PS:实操部分就省略了哈,准备最近好好看下理论这块,其实我是比较懒得哈!!! <?>MapReduce的概述 MapReduce是一种计算模型,进行大数据量的离线计算.MapReduce实现了Map和Reduce两个功能:其中Map是滴数据集上的独立元素进行指定的操作,生成键——值对形式中间结果.其中Reduce则对中间结果中相同“键”的所有“值”进行规约(分类和归纳),以得到最终结果. <?>如何进行并行分布式计算? 并行计算(如SPARK) 是相对于串行计算而言,一般可分为时间…
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…
转载自http://blog.csdn.net/yfkiss/article/details/6387613和http://blog.csdn.net/yfkiss/article/details/6387461 Hadoop MapReduce是一个用于处理海量数据的分布式计算框架.这个框架解决了诸如数据分布式存储.作业调度.容错.机器间通信等复杂问题,可以使没有并行处理或者分布式计算经验的工程师,也能很轻松地写出结构简单的.应用于成百上千台机器处理大规模数据的并行分布式程序. Hadoop…
Hadoop,mapreduce 介绍 59888745@qq.com 大数据工程师是在Linux系统下搭建Hadoop生态系统(cloudera是最大的输出者类似于Linux的红帽), 把用户的交易或行为信息通过HDFS(分布式文件系统)等存储用户数据文件,然后通过Hbase(类似于NoSQL)等存储数据,再通过Mapreduce(并行计算框架)等计算数据,然后通过hiv或pig(数据分析平台)等分析数据,最后按照用户需要重现出数据. Hadoop是一个由Apache基金会所开发的开源分布式系…
传统hadoop MapReduce架构(老架构)   从上图中可以清楚的看出原 MapReduce 程序的流程及设计思路:   1.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.   2.TaskTracker 是 Map-reduce 集群…
1. MapReduce基本编程模型和框架 1.1 MapReduce抽象模型 大数据计算的核心思想是:分而治之.如下图所示.把大量的数据划分开来,分配给各个子任务来完成.再将结果合并到一起输出.注:如果数据的耦合性很高,不能分离,那么这种并行计算就不合适了. 图1: MapReduce抽象模型 1.2 Hadoop的MapReduce的并行编程模型 如下图2所示,Hadoop的MapReduce先将数据划分为多个key/value键值对.然后输入Map框架来得到新的key/value对,这时候…
分布式计算: 原则:移动计算而尽可能减少移动数据(减少网络开销) 分布式计算其实就是将单台机器上的计算拓展到多台机器上并行计算. MapReduce是一种编程模型.Hadoop MapReduce采用Master/slave 结构.只要按照其编程规范,只需要编写少量的业务逻辑代码即可实现一个强大的海量数据并发处理程序.核心思想是:分而治之.Mapper负责分,把一个复杂的业务,任务分成若干个简单的任务分发到网络上的每个节点并行执行,最后把Map阶段的结果由Reduce进行汇总,输出到HDFS中,…
来源:http://blog.csdn.net/liuxiaochen123/article/details/8786715?utm_source=tuicool 2013-04-11 10:15 4941人阅读 评论(2) 收藏 举报   目录(?)[-] 1MapReduce理论简介 11 MapReduce编程模型 12 MapReduce处理过程 2运行WordCount程序 21 准备工作 22 运行例子 23 查看结果 3WordCount源码分析 31 特别数据类型介绍 32 旧的…
@ 目录 前言-MR概述 1.Hadoop MapReduce设计思想及优缺点 设计思想 优点: 缺点: 2. Hadoop MapReduce核心思想 3.MapReduce工作机制 剖析MapReduce运行机制 过程描述 第一阶段:作业提交(图1-4步) 第二阶段:作业初始化(图5-7步) 第三阶段:任务的分配(图8) 第四阶段:任务的执行(图9-11) 第五阶段:作业完成 Tips 知识点:进度和状态更新 4.MR各组成部分工作机制原理 4.1概览: 4.2 MapTask工作机制 4.…
Hadoop 涉及的知识点如下图所示,本文将逐一讲解: 本文档参考了关于 Hadoop 的官网及其他众多资料整理而成,为了整洁的排版及舒适的阅读,对于模糊不清晰的图片及黑白图片进行重新绘制成了高清彩图. 目前企业应用较多的是Hadoop2.x,所以本文是以Hadoop2.x为主,对于Hadoop3.x新增的内容会进行说明! 二.MapReduce 1. MapReduce 介绍 MapReduce思想在生活中处处可见.或多或少都曾接触过这种思想.MapReduce的思想核心是"分而治之"…