基于hadoop的专利数据处理示例 MapReduce程序框架 用于计数统计的MapReduce基础程序 支持用脚本语言编写MapReduce程序的hadoop流式API 用于提升性能的Combiner   1.获取专利数据集   获取网址:http://www.nber.org/patents/ 使用数据集:cite75_99.txt和apat63_99.txt   2.构建MapReduce程序的基础模版     代码清单 典型hadoop程序模版   import java.io.IOEx…

前言 本文主要介绍 MapReduce 的原理及开发,讲解如何利用 Combine.Partitioner.WritableComparator等组件对数据进行排序筛选聚合分组的功能.由于文章是针对开发人员所编写的,在阅读本文前,文章假设读者已经对Hadoop的工作原理.安装过程有一定的了解,因此对Hadoop的安装就不多作说明.请确保源代码运行在Hadoop 2.x以上版本,并以伪分布形式安装以方便进行调试(单机版会对 Partitioner 功能进行限制).文章主要利用例子介绍如何利用 Ma…

目录 MapReduce基础 一.关于MapReduce 二.MapReduce的优缺点 三.MapReduce的执行流程 四.编写MapReduce程序 五.MapReduce的主要执行流程 MapReduce基础 一.关于MapReduce 1.1 为什么要MapReduce 单机资源有限:由于单台计算机的资源有限,计算能力不足以处理海量数据:所以需要多台计算机组成分布式集群来处理海量数据. 分布式计算较复杂:在分布式计算中,计算任务的分发,各个主机之间的协作:程序的启动以及运行过程中的监控…

一.mapreduce入门 1.什么是mapreduce 首先让我们来重温一下 hadoop 的四大组件: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: 以上三大组件的底层支撑组件,主要提供基础工具包和 RPC 框架等 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,…

背景 MapReduce是个非常灵活和强大的数据聚合工具.它的好处是可以把一个聚合任务分解为多个小的任务,分配到多服务器上并行处理. MongoDB也提供了MapReduce,当然查询语肯定是JavaScript.MongoDB中的MapReduce主要有以下几阶段: 1. Map:把一个操作Map到集合中的每一个文档 2. Shuffle: 根据Key分组对文档,并且为每个不同的Key生成一系列(>=1个)的值表(List of values). 3. Reduce: 处理值表中的元素,直到值…

hadoop版本:1.1.2 一.Mapper类的结构 Mapper类是Job.setInputFormatClass()方法的默认值,Mapper类将输入的键值对原封不动地输出. org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper类的结构如下: public class Mapper<KEYIN, VALUEIN, KEYOUT, VALUEOUT> { public class Context extends MapContext<KEYIN,VALUEIN,KEY…

这篇文章翻译自Yahoo的Hadoop教程,很久之前就看过了,感觉还不错.最近想总结一下以前学的东西,看到现在关于Hadoop的中文资料还比较少,就有了把它翻译出来的想法,希望能帮助到初学者.这只是Yahoo的Hadoop教程中很小的一部分,我下去还会选一些来翻译,一般来说只翻译讲原理的,操作类的就不翻译了.水平有限,不妥之处,请指正(感觉翻译过来后,读起来倒是没英文的顺畅:).废话说完,正文开始: 函数式编程概念 MapReduce程序是设计用来并行计算大规模海量数据的,这需要把工作流分划到大…

mapreduce实现一个简单的单词计数的功能. 一,准备工作:eclipse 安装hadoop 插件: 下载相关版本的hadoop-eclipse-plugin-2.2.0.jar到eclipse/plugins下. 二,实现: 新建mapreduce project map 用于分词,reduce计数. package tank.demo; import java.io.IOException; import java.util.StringTokenizer; import org.apa…

由于在学习过程中对MapReduce有很大的困惑,所以这篇文章主要是针对MR的运行机制进行理解记录,主要结合网上几篇博客以及视频的讲解内容进行一个知识的梳理. MapReduce on Yarn运行原理 Job提交 yarn由两个重要的jvm进程组成:ResourceManager.NodeManager.在客户端运行MapReduce Job之后,会首先向ResourceManager申请一个唯一的applicationID 判断Job的输出路径是否存在,如果存在则报错退出.这里之所以这样设计…

  什么是MapReduce? mapreduce 是一种软件框架 mapreduce job将任务分解为独立的块儿到不同的map task,进行并行处理: map任务输出会做相应的排序处理,并作为reduce 任务输入: 框架能很好的处理定时任务,进行监控并能够重新执行失败的任务. 计算和存储:mapreduce 和 haddoop:   通常来讲,计算节点和存储节点是同一个,即mapreduce框架和hadoop分布式文件系统运行在相同的节点集群,使得任务调度更加高效,网络带宽更聚合.  …

是一个并行计算框架(计算的数据源比较广泛-HDFS.RDBMS.NoSQL),Hadoop的 MR模块充分利用了HDFS中所有数据节点(datanode)所在机器的内存.CUP以及少量磁盘完成对大数据集的分布式计算.MapReduce将计算分为两个阶段: 通过将一个大的计算任务分割成若干个小任务(计算目标数据集的分割),每一个小任务会分配给所有的计算节点(datanode所在物理机器)完成对局部数据的归类和分析,我们通常把该阶段定义为Map阶段,在Map阶段结束后会在本地系统磁盘存储计算的临时结…

