实现mapreduce中的master

尹成学院 2023-01-13 01:37:19

课时名称	课时知识点
实现mapreduce中的master	实现mapreduce中的master

...全文

36 回复打赏收藏转发到动态举报

写回复

回复

切换为时间正序

请发表友善的回复…

发表回复

ReduceMap Java中的MapReduce 介绍 Java中的MapReduce，具有基本的master和worker实现。项目结构 RPC框架使用作为RPC框架。 protobuf3文件： master.proto：定义主RPC方法，由工作人员调用。 worker.proto：定义工作程序RPC方法，由master调用。 protobuf生成的代码：在target / generated-sources /中（未上传）掌握 Master.java：ReduceMap主实现。 MasterRPCClient.java：用于调用RPC方法。 MasterRPCServer.java：用于接收RPC请求。 WorkerManager.java：管理工人的状态。工人 Worker.java：ReduceMap worker实现。 WorkerRPCClient.

大数据时代的数据分析任务比传统的数据分析任务要复杂，因为往往涉及的数据量巨大，比如要分析汇总某个大型零售商在全国的销售数据，查看某个搜索引擎的特定词条的访问日志… … 通常来讲，我们的笔记本电脑可以同时干很多事儿，比如听音乐，编辑Word文档，下载电影，这些都可以同时进行，为什么呢？因为这些程序任务所处理的数据量规模小。而对于大规模的数据处理任务来说，就不是一台电脑同时做许多任务了，而是许多电脑同

MR简介一个MR作业通常会把输入的数据集切分为若干独立的数据块，先由Map任务并行处理，然后MR框架对Map的输出先进行排序，然后把结果作为Reduce任务的输入。MR框架是一种主从框架，由一个单独的JobTracker节点和多个TaskTracker节点组成。(JobTracker相当于Master，负责作业任务的调度，TaskTracker相当于Slave，负责执行Master指派的任务)MR...

MapReduce is a framework for processing highly distributableproblems across huge datasets using a large number of computers(nodes), collectively referred to as a cluster (if all nodes usethe same hard...

一、实验目的理解MapReduce在Hadoop体系结构中的角色，通过该实验后，能设计开发简单的MapReduce程序。二、实验设备计算机：CPU四核i7 6700处理器；内存8G； SATA硬盘2TB硬盘； Intel芯片主板；集成声卡、千兆网卡、显卡； 20寸液晶显示器。编译环境：（1）操作系统：Linux （2）Hadoop版本：2.7.2 机器：虚拟机3台（3）Eclipse 4.7 三、实验内容 3.1启动Hadoop服务（1）格式化namenode。（2）启动Hadoop。 [r

尹成的课程社区_NO_2

1

社区成员

1,571

社区内容

发帖

与我相关

我的任务

社区管理员

加入社区

近7日
近30日
至今

加载中

查看更多榜单

社区公告

暂无公告

试试用AI创作助手写篇文章吧

+ 用AI写文章