我在看相关资料而看不懂时很恼火,所...
数据仓库学习笔记 --- 拉链表详解
定义: 拉链表 - 维护历史状态,以及最新状态数据的一种表,拉链表根据拉链粒度的不同,实际上相当于快照,只不过做了优化,去除了一部分不变的记录而已,通过拉链表可以很方便的还原出拉链时点的客户记录。 拉链表通常是对账户信息的历史变动进行处理保留的结果。   需求: 1. 数据量比较大; 2. 表中的部分字段会被update,如用户的地址,产品的描述信息,订单的状态等等; 3. 需要查看某一...
数据仓库--代理键
[转]数据仓库设计——代理键 转载 2015-12-06 12:12:22 标签:it数据仓库代理键        在关系型数据库设计中,代理键是在当资料表中的候选键都不适合当主键时,例如资料太长,或是意义层面太多,就会用一个attribute来当代理主键,此主键可能是用流水号,来代替可辨识唯一值的主键。        在数据仓库领域有一个概念叫Surrogatekey,中文一般翻
漫谈数据仓库之拉链表(原理、设计以及在Hive中的实现)
全文由下面几个部分组成:先分享一下拉链表的用途、什么是拉链表。通过一些小的使用场景来对拉链表做近一步的阐释,以及拉链表和常用的切片表的区别。举一个具体的应用场景,来设计并实现一份拉链表,最后并通过一些例子说明如何使用我们设计的这张表(因为现在Hive的大规模使用,我们会以Hive场景下的设计为例)。分析一下拉链表的优缺点,并对前面的提到的一些内容进行补充说明,比如说拉链表和流水表的区别。0x01 ...
基于MapReduce的词频统计程序WordCountApp(一)
词频统计案例分析: wordcount: 统计文件中每个单词出现的次数 需求:求wc 文件内容小:shell(wc_shell.sh) 使用IDEA+Maven开发wc: 1)开发 2)编译:mvn clean package -DskipTests 3)上传到服务器:scp target/HDFS_Test-1.0-SNAPSHOT.jar zq@zq:~/lib 4)运行 hadoop...
hadoop-mapreduce-examples
hadoop jar ./share/hadoop/<em>mapreduce</em>/hadoop-<em>mapreduce</em>-examples-2.3.0-cdh5.1.0.jar pi 2 5 [root@name01 cmake-2.8.12.2]# hadoop version Hadoop 2.3.0-cdh5.1.0 Subversion git://github.sf.cloudera.com/CDH/
MapReduce使用Java代码实现
MR执行环境有两种:本地测试环境,服务器环境第一种执行方式:服务器端运行直接在服务器上,使用命令的方式调用,执行过程也在服务器上 a、把MR程序打包(jar),传送到服务器上 b、通过: hadoop jar jar路径 类的全限定名 MapperWordCountMapper .javapackage com.mr; import java.io.IOException;import o
MapReduce 图解流程超详细解答(1)-【map阶段】
在MapReduce中,一个YARN 应用被称作一个job, MapReduce 框架提供的应用,master的一个实现被称作MRAppMaster MapReduce Job的时间线 MapReduce Job 运行的时间线: Map Phase:若干 Map Tasks 被执行Reduce Phase: 若干Reduce Tasks 被执行 reduce
Hadoop学习系列笔记(四):MapReduce应用开发与MapReduce的工作机制
MapReduce应用开发MapReduce编程流程:首先写map函数和reduce函数,使用单元测试确保函数的运行符合预期,然后写一个驱动程序来运行作业(可在本地IDE中用一个小数据集进行测试),最后将通过测试的程序放到集群上运行。资源文件:configuration.xml、core-default.xml、core-site.xmlMapReduce的工作流:JobControl的实例表示一...
MapReduce框架实现两个文件之间的Join
数据 (1)电影评分数据 用户ID::电影ID::评分::时间 1::1193::5::978300760 1::661::3::978302109 1::914::3::978301968 1::3408::4::978300275 1::2355::5::978824291 1::1197::3::978302268 1::1287::5::978302039……. (2)...
MapReduce学习总结
1、MapReduce<em>简介</em>     1.1、基本概念    MapReduce是Hadoop的组成部分,它是一个软件框架,基于该框架能够容易地编写应用程序,这些应用程序能够运行在由上千个商用机器组成的大集群上,并以一种可靠的,具有容错能力的方式并行地处理上TB级别的海量数据集。    MapReduce擅长处理大数据。MapReduce的思想就是“分而治之”。    Mapper负责“分”...
MapReduce学习
一、MapReduce介绍 1. MapReduce定义 MapReduce是一种编程模型,用于大规模数据集的并行运算,是用户开发“基于hadoop的数据分析应用”的核心框架 Mapreduce 核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运算程序,并发运行在一个 hadoop 集群上。 2. MapReduce优缺点 优点 MapReduce易...
7个实例全面掌握Hadoop MapReduce
转载自:http://mp.weixin.qq.com/s/jW174XImD_nE7VN5-awTTw 本文旨在帮您快速了解 MapReduce 的工作机制和开发方法,解决以下几个问题: MapReduce 基本原理是什么? MapReduce 的执行过程是怎么样的? MapReduce 的核心流程细节 如何进行 MapReduce 程序开发?(
mapreduce编程初探
1.map和reduce 1.1 mapReduce处理逻辑 在本系列文章的第一篇中,曾对MapReduce原理做过简单的描述,在这里再重述一遍。  首先我们有两个文件word1.txt和word2.txt  其中word1.txt的内容如下: aaaa bbbb cccc dddd aaaa word2.txt的内容如下: aaaa cccc dddd eeee aaaa 这...