1.设置文件读入分隔符 默认按行读入; 按句子读入 : conf1.set("textinputformat.record.delimiter", "."); 2.set up 方法 此方法被MapReduce框架仅且执行一次,在执行Map任务前,进行相关变量或者资源的集中初始化工作. 若是将资源初始化工作放在方法map()中,导致Mapper任务在解析每一行输入时都会进行资源初始化工作,导致重复,程序运行效率不高!…

MapReduce是一种分布式计算模型,主要用于搜索领域,解决海量数据的计算问题 MR由两个阶段组成:Map和Reduce,用户只需要实现map()和reduce()两个函数,即可实现分布式计算. 两个函数的形参是key.value对,表示函数的输入信息 解释:一个文件按照块(每块给定具体值)分为多个split,每个split对应一个mapper,然后通过shuffle进行分组(把相同的key的value合并),最后交给reduce进行最终的合并计算 输出为part-00000名字的文件 Map…

现在是讨论这个问题的不错的时机,因为最近媒体上到处充斥着新的革命所谓“云计算”的信息.这种模式需要利用大量的(低端)处理器并行工作来解决计算问题.实际上,这建议利用大量的低端处理器来构建数据中心,而不是利用数目少的多的高端服务器来构建. 举例来说,IBM和Google已经宣布计划用1000台处理器构建的集群提供给部分大学,传授学生们如何使用MapReduce工具在这些集群上编程.加利福尼亚大学伯克利分校甚至打算开设使用MapReduce框架编程的课程.我们对MapReduce支持者大肆炒作它如何…

大数据我们都知道hadoop,可是还会各种各样的技术进入我们的视野:Spark,Storm,impala,让我们都反映不过来.为了能够更好的架构大数据项目,这里整理一下,供技术人员,项目经理,架构师选择合适的技术,了解大数据各种技术之间的关系,选择合适的语言.我们可以带着下面问题来阅读本文章:1.hadoop都包含什么技术2.Cloudera公司与hadoop的关系是什么,都有什么产品,产品有什么特性3.Spark与hadoop的关联是什么?4.Storm与hadoop的关联是什么? hadoo…

MapReduce是一种处理海量数据的并行编程模型和计算框架,用于对大数据及的并行计算. 1.MapReduce基础 1)MapReduce处理数据集过程,如下图: a)Map阶段: MapReduce 框架将任务的输入分割成固定大小的片段(splits),随后将每个split进一步分解成一批键值对<K1,V1>.Hadoop为每个split创建一个Map任务用于执行用户自定义的map函数,并将对应split中的<K1,V1>对作为输入,得到计算的中间结果<K2,V2>…

mapreduce基础概念 mapreduce是一个分布式计算框架(hadoop是mapreduce框架的一个免费开源java实现). mapreduce要点 主节点(master node)控制mapreduce的作业流程 mapreduce的作业可分为map任务和reduce任务 map任务之间不做数据交流,reduce同理 在map和reduce阶段有一个sort或combine阶段 数据被重复放在不同的机器上,以防某个机器失效 map和reduce传输数据的形式为key/value对…

1.MapReduce基础概念 答:MapReduce作业时一种大规模数据的并行计算的便程模型.我们可以将HDFS中存储的海量数据,通过MapReduce作业进行计算,得到目标数据. 2.MapReduce的四个阶段 答:Split阶段.Map阶段(需要编码).Shuffle阶段.Reduce阶段(需要编码),下面以WordCount为例. 3.从分片到Map 答:我们知道输入的文件时存在DataNode的block之中,Hadoop1.0默认的block大小为64M,Hadoop2.0大小为1…

1 hadoop概述 1.1 为什么会有大数据处理 传统模式已经满足不了大数据的增长 1)存储问题 传统数据库:存储亿级别的数据,需要高性能的服务器:并且解决不了本质问题:只能存结构化数据 大数据存储:通过分布式存储,将数据存到一台机器的同时,还可以备份到其他机器上,这样当某台机器挂掉了或磁盘坏掉了,在其他机器上可以拿到该数据,数据不会丢失(可备份) 磁盘不够挂磁盘,机器不够加机器(可横行扩展)   2)分析数据问题 传统数据库: 当数据库存储亿级别的数据后,查询效率也下降的很快,查询不能秒级返…

原文地址:大数据技术Hadoop入门理论系列之一----hadoop生态圈介绍   1. hadoop 生态概况 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. 具有可靠.高效.可伸缩的特点. Hadoop的核心是YARN,HDFS和Mapreduce 下图是hadoop生态系统,集成spark生态圈.在未来一段时间内,hadoop将于spark共存,hadoop与spark 都能…

Technorati 标记: hadoop,生态圈,ecosystem,yarn,spark,入门 1. hadoop 生态概况 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. 具有可靠.高效.可伸缩的特点. Hadoop的核心是YARN,HDFS和Mapreduce 下图是hadoop生态系统,集成spark生态圈.在未来一段时间内,hadoop将于spark共存,hadoop与…

