一.MapReduce概述 二.MapReduce编程模型简述 三.combiner & partitioner 四.MapReduce词频统计案例         4.1 项目简介         4.2 项目依赖         4.3 WordCountMapper         4.4 WordCountReducer         4.4 WordCountApp         4.5 提交到服务器运行 五.词频统计案例进阶之Combiner 六.词频统计案例进阶之Partiti…

一.MapReduce概述 Hadoop MapReduce是一个分布式计算框架,用于编写批处理应用程序.编写好的程序可以提交到Hadoop集群上用于并行处理大规模的数据集. MapReduce作业通过将输入的数据集拆分为独立的块,这些块由map以并行的方式处理,框架对map的输出进行排序,然后输入到reduce中.MapReduce框架专门用于<key,value>键值对处理,它将作业的输入视为一组<key,value>对,并生成一组<key,value>对作为输出.…

一.MapReduce概述 Hadoop MapReduce 是一个分布式计算框架,用于编写批处理应用程序.编写好的程序可以提交到 Hadoop 集群上用于并行处理大规模的数据集. MapReduce 作业通过将输入的数据集拆分为独立的块,这些块由 map 以并行的方式处理,框架对 map 的输出进行排序,然后输入到 reduce 中.MapReduce 框架专门用于 <key,value> 键值对处理,它将作业的输入视为一组 <key,value> 对,并生成一组 <key…

Hadoop是Apache软件基金会所开发的并行计算框架与分布式文件系统.最核心的模块包括Hadoop Common.HDFS与MapReduce. HDFS HDFS是Hadoop分布式文件系统(Hadoop Distributed File System)的缩写,为分布式计算存储提供了底层支持.采用Java语言开发,可以部署在多种普通的廉价机器上,以集群处理数量积达到大型主机处理性能. HDFS 架构原理 HDFS采用master/slave架构.一个HDFS集群包含一个单独的NameNod…

hadoop最主要的2个基本的内容要了解.上次了解了一下HDFS,本章节主要是了解了MapReduce的一些基本原理. MapReduce文件系统:它是一种编程模型,用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算.MapReduce将分为两个部分:Map(映射)和Reduce(归约). 当你向mapreduce框架提交一个计算作业,它会首先把计算作业分成若干个map任务,然后分配到不同的节点上去执行,每一个map任务处理输入数据中的一部分,当map任务完成后,它会生成一些中间文件,这些中间文件将会作为…

Apache Hadoop YARN (Yet Another Resource Negotiator,另一种资源协调者)是一种新的 Hadoop 资源管理器,它是一个通用资源管理系统,可为上层应用提供统一的资源管理和调度,它的引入为集群在利用率.资源统一管理和数据共享等方面带来了巨大好处. YARN是在MRv1基础上演化而来的,它克服了MRv1中的各种局限性. 扩展性差:在 MRv1 中,JobTracker 同时兼备了资源管理和作业控制两个功能,这成为系统的一个最大瓶颈,严重制约了 Hado…

一.概念 MapReduce是一种编程模型,用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算.概念"Map(映射)"和"Reduce(归约)",是它们的主要思想.它极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下,将自己的程序运行在分布式系统上. 当前的软件实现是指定一个Map(映射)函数,用来把一组键值对映射成一组新的键值对,指定并发的Reduce(归约)函数,用来保证所有映射的键值对中的每一个共享相同的键组. 大规模数据处理时, MapReduce 在三个层面上的基本构…

一.mr介绍 1.MapReduce设计理念是移动计算而不是移动数据,就是把分析计算的程序,分别拷贝一份到不同的机器上,而不是移动数据. 2.计算框架有很多,不是谁替换谁的问题,是谁更适合的问题.mr离线计算框架 适合离线计算;storm流式计算框架 适合实时计算;sprak内存计算框架 适合快速得到结果的计算. 二.mr原理 1.mr第一个部分是把hdfs的数据切成一个个split片段,第二部分是map部分,第三个部分从map执行结束到reduce执行之前都是shullf部分,第四部分就是re…

大数据时代之hadoop(一):hadoop安装 大数据时代之hadoop(二):hadoop脚本解析 大数据时代之hadoop(三):hadoop数据流(生命周期) 大数据时代之hadoop(四):hadoop 分布式文件系统(HDFS) hadoop的核心分为两块,一是分布式存储系统-hdfs,这个我已经在上一章节大致讲了一下,还有一个就是hadoop的计算框架-mapreduce. mapreduce事实上就是一个移动式的基于key-value形式的分布式计算框架. 其计算分为两个阶段,m…

(hadoop安装方法:http://blog.csdn.net/wangjia55/article/details/53160679这里不再累述) hadoop是针对大数据设计的一个计算架构.如果你有几百TB的数据需要检索,你在控制终端敲下命令,计算机会向几百分布式台云服务器同时发布命令,使他们开始运行.并且把结果返回给你 hadoop分为大概念, HDFS(分布式文件系统)+MapReduce(分布式计算模型) HDFS 优点 适合大文件的存储,并且由备份策略,有比较好的容错和恢复机制,支持…