【大数据应用技术】作业十一|分布式并行计算MapReduce
本次作业在要求来自:https://edu.cnblogs.com/campus/gzcc/GZCC-16SE2/homework/3319
1.用自己的话阐明Hadoop平台上HDFS和MapReduce的功能、工作原理和工作过程。
1)HDFS
HDFS是分布式文件系统,用来存储海量数据。HDFS中有两类节点:NameNode和DataNode。
NameNode是管理节点,存放文件元数据。也就是存放着文件和数据块的映射表,数据块和数据节点的映射表。也就是说,通过NameNode,我们就可以找到文件存放的地方,找到存放的数据。DataNode是工作节点,用来存放数据块,也就是文件实际存储的地方。
工作原理:客户端向NameNode发起读取元数据的消息,NameNode就会查询它的Block Map,找到对应的数据节点。然后客户端就可以去对应的数据节点中找到数据块,拼接成文件就可以了,这就是读写的流程。
2)MapReduce
MapReduce是并行处理框架,实现任务分解和调度。
工作原理:将一个大任务分解成多个小任务(map),小任务执行完了之后,合并计算结果(reduce)。也就是说,JobTracker拿到job之后,会把job分成很多个maptask和reducetask,交给他们执行。 MapTask、ReduceTask函数的输入、输出都是的形式。HDFS存储的输入数据经过解析后,以键值对的形式,输入到MapReduce()函数中进行处理,输出一系列键值对作为中间结果,在Reduce阶段,对拥有同样Key值的中间数据进行合并形成最后结果。
2.HDFS上运行MapReduce
1)准备文本文件,放在本地/home/hadoop/wc
先准备一个大一点英文文本文件,我这里准备的是一个名为Mrstandfast.txt的文本文件,放在了下载目录下,如下图所示。
使用 mkdir wc 命令新建一个名为wc的文件夹,再使用 mv /home/chen/下载/MrStandfast.txt MrStandfast.txt 命令把MrStandfast.txt文件复制到wc中,如下图所示。
2)编写mapper函数和reducer函数,在本地运行测试通过
首先,我们可以先编写 mapper函数和reducer函数,使用 gedit mapper.py 命令建立mapper.py文件,在其中插入所要执行的语句,并保存关闭。同理,reducer.py也是这样。
mapper.py
#!/usr/bin/env python
import sys
for line in sys.stdin:
line = line.strip()
words = line.split()
for word in words:
print "%s\t%s" % (word, 1)
reducer.py
#!/usr/bin/env python from operator import itemgetter
import sys current_word = None
current_count = 0
word = None # input comes from STDIN
for line in sys.stdin:
# remove leading and trailing whitespace
line = line.strip() # parse the input we got from mapper.py
word, count = line.split('\t', 1) # convert count (currently a string) to int
try:
count = int(count)
except ValueError:
# count was not a number, so silently
# ignore/discard this line
continue # this IF-switch only works because Hadoop sorts map output
# by key (here: word) before it is passed to the reducer
if current_word == word:
current_count += count
else:
if current_word:
# write result to STDOUT
print '%s\t%s' % (current_word, current_count)
current_count = count
current_word = word # do not forget to output the last word if needed!
if current_word == word:
print '%s\t%s' % (current_word, current_count)
完成上述步骤后,可以使用 cat mapper.py 命令和 cat reducer.py 命令来查看,如下图所示。
分别使用 chmod a+x /home/chen/wc/mapper.py 和 chmod a+x /home/chen/wc/reducer.py 命令修改mapper和reducer的权限。
分别使用 echo "foo foo quux labs foo bar quux" | ./mapper 命令和 echo "foo foo quux labs foo bar quux" | ./mapper.py | sort -k1,1 | ./reducer.py 命令在本地测试python代码是否可执行,如下图所示。
3)启动Hadoop:HDFS, JobTracker, TaskTracker
使用 start-all.sh 命令启动hadoop,再使用 jps 命令查看是否启动成功,如下图所示。
4)把文本文件上传到hdfs文件系统上 user/chen/input
由于我先前做实验时已经创建了 /user/chen/input 这个文件夹了,所以在这里我就直接将本地文件上传即可,使用 hdfs dfs -put /home/chen/wc/MrStandfast.txt /user/chen/input/ 命令把本地的MrStandfast.txt上传至hdfs文件系统上 user/chen/input上,再使用 hdfs dfs -ls /user/chen/input/ 命令来查看文件,如下图所示。
注意:如果先前还没有创建文件夹的,可以使用 hdfs dfs -mkdir -p /user/chen/input 命令来创建文件夹,详见https://www.cnblogs.com/bhuan/p/10964927.html
5)streaming的jar文件的路径写入环境变量,让环境变量生效
使用 vim ~/.bashrc 命令将streaming的jar文件的路径写入~/.bashrc中,并使用 source ~/.bashrc 让环境变量生效,如下图所示。
streaming的jar文件的路径:
export STREAM=$HADOOP_HOME/share/hadoop/tools/lib/hadoop-streaming-*.jar
6)建立一个shell脚本文件:streaming接口运行的脚本,名称为run.sh
使用 vim run.sh 命令或者 gedit run.sh 命令添加streaming接口运行的脚本,再使用 source run.sh 命令使其生效,如下图所示。
run.sh文件内容
hadoop jar $STREAM \
-file /home/chen/wc/mapper.py \
-mapper /home/chen/wc/mapper.py \
-file /home/chen/wc/reducer.py \
-reducer /home/chen/wc/reducer.py \
-input /user/chen/input/*.txt \
-output /user/chen/wcountput
7)source run.sh来执行mapreduce
8)查看运行结果
使用 hdfs dfs -cat /user/chen/wcountput/* 命令来查看运行结果,如下图所示。
【大数据应用技术】作业十一|分布式并行计算MapReduce的更多相关文章
- 作业——11 分布式并行计算MapReduce
作业的要求来自于:https://edu.cnblogs.com/campus/gzcc/GZCC-16SE2/homework/3319 1.用自己的话阐明Hadoop平台上HDFS和MapRedu ...