并行计算和mapreduce
现在MapReduce/Hadoop以及相关的数据处理技术非常热,因此我想在这里将MapReduce的优势汇总一下,将MapReduce与传统基于HPC集群的并行计算模型做一个简要比较,也算是对前一阵子所学的MapReduce知识做一个总结和梳理。   随着互联网数据量的不断增长,对处理数据能力的要求也变得越来越高。当计算量超出单机的处理能力极限时,采取并行计算是一种自然而然的解决之道。在M...
Hadoop实战系列之MapReduce 分析 Youtube视频数据
Hadoop实战系列之MapReduce 分析 Youtube视频数据 一、实战介绍 MapReduce 是 Hadoop 的计算框架。 在运行一个 MR 程序时,任务过程被分为两个阶段:Map 阶段和 Reduce 阶段,每个阶段都是用键值对作为输入和输出。 本文知识点: eclipse 的 Hadoop 开发环境搭建 编写 MR 程序 本地运行 生成 Jar 包提交 yarn ...
10天Hadoop快速突击(3)——开发MapReduce应用程序
开发MapReduce应用程序一、系统参数的配置1.通过API对相关组件的参数进行配置这些API被分成了一下几个部分:org.apache.hadoop.conf:定义了系统参数的配置文件处理APIorg.apache.hadoop.fs:定义了抽象的文件系统APIorg.apache.hadoop.dfs:Hadoop分布式文件系统(HDFS)模块的实现org.apache.hadoop.map...
5分钟让你了解 ZooKeeper 的功能和原理
目录   一 .Zookeeper功能<em>简介</em>   二 . ZooKeeper基本概念     2.1  集群角色     2.2 集群节点分工     2.3  session     2.4 数据节点     2.5 状态信息     2.6 事物操作     2.7  Wa...
大数据- MapReduce计算模型
1.分布式文件系统 1.1 数据激增 以前,在数据量比较少的时候是单节点结构,CPU-Memory-Disk;后来,随着互联网的不断发展,数据量激增;以Google为例:Google每天产生的网页数量达到200TB,假设磁盘读取带宽为50MB/sec,则读取这些文件需要46天,后续的数据处理与操作话费的时间可能会更多。 1.2 分布式文件系统 分布式文件系统结构如下: 1. 数据...
Hadoop之Mapreduce------>Mapreduce原理
Mapruduce工作原理 与hdfs(分布式文件系统)不同,Mapreduce 是一个分布式计算模型,如图 执行步骤:  1. map任务处理----切片 1.1 读取输入文件内容,解析成key、value对,输入文件的每一行,就是一个key、value对,对应调用一次map函数。 1.2 写自己的逻辑,对输入的key、value(k1,v1)处理,转换成新的key、va
常见的关系型数据库和非关系型数据及其区别
&amp;#13; 一、关系型数据库&amp;#13; &amp;#13;  &amp;#13; 关系型数据库最典型的数据结构是表,由二维表及其之间的联系所组成的一个数据组织优点:1、易于维护:都是使用表结构,格式一致;2、使用方便:SQL语言通用,可用于复杂查询;3、复杂操作:支持SQL,可用于一个表以及多个表之间非常复杂的查询。缺点:1、读写性能比较差,尤其是海量数据的高效率读写;2、固定的表结构,灵活...
hadoop框架之MapReduce介绍
MapReduce简单介绍 MapReduce是一个分布式的计算框架,核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运算框架,并发运行在hadoop集群上。引入MapReduce框架后,开发人员可以将绝大部分的工作集中于业务逻辑上的开发,具体的计算只需要交给框架就可以。用于处理海量的数据分析计算工作,但目前因为性能问题,正在被spark替代。 MapReduc...
hadoop mapreduce作业流程概论
<em>mapreduce</em>的一个完整作业流程是怎么样的呢,相信刚接触hadoop,刚写<em>mapreduce</em>的初学者都有很大的困扰,下面的图来自http://horicky.blogspot.com/2008/11/hadoop-<em>mapreduce</em>-implementation.html,是我看到的讲MapReduce最好的图。   以Hadoop带的wordcount为例子(下面是启动行):   ...
常见数据结构与算法整理总结
数据结构是以某种形式将数据组织在一起的集合,它不仅存储数据,还支持访问和处理数据的操作。算法是为求解一个问题需要遵循的、被清楚指定的简单指令的集合。下面是自己整理的常用数据结构与算法相关内容,如有错误,欢迎指出。 为了便于描述,文中涉及到的代码部分都是用Java语言编写的,其实Java本身对常见的几种数据结构,线性表、栈、队列等都提供了较好的实现,就是我们经常用到的Java集合框架,有需要的
opengles 游戏开发例子下载
有关opengles 游戏开发的详细介绍 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/makej2me/2580614?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/makej2me/2580614?utm_source=bbsseo[/url]
从头到尾彻底解析hash下载
详细讲解了hash的原理,并给出了实例研究 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/challenge_c_plusplus/3951343?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/challenge_c_plusplus/3951343?utm_source=bbsseo[/url]
GREE 平台文档中文版下载
GREE 平台的介绍文档并逐步介绍了GREE的各个功能以及用法 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/xiaoxiangbenteng/4518851?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/xiaoxiangbenteng/4518851?utm_source=bbsseo[/url]
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我们是很有底线的