HBase.HDFS和MapReduce架构异同 .. HBase(公司架构模型) HDFS2.0(公司架构模型) MR2.0(公司架构模型) MR1.0(公司架构模型) 中央 HMaster NameNode(NN) ResourceManger(RM) JobTracker(JT) 地方 HRegionServer(HRS) DataNode(DN) NodeManager(NM) TaskTracker(TT) 监控协调者 ZooKeeper ZooKeeper ZooKeeper 无 是…

一.MapReduce是用于解决什么问题的? 每一种技术的出现都是用来解决实际问题的,否则必将是昙花一现,那么MapReduce是用来解决什么实际的业务呢? 首先来看一下MapReduce官方定义: 总结一句话:MapReduce就是批量处理海量数据的分布式计算框架. 在数据规模比较小时,如果要批量处理一些数据,通常都是在凌晨跑一个或者多个定时任务,定时任务直接连接业务库,从业务库中读取然后批量处理,但是当业务规模逐渐大了之后,像凌晨跑定时任务的方式已不足以支撑业务开展,这时分布式计算诞生了,分…

这是我收集的两本关于Hadoop的书,高清PDF版,在此和大家分享: 1.<Hadoop技术内幕:深入理解MapReduce架构设计与实现原理>董西成 著  机械工业出版社2013年5月出版 2.<Hadoop技术内幕:深入解析Hadoop Common和HDFS架构设计与实现原理>蔡斌.陈湘萍 著  机械工业出版社2013年4月出版 百度网盘下载地址: http://pan.baidu.com/s/1sjNmkFj…

MapReduce架构与生命周期 概述:MapReduce是hadoop的核心组件之一,可以通过MapReduce很容易在hadoop平台上进行分布式的计算编程.本文组织结果如下:首先对MapReduce架构和基本原理进行概述,其次对整个MapReduce过程的生命周期进行详细讨论. 参考文献:董西城的<Hadoop技术内幕>以及若干论坛文章,无法考证出处. MapReduce架构和基本原理概述 MapReduce主要分为Map和Reduce两个过程,采用了M/S的设计架构.在1.0系列中,主…

MapReduce采用Master/Slave的架构,其架构图如下: 它主要有以下4个部分组成: 1)Client 2)JobTracker JobTracke负责资源监控和作业调度.JobTracker 监控所有TaskTracker 与job的健康状况,一旦发现失败,就将相应的任务转移到其他节点:同时,JobTracker 会跟踪任务的执行进度.资源使用量等信息,并将这些信息告诉任务调度器,而调度器会在资源出现空闲时,选择合适的任务使用这些资源.在Hadoop 中,任务调度器是一个可插拔的模…

需求 我们在考虑hadoop map-reduce框架的时候,最重要需包括: 1. reliability 可靠性,主要是jobtracker,resource manager可靠性 2. availability 可用性  3. scalability 可扩展性,能支撑10000到20000节点的cluster 4. backward compatibility 向后兼容性,支持之前写mapreduce application能不用修改而直接在新的框架上运行 5. evolution 可演化性…

一个.combiner计划 每map它可能会产生大量的输出,combiner的作用是map输出端先做合并.reducer的数据量. combiner最基本是实现本地key的归并,combiner具有类似本地的reduce功能 假设不用combiner,那么,全部的结果都是reduce完毕.效率会相对低下. 使用combiner,先完毕的map会在本地聚合,提升速度. 注意:Combiner的输出是Reducer的输入,Combiner绝不能改变终于的计算结果. 所以从我的想法来看,Combine…

什么是MapReduce Hadoop中的MapReduce是一个简单的软件框架,基于它写出的应用程序可以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级数据 MapReduce的起源 源于谷歌在2004年发表的一篇MapReduce的论文,而Hadoop Reduce实际上就是谷歌MapReduce的克隆版本 MapReduce具有的特点 众所周知MapReduce是一种很受欢迎的软件框架,尤其是我们国家发展到现在互联网的浪潮愈演愈烈,那么它都有什么特点呢? 1.易于编…

主从结构 主节点:JobTracker(一个) 从节点:TaskTrackers(多个) JobTracker: 接收客户提交的计算任务 把计算任务分配给TaskTrackers执行 监控TaskTracker执行情况 TaskTrackers: 执行JobTracker分配的计算任务 MapReduce计算模型 在Hadoop中,每个MapReduce任务都被初始化为一个Job,每个Job分为两个阶段:Map.Reduce.这两个阶段分别用两个函数表示 :Map.Reduce Map函数接收一…

目录 1.MapReduce定义 2.MapReduce来源 3.MapReduce特点 4.MapReduce实例 5.MapReduce编程模型 6.MapReduce 内部逻辑 7.MapReduce架构 8.MapReduce框架的容错性 9.MapReduce资源组织方式 1.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机器组成的大型集群上,并以一种可靠容错并行处理TB级别的数据集 2.MapRedu…