- 大数据 --> 大数据关键技术
大数据关键技术 大数据环境下数据来源非常丰富且数据类型多样,存储和分析挖掘的数据量庞大,对数据展现的要求较高,并且很看重数据处理的高效性和可用性. 传统数据处理方法的不足 传统的数据采集来源单一,且存 ...
- 一文看懂大数据的技术生态圈,Hadoop,hive,spark都有了
一文看懂大数据的技术生态圈,Hadoop,hive,spark都有了 转载: 大数据本身是个很宽泛的概念,Hadoop生态圈(或者泛生态圈)基本上都是为了处理超过单机尺度的数据处理而诞生的.你可以把它 ...
- AI加持的阿里云飞天大数据平台技术揭秘
摘要:2019云栖大会大数据&AI专场,阿里云智能计算平台事业部研究员关涛.资深专家徐晟来为我们分享<AI加持的阿里云飞天大数据平台技术揭秘>.本文主要讲了三大部分,一是原创技术优 ...
- 中国大数据六大技术变迁记(CSDN)
大会召开前期,特别梳理了历届大会亮点以记录中国大数据技术领域发展历程,并立足当下生态圈现状对即将召开的BDTC 2014进行展望: 追本溯源,悉大数据六大技术变迁 伴随着大数据技术大会的发展,我们亲历 ...
- 最近整理出了有关大数据,微服务,分布式,Java,Python,Web前端,产品运营,交互等1.7G的学习资料,有视频教程,源码,课件,工具,面试题等等。这里将珍藏多年的资源免费分享给各位小伙伴们
大数据,微服务,分布式,Java,Python,Web前端,产品运营,交互 领取方式在篇尾!!! 基础篇.互联网架构,高级程序员必备视频,Linux系统.JVM.大型分布式电商项目实战视频...... ...
- 案例分析:大数据平台技术方案及案例(ppt)
大数据平台是为了计算,现今社会所产生的越来越大的数据量,以存储.运算.展现作为目的的平台.大数据技术是指从各种各样类型的数据中,快速获得有价值信息的能力.适用于大数据的技术,包括大规模并行处理(MPP ...
- 【HADOOP】| 环境搭建:从零开始搭建hadoop大数据平台(单机/伪分布式)-下
因篇幅过长,故分为两节,上节主要说明hadoop运行环境和必须的基础软件,包括VMware虚拟机软件的说明安装.Xmanager5管理软件以及CentOS操作系统的安装和基本网络配置.具体请参看: [ ...
- 【大数据应用技术】作业九|安装关系型数据库MySQL 安装大数据处理框架Hadoop
本次作业的要求来自:https://edu.cnblogs.com/campus/gzcc/GZCC-16SE2/homework/3161 1.安装MySql 按ctrl+alt+t打开终端窗口,安 ...
- 了解大数据的技术生态系统 Hadoop,hive,spark(转载)
首先给出原文链接: 原文链接 大数据本身是一个很宽泛的概念,Hadoop生态圈(或者泛生态圈)基本上都是为了处理超过单机尺度的数据处理而诞生的.你能够把它比作一个厨房所以须要的各种工具. 锅碗瓢盆,各 ...
随机推荐
- EVM靶机渗透
前言 靶机下载地址: https://download.vulnhub.com/norzhctf/Basilic.ova 通过渗透靶机来学习相关知识以便提高在真实环境的渗透能力 ==. 安装: 我是用 ...
- Android Scroller详解
在学习使用Scroller之前,需要明白scrollTo().scrollBy()方法. 一.View的scrollTo().scrollBy() scrollTo.scrollBy方法是View中的 ...
- 继 首次使用DoNetCore EFCore DbFirst 更新数据实体
//EFCore DB First 步骤 //第一步:Install-Package Microsoft.EntityFrameworkCore.SqlServer -version 2.1.1 // ...
- npm 更换阿里淘宝源
执行命令 npm config set registry https://registry.npm.taobao.org/ 查看是否已经更换成功 npm config get registry
- 【Mac】微信视频对方听不见你的声音
解决方案: 1.打开系统设置 2.选择声音 3.输出选择第一个就可以
- 【Docker】iptables failed: iptables --wait -t nat -A DOCKER -p tcp -d 0/0 --dport 8480 -j DNAT --to-destination 172.17.0.2:80 ! -i docker0: iptables: No chain/target/match by that name
启动容器的时候,出现如下错误: Error response / --dport -j DNAT --to-destination ! -i docker0: iptables: No chain/t ...
- vue父组件触发子组件方法
比如应用场景是弹窗中的组件,想要点弹窗时更新该组件展示对应记录的的值 methods: { edit (record) { this.mdl = Object.assign({}, record) t ...
- Centos7源码部署apache/httpd服务
httpd:是一个提供网站服务的程序 监听端口:80 环境准备: Linux CentOS7.3系统 使用一台服务端,一台客户端即可: 一.安装httpd 1:安装 [root@localhost ~ ...
- javascript一个在网页上画线的库
文章;安利一个绘制指引线的JS库leader-line 一个在网页上划线的库感觉很不错.
- 项目Alpha冲刺 10
作业描述 课程: 软件工程1916|W(福州大学) 作业要求: 项目Alpha冲刺(团队) 团队名称: 火鸡堂 作业目标: 介绍第10天冲刺的项目进展.问题困难和心得体会 1.团队信息 队名:火鸡堂 ...