概述 分布式运算程序: 优点:易于编程:良好扩展性:高容错性:适合PB级以上海量数据的离线处理: 缺点:不擅长实时计算:不擅长流式计算:不擅长DAG有向图计算: 核心思想: 1)分布式的运算程序往往需要分成至少2个阶段. 2)第一个阶段的MapTask并发实例,完全并行运行,互不相干. 3)第二个阶段的ReduceTask并发实例互不相干,但是他们的数据依赖于上一个阶段的所有MapTask并发实例的输出. 4)MapReduce编程模型只能包含一个Map阶段和一个Reduce阶段,如果用户的业务…

================== Hadoop内核 | MapReduce(分布式计算框架) ================== 源于Google的MapReduce论文 ----------> √发表于2004年12月 √Hadoop MapReduce是Google MapReduce克隆版 MapReduce特点 ----------> √良好的扩展性 √高容错性 √适合PB级以上海量数据的离线处理 ===================== WordCount问题 =======…

MapReduce 概述 目录 MapReduce 概述 1.定义 2.优缺点 优点 缺点 3.MapReduce核心思想 4.MapReduce进程 5.官方 WordCount 源码 6.常用数据序列化类型 7.MapReduce编程规范 7.1 Mapper阶段 7.2 Reduce阶段 7.3 Driver阶段 8.WordCount 案例实操 本地测试 1.需求 2.需求分析 3.环境准备 4.编写程序 5.本地测试 Debug 提交到集群测试 1.用 maven 打 jar 包,需要…

1.reduce side join 在reduce端进行表的连接,该方法的特点就是操作简单,缺点是map端shffule后传递给reduce端的数据量过大,极大的降低了性能 连接方法: (1)map端读入输入数据,以连接键为Key,待连接的内容为value,但是value需要添加特别的标识,表示的内容为表的表示,即若value来自于表1,则标识位设置为1,若来自表2,则设置为2,然后将map的内容输出到reduce (2)reduce端接收来自map端shuffle后的结果,即<key, va…

两个数据集中一个非常小,可以让小数据集存入缓存.在作业开始这些文件会被复制到运行task的节点上. 一开始,它的setup方法会检索缓存文件. 与reduce侧连接不同,Map侧连接需要等待参与连接的数据集满足如下条件: 1.除了连接键外,所有的输入都必须按照连接键排序. 输入的各种数据集必须有相同的分区数. 所有具有相同键的记录需要放在同一分区中. 当Map任务对其他Mapreduce作业的结果进行处理时(Cleanup时),Map侧的连接条件都自动满足 CompositeInputForma…