MapReduce MapReduce是什么? MapReduce源自于Google发表于2004年12月的MapReduce论文,是面向大数据并行处理的计算模型.框架和平台,而Hadoop MapReduce是Google MapReduce克隆版. 如果没有MapReduce! 那么在分布式计算上面将很难办,不好编程. 在早期无法处理大数据的离线计算. 编程中不易扩展性 分布式计算任务一旦挂了,没有容错机制进行处理 说明:MapReduce不擅长的方面(慢!) 实时计算:像MySQL一样,在…

一.github使用手册 1. 我也用github(2)——关联本地工程到github 2. Git错误non-fast-forward后的冲突解决 3. Git中从远程的分支获取最新的版本到本地 4. Git教程 二.案例:倒排索引 1. 完成功能: 统计一系列文本文件中的每个单词构成的倒排索引. 1)分析:(1)倒排索引主要是用来存储某个单词在一个文档中或者一组文档中出现的位置映射关系,即提供一个根据内容查找文档的方式. (2)加权倒排索引,在确定指定单词到文档位置的映射关系的时候,加入权重…

大数据运算模型 MapReduce 原理 2016-01-24 杜亦舒 MapReduce 是一个大数据集合的并行运算模型,由google提出,现在流行的hadoop中也使用了MapReduce作为计算模型 MapReduce 通俗解释 图书馆要清点图书数量,有10个书架,管理员为了加快统计速度,找来了10个同学,每个同学负责统计一个书架的图书数量张同学 统计 书架1王同学 统计 书架2刘同学 统计 书架3......过了一会儿,10个同学陆续到管理员这汇报自己的统计数字,管理员把各个数字加起来…

一.分析Mapreduce程序开发的流程 1.图示过程 输入:HDFS文件 /input/data.txt Mapper阶段:  K1:数据偏移量(以单词记)V1:行数据 K2:单词  V2:记一次数 Reducer阶段 : K3:单词(=K2) V3:V2计数的集合 K4:单词  V4:V3集合中元素累加和 输出:HDFS 2.开发WordCount程序需要的jar /root/training/hadoop-2.7.3/share/hadoop/common /root/training/h…

一.什么是Shuffle yarn-site.xml文件配置的时候有这个参数:yarn.nodemanage.aux-services:mapreduce_shuffle 因为mapreduce程序运行在nodemanager上,nodemanager运行mapreduce程序的方式就是shuffle. 1.首先,数据在HDFS上是以数据块的形式保存,默认大小128M. 2.数据块对应成数据切片送到Mapper.默认一个数据块对应一个数据切块. 3.Mapper阶段 4.Mapper处理完,写到…

一.序列化 类似于Java的序列化:将对象——>文件 如果一个类实现了Serializable接口,这个类的对象就可以输出为文件 同理,如果一个类实现了的Hadoop的序列化机制(接口:Writable),这个类的对象就可以作为输入和输出的值 例子:使用序列化  求每个部门的工资总额 数据:在map阶段输出k2部门号 v2是Employee对象 reduce阶段:k4部门号 v3.getSal()得到薪水求和——>v4 Employee.java:封装的员工属性 package saltota…

一.实验目标 编写Mapreduce程序,以Hbase表数据为Map输入源,计算结果输出到HDFS或者Hbase表中. 在非CDH5的Hadoop集群环境中,将编写好的Mapreduce程序整个工程打成Jar包提交到Hadoop集群中运行. 本文记录实验过程中的遇到的问题及解决思路. 简单描述集群环境:Hadoop2.6, Hbase0.98 . 1.因Mapreduce程序中使用到了Hbase的Java API ,那么必须把Hbase的相应的lib包,复制到Hadoop集群环境中的每个节点的H…

Map Reduce和YARN技术原理 学习目标 熟悉MapReduce和YARN是什么 掌握MapReduce使用的场景及其原理 掌握MapReduce和YARN功能与架构 熟悉YARN的新特性 MapReduce的概述 MapReduce基于Google发布的MapReduce论文设计开发,用于大规模数据集(大于1TB)的并行计算 具有如下特点: 易于编程:程序员仅需描述做什么,具体怎么做交由系统的执行框架处理. 良好的扩展性:可通过添加节点以扩展集群能力. 高容错性:通过计算迁移或数据迁移…

1. 背景 随着大数据时代来临,人们发现数据越来越多.但是如何对大数据进行存储与分析呢?   单机PC存储和分析数据存在很多瓶颈,包括存储容量.读写速率.计算效率等等,这些单机PC无法满足要求. 2. 为解决这些存储容量.读写速率.计算效率等等问题,google大数据技术开发了三大革命性技术解决这些问题,这三大技术为: (1)MapReduce (2)BigTable (3)GFS 技术革命性:    革命性变化01:成本降低,能使用PC,就不用大型机和高端存储.    革命性变化02:软件容错…

Flink在IDEA中开发是一件比较困难的事情,网上没有参考资料,就算就业说的太过笼统,不知道是会了不说还是不会瞎说,为了解决flink这个问题,本人特别做了一遍开发的简单说明.主要考虑两个问题,1.语言环境的搭建.2.flink代码编译通过并运行 获取更多大数据视频资料请加QQ群:947967114 首先解决第一个问题: 创建一个maven环境,maven的配置方式不在介绍.也就是说看本文之前首先应该确保IDEA下的maven正常: [if !supportLists]1.[endif]创建一…