Hadoop家族成员概述 一.Hadoop简介 1.1 什么是Hadoop? Hadoop是一个分布式系统基础架构,由Apache基金会所开发,目前Yahoo!是其最重要的贡献者. Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFS,用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式应用程序,充分利用集群的威力高速运算和存储. 1.2 Hadoop的特点 高扩容能力:能可靠地存储和处理千兆字节(PB)的数据. 成本低:可以通过普通机…

hadoop资料 云端云计算2G基础课程 (Hadoop简介.安装与范例) 炼数成金3G视频分享下载 虚拟机三种网络模式该如何上网指导此为视频 Hadoop传智播客七天hadoop(3800元)视频,持续更新 Hadoop传智播客最新的hadoop学习资料第一季(1)需要简单了解Linux操作系统(本课程使用CentOS6.4操作系统):(2)需要java基础,因为hadoop是java语言写的,课程中会对hadoop源码进行简析.第一天资料:传智播客hadoop教程01-课程介绍以及hadoo…

本路线图是从0基础开始,全方位由浅入深,按照多年Linux培训经验和优秀教学方法制定的学习思路和学习方法,路线图包括初级入门.中级进阶.高级提升和资深冲刺四个阶段,每阶段对应着不同优秀的课程和学习方法,所有课程精心打造,内容和深度均借鉴国内外一线厂商的工业标准,授课方式不像大学老师那样照本宣科,以生动诙谐的演讲方式为大家呈现课程内容,把最有价值的东西提炼出来深入讲解和练习. 目标 通过通俗易懂的讲课方式和实战的演练,以及全套顶级的指引方法,着力于培养出业内优秀的运维工程师. 初级入门:Linux…

课程一.基于Linux操作系统平台下的Java语言开发(20课时)课程简介本套课程主要介绍了Linux系统下的Java环境搭建及最基础的Java语法知识.学习Linux操作系统下Java语言开发的好处 好处一:不再束缚在Windows操作系统下,开阔眼界.好处二:熟练Linux操作系统的指令,走出“指指点点”的开发,成为真正的代码程序员.好处三:增加自己的竞争实力,为自己应聘时加上浓浓的一笔.课程大纲第一讲 安装虚拟机以及Linux操作系统第二讲 Linux桌面系统第三讲 Linux文件和目录管…

随着云计算.大数据迅速发展,亟需用hadoop解决大数据量高并发访问的瓶颈.谷歌.淘宝.百度.京东等底层都应用hadoop.越来越多的企 业急需引入hadoop技术人才.由于掌握Hadoop技术的开发人员并不多,直接导致了这几年hadoop技术的薪水远高于JavaEE及 Android程序员. Hadoop入门薪资已经达到了 8K 以上,工作1年可达到 1.2W 以上,具有2-3年工作经验的hadoop人才年薪可以达到 30万—50万 . 一般需要大数据处理的公司基本上都是大公司,所以学习had…

# 背景介绍 大数据时代,海量数据的迁移会很普遍地出现在各个应用场景,本文主要讨论利用Sqoop的分布式能力从关系型数据库MySQL到Oracle的海量数据迁移和切割. # 所需环境 1 JDK+Eclipse: 2 Hadoop环境(version-2.6.5) 3 Sqoop1.4.6-alpher(sqoop-1.4.6.bin__hadoop-2.0.4-alpha) # 实现细节 代码说明 这里只是大致介绍数据迁移实现的流程,具体代码可在[GitHub]下载 [GitHub]: htt…

搭建好环境之后 ,就来跑个简单的Mapreduce试试看吧.这个比第一课难多了,需要多多练习并熟练掌握. 需要编写py脚本以及shell脚本, 所以需要学习Python和Linux的Shell编程. 虽然现在可以照抄老师的代码,但是代码有些方面还不太懂,更不能够理解透彻.所以,需要继续学习python 以下是笔记,  bash shell和py都写在同一个文本文件中,仅以空行隔开: # MapReduce基础 # 海量都能处理, GTP级都能处理,理论上是没有瓶颈的. # 一次性同时处理整个数据…

前言 现今互联网科技发展日新月异,大数据.云计算.人工智能等技术已经成为前瞻性产品,海量数据和超高并发让传统的 Web2.0 网站有点力不从心,暴露了很多难以克服的问题.为此,Google.Amazon .Powerset 等各大平台纷纷推出 NoSQL 技术以应对市场的急速发展,近10年间NoSQL技术百花齐放,HBase.Redis.MongoDB.Cassandra 等技术纷纷涌现.本文主要向各位介绍 HBase 的发展历史,基础结构与原理,应用的场景,对常用的 JAVA API 操作进行…

1.测试MySQL连接 bin/sqoop list-databases --connect jdbc:mysql://192.168.1.187:3306/trade_dev --username 'mysql' --password '111111' 2.检验SQL语句 bin/sqoop eval --connect jdbc:mysql://192.168.1.187:3306/trade_dev --username 'mysql' --password '111111' --quer…