本文基于hadoop2.x架构详细描述了mapreduce的执行过程,包括partition,combiner,shuffle等组件以及yarn平台与mapreduce编程模型的关系. mapreduce的简介和优点 mapreduce是一个分布式运算程序的编程框架,是hadoop数据分析的核心. mapreduce的核心思想是将用户编写的逻辑代码和架构中的各个组件整合成一个分布式运算程序,实现一定程序的并行处理海量数据,提高效率. 海量数据难以在单机上处理,而一旦将单机版程序扩展到集群上进行分…

背景 随着集群规模和负载增加,MapReduce JobTracker在内存消耗,线程模型和扩展性/可靠性/性能方面暴露出了缺点,为此需要对它进行大整修. 需求 当我们对Hadoop MapReduce框架进行改进时,需要时刻谨记的一个重要原则是用户的需求.近几年来,从Hadoop用户那里总结出MapReduce框架当前最紧迫的需求有: (1)可靠性(Reliability)– JobTracker不可靠 (2)可用性(Availability)– JobTracker可用性有问题 (3) 扩展…

MapReduce的MapTask任务的运行源码级分析 这篇文章好不容易恢复了...谢天谢地...这篇文章讲了MapTask的执行流程.咱们这一节讲解ReduceTask的执行流程.ReduceTask也有四种任务,可参考前一章节对应的内容,至于Reduce Task要从各个Map Task上读取一片数据,经过排序后,以组为单位交给用户编写的reduce方法,并将结果写入HDFS中. MapTask和ReduceTask都是Task的子类,分别对应于我们常说的map和reduce任务.同上一节一…

TaskTracker任务初始化及启动task源码级分析 这篇文章中分析了任务的启动,每个task都会使用一个进程占用一个JVM来执行,org.apache.hadoop.mapred.Child方法是具体的JVM启动类,其main方法中的taskFinal.run(job, umbilical)会启动具体的Task. Task分为两种类型:MapTask和ReduceTask,很明显,前者对应于Map任务,后者对应于Reduce任务.且MapTask分为4种:Job-setup Task.Jo…

原 Hadoop MapReduce 框架的问题 原hadoop的MapReduce框架图 从上图中可以清楚的看出原 MapReduce 程序的流程及设计思路: 首先用户程序 (JobClient) 提交了一个 job,job 的信息会发送到 Job Tracker 中,Job Tracker 是 Map-reduce 框架的中心,他需要与集群中的机器定时通信 (heartbeat), 需要管理哪些程序应该跑在哪些机器上,需要管理所有 job 失败.重启等操作. TaskTracker 是 Ma…

1. MapReduce - 映射.化简编程模型 1.1 MapReduce 的概念 1.1.1 map 和 reduce 1.1.2 shufftle 和 排序 MapReduce 保证每个 reducer 的输入都已经按键排序. 1.1.3 MapReduce 类型和输入输出 MapReduce 中的 map 和 reduce 函数遵循以下形式: map: (K1, V1) ----> list(K2, V2) reduce: (K2, list(V2)) ----> list (K3,…

InputFormat主要用于描述输入数据的格式(我们只分析新API,即org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.InputFormat),提供以下两个功能: (1)数据切分:按照某个策略将输入数据切分成若干个split,以便确定MapTask个数以及对应的split: (2)为Mapper提供输入数据:读取给定的split的数据,解析成一个个的key/value对,供mapper使用. InputFormat有两个比较重要的方法:(1)List<InputSp…

(不断更新) MapReduce架构是一种分布式编程架构,它本质上是将任务划分,然后归并.它是以数据为中心的编程架构,相比与分布式计算和并行计算等,它更看重的是吞吐率.它处理的数据是PB级的数据,它并不是新技术,而是一个总结.在数据存储和处理上,它曾经被质疑,被认为是数据库技术的一个倒退,数据库的3个经验: 1.结构描述是好的 2.将结构从程序中分离是好的 3.高阶的访问语言是好的 它一个都不具备,MR编程者需要用到c等低阶语言来处理低阶数据的问题.MR不具备数据斜交的问题,比如数据库中多表查询…

mapreduce job提交流程源码级分析(二)(原创)这篇文章说到了jobSubmitClient.submitJob(jobId, submitJobDir.toString(), jobCopy.getCredentials())提交job,最终调用的是JobTracker.submitJob:而这篇文章JobTracker启动流程源码级分析则是分析的JobTracker的启动过程,JobTracker启动之后就会等待提交作业管理作业等. 接下来看看JobTracker.submitJo…

前言 databasecolumn 的数据库大牛们(其中包括PostgreSQL的最初伯克利领导:Michael Stonebraker)最近写了一篇评论当前如日中天的MapReduce 技术的文章,引发剧烈的讨论.我抽空在这儿翻译一些,一起学习. 译者注:这种 Tanenbaum vs. Linus 式的讨论自然会导致非常热烈的争辩.但是老实说,从 Tanenbaum vs. Linus 的辩论历史发展来看,Linux是越来越多地学习并以不同方式应用了 Tanenbaum 等 OS 研究者的经…