Hadoop自带的例子中,有一个计算Pi值的例子. 这个程序的原理是这样的.假如有一个边长为1的正方形.以正方形的一个端点为圆心,以1为半径,画一个圆弧,于是在正方形内就有了一个直角扇形.在正方形里随机生成若干的点,则有些点是在扇形内,有些点是在扇形外.正方形的面积是1,扇形的面积是0.25*Pi.设点的数量一共是n,扇形内的点数量是nc,在点足够多足够密集的情况下,会近似有nc/n的比值约等于扇形面积与正方形面积的比值,也就是nc/n= 0.25*Pi/1,即Pi = 4*nc/n. 在正方形…

题目: 这个程序的原理是这样的.假如有一个边长为1的正方形.以正方形的一个端点为圆心,以1为半径,画一个圆弧,于是在正方形内就有了一个直角扇形.在正方形里随机生成若干的点,则有些点是在扇形内,有些点是在扇形外.正方形的面积是1,扇形的面积是0.25*Pi.设点的数量一共是n,扇形内的点数量是nc,在点足够多足够密集的情况下,会近似有nc/n的比值约等于扇形面积与正方形面积的比值,也就是nc/n= 0.25*Pi/1,即Pi = 4*nc/n. 实现思路: 通过map读入文件,文件内容为投掷次数,…

从hadoop框架与MapReduce模式中谈海量数据处理 前言 几周前,当我最初听到,以致后来初次接触Hadoop与MapReduce这两个东西,我便稍显兴奋,认为它们非常是神奇.而神奇的东西常能勾起我的兴趣.在看过介绍它们的文章或论文之后,认为Hadoop是一项富有趣味和挑战性的技术,且它还牵扯到了一个我更加感兴趣的话题:海量数据处理. 由此,近期凡是空暇时,便在看"Hadoop"."MapReduce""海量数据处理"这方面的论文.但在看论…

Mapreduce前提工作 简单的来说map是大数据,reduce是计算<运行时如果数据量不大,但是却要分工做这就比较花时间了> 首先想要使用mapreduce,需要在linux中进行一些配置: 1.在notepad++里修改yarn-site.xml文件,新添加 <property> <name>yarn.resourcemanager.hostname</name> <value>192.168.64.141</value> &l…

Hadoop基础-MapReduce的工作原理第二弹 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.Split(切片)  1>.MapReduce处理的单位(切片) 想必你在看MapReduce的源码的时候,是不是也在源码中看到了一行注释“//Create the splits for the job”(下图是我跟源码的部分截图),这个切片是MapReduce的最重要的概念,没有之一!因为MapReduce处理的单位就是切片.  2>.逻辑切割 还记得hdfs存储的默认…

Hadoop基础-MapReduce的工作原理第一弹 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 在本篇博客中,我们将深入学习Hadoop中的MapReduce工作机制,这些知识将为我们随后学习写MapReduce高级编程奠定基础. 一.剖析MapReduce作业运行机制 MapReduce是hadoop的编程模型,它的核心思想就是映射(Map)和化简(Reduce). 1>.作业的提交 可以通过一个简单的方法调用来运行MapReduce作业:Job对象的submit()…

[转自:http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-hadoop-yarn/] 简介: 本文介绍了 Hadoop 自 0.23.0 版本后新的 map-reduce 框架(Yarn) 原理,优势,运作机制和配置方法等:着重介绍新的 yarn 框架相对于原框架的差异及改进:并通过 Demo 示例详细描述了在新的 yarn 框架下搭建和开发 hadoop 程序的方法. 读者通过本文中新旧 hadoop map-reduce 框架的对比,…

从本篇博客開始咱们一起来具体了解Hadoop的每一个部分.我们在上篇博客中介绍了HDFS,MapReduce,MapReduce为了更有效率事实上是建立在HDFS之上的.有了分布式的文件系统,我们就能在这个系统之上更有效率地进行分布式的计算.我们看看它是咱么实现更优秀的分布式计算. 优势 第一.限制大小 由于HDFS对本地的文件大小做了限制,这样我们本地一个任务处理的量是有限的.尽管我们能够改变这个值.可是也为更好的运行任务打下了坚实的基础,分片的处理方式.不不过分开.还有限制.这种思想使我们欠…

https://blog.csdn.net/u010697988/article/details/70173104 大数据的分布式计算框架目前使用的最多的就是hadoop的mapReduce和Spark,mapReducehe和Spark之间的最大区别是前者较偏向于离线处理,而后者重视实现性,下面主要介绍mapReducehe和Spark两者的shuffle过程. MapReduce的Shuffle过程介绍 Shuffle的本义是洗牌.混洗,把一组有一定规则的数据尽量转换成一组无规则的数据,越随…

上篇文章hadoop之mapreduce详解(基础篇)我们了解了mapreduce的执行过程和shuffle过程,本篇文章主要从mapreduce的组件和输入输出方面进行阐述. 一.mapreduce作业控制模块以及其他功能 mapreduce包括作业控制模块,编程模型,数据处理引擎.这里我们重点阐述作业控制模块MRAppMaster. 1.1.MRAppMaster的构成 MRAppMaster主要有如下几个组件构成,如下图所示: 1.ContainerAllocator:与resourcem…