MapReduce是一种分布式计算模型,主要用于搜索领域,解决海量数据的计算问题 MR由两个阶段组成:Map和Reduce,用户只需要实现map()和reduce()两个函数,即可实现分布式计算. 两个函数的形参是key.value对,表示函数的输入信息 解释:一个文件按照块(每块给定具体值)分为多个split,每个split对应一个mapper,然后通过shuffle进行分组(把相同的key的value合并),最后交给reduce进行最终的合并计算 输出为part-00000名字的文件 Map…

1.核心 HDFS  分布式文件系统    主从结构,一个namenoe和多个datanode, 分别对应独立的物理机器 1) NameNode是主服务器,管理文件系统的命名空间和客户端对文件的访问操作.NameNode执行文件系统的命名空间操作,比如打开关闭重命名文件或者目录等,它也负责数据块到具体DataNode的映射 2)集群中的DataNode管理存储的数据.负责处理文件系统客户端的文件读写请求,并在NameNode的统一调度下进行数据块的创建删除和复制工作. 3)NameNode是所有…

hadoop版本:1.1.2 一.Mapper类的结构 Mapper类是Job.setInputFormatClass()方法的默认值,Mapper类将输入的键值对原封不动地输出. org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper类的结构如下: public class Mapper<KEYIN, VALUEIN, KEYOUT, VALUEOUT> { public class Context extends MapContext<KEYIN,VALUEIN,KEY…

1.对Linux 系统的要求        会基本的命令:        (1)知道root用户        (2)ls命令会查看文件夹内容        (3)cd命令等2.Java 的要求      会基本java,使用过java SE 3.数据库的要求         了解SQL基本语法,会一门数据库如mysql等 *****************************************下面详细介绍一下Linux一些基本知识:包括命令文件夹等.想了解更多,可以查看此帖1)ifc…

介绍 此Refcard提供了Apache Hadoop,这是最流行的软件框架,可使用简单的高级编程模型实现大型数据集的分布式存储和处理.我们将介绍Hadoop最重要的概念,描述其架构,指导您如何开始使用它以及在Hadoop上编写和执行各种应用程序. 简而言之,Hadoop是Apache Software Foundation的一个开源项目,可以安装在服务器集群上,以便这些服务器可以通信并协同工作来存储和处理大型数据集.Hadoop近年来因其有效处理大数据的能力而变得非常成功.它允许公司将所有数据…

一.前言 大数据这个概念不用我提大家也听过很多了,前几年各种公开论坛.会议等场合言必及大数据,说出来显得很时髦似的.有意思的是最近拥有这个待遇的名词是“人工智能/AI”,当然这是后话. 众所周知,大数据的发展是来源于Google三驾马车,分别是: Google File System(GFS) —2003 MapReduce —2004 Bigtable —2006 不得不说,Google真的是一家牛逼的公司,开源了这些思想造福了全球的IT事业.不过有意思的是,这三篇论文一开始并不是大数据相关的…

由于在学习过程中对MapReduce有很大的困惑,所以这篇文章主要是针对MR的运行机制进行理解记录,主要结合网上几篇博客以及视频的讲解内容进行一个知识的梳理. MapReduce on Yarn运行原理 Job提交 yarn由两个重要的jvm进程组成:ResourceManager.NodeManager.在客户端运行MapReduce Job之后,会首先向ResourceManager申请一个唯一的applicationID 判断Job的输出路径是否存在,如果存在则报错退出.这里之所以这样设计…

基于hadoop的专利数据处理示例 MapReduce程序框架 用于计数统计的MapReduce基础程序 支持用脚本语言编写MapReduce程序的hadoop流式API 用于提升性能的Combiner   1.获取专利数据集   获取网址:http://www.nber.org/patents/ 使用数据集:cite75_99.txt和apat63_99.txt   2.构建MapReduce程序的基础模版     代码清单 典型hadoop程序模版   import java.io.IOEx…

前言 本文主要介绍 MapReduce 的原理及开发,讲解如何利用 Combine.Partitioner.WritableComparator等组件对数据进行排序筛选聚合分组的功能.由于文章是针对开发人员所编写的,在阅读本文前,文章假设读者已经对Hadoop的工作原理.安装过程有一定的了解,因此对Hadoop的安装就不多作说明.请确保源代码运行在Hadoop 2.x以上版本,并以伪分布形式安装以方便进行调试(单机版会对 Partitioner 功能进行限制).文章主要利用例子介绍如何利用 Ma…

大数据hadoop无疑是当前互联网领域受关注热度最高的词之一,大数据技术的应用正在潜移默化中对我们的生活和工作产生巨大的改变.这种改变给我们的感觉是“水到渠成”,更为让人惊叹的是大数据已经仅仅是互联网行业的风口了,更是被上升到了国家战略层面的高度,大数据行业的黄金期就这样爆发了.于是在IT领域掀起了一股学习hadoo的浪潮······ 零基础学习hadoop开发是很多新手关心的问题,当然零基础并不是说没有IT方面的知识储备,而是指没有大数据hadoop方面的基础.将“零基础学习hadoop开发”…