最近终于抽出时间开始学习MIT 6.824,本文为我看MapReduce论文和做lab后的总结. [MapReduce英文论文] lab要用到go语言,这也是我第一次接触.可以参考go语言圣经学习基本语法. [Go语言圣经] MapReduce 简介 MapReduce描述了一种编程模型,由处理数据的map函数生成中间键值对(Key/Value),再由Reduce函数处理中间键值对生成输出文件.根据用户自定义的map和reduce函数不同,可以实现不同的功能.下面我简单总结了个人觉得比较关键的部…

转自http://prinx.blog.163.com/blog/static/190115275201211128513868/和http://www.cnblogs.com/jie465831735/archive/2013/03/06.html 按如下顺序看效果最佳: 1.       MapReduce Simplied Data Processing on Large Clusters 2.       Hadoop环境的安装 By 徐伟 3.       Parallel K-Mea…

MapReduce C++ Library for single-machine, multicore applications Distributed and scalable computing disciplines have recognized that immutable data, lock free access, and isolated data processing is not only inevitable across a number of machines, bu…

在上一节我们分析了TaskTracker如何对JobTracker分配过来的任务进行初始化,并创建各类JVM启动所需的信息,最终创建JVM的整个过程,本节我们继续来看,JVM启动后,执行的是Child类中的Main方法,这个方法是如何执行的. 1,从命令参数中解析相应参数,获取JVMID.建立RPC连接.启动日志线程等初始化操作: 父进程(即TaskTracker)在启动子进程时,会加入一些参数,如本机的IP.端口.TaskAttemptID等等,通过解析可以得到JVMID. String ho…

在上面一节我们分析了JobTracker调用JobQueueTaskScheduler进行任务分配,JobQueueTaskScheduler又调用JobInProgress按照一定顺序查找任务的流程,获得了任务之后,将任务封装为TaskTrackerAction数组返回的整个过程.TaskTracker通过心跳响应接收到了这个数组.本节我们继续分析,TaskTracker拿到了这个数组之后,如何对任务进行处理的. 1,TaskTracker在其方法offerService中,将得到的任务加入队…

上一节以WordCount分析了MapReduce的基本执行流程,但并没有从框架上进行分析,这一部分工作在后续慢慢补充.这一节,先剖析一下作业提交过程. 在分析之前,我们先进行一下粗略的思考,如果要我们自己设计分布式计算,应该怎么设计呢?假定有100个任务要并发执行,每个任务分别针对一块数据,这些数据本身是分布在多个机器上的,主要面临哪些问题? 1.数据如何分布是首先面临的问题,可能也是影响分布式计算性能的最关键问题.一个超大文件,按照哪种方式切割开来,分别丢到不同的机器?Hadoop的答案是按…

声明:此文转载自博客开发团队的博客,尊重原创工作.该文适合学分布式系统之前,作为背景介绍来读. 谈到分布式系统,就不得不提Google的三驾马车:Google FS[1],MapReduce[2],Bigtable[3]. 虽然Google没有公布这三个产品的源码,但是他发布了这三个产品的详细设计论文.而且,Yahoo资助的Hadoop也有按照这三篇论文的开源Java实现:Hadoop对应MapReduce, Hadoop Distributed File System (HDFS)对应Goog…

 在关系型数据库中,要实现join操作是非常方便的,通过sql定义的join原语就可以实现.在hdfs存储的海量数据中,要实现join操作,可以通过HiveQL很方便地实现.不过HiveQL也是转化成MapReduce来完成操作,本文首先研究如何通过编写MapReduce程序来完成join操作. 一.Map-Join:在Reduce端完成的join操作  假设存在用户数据文件users.txt和用户登录日志数据文件login_logs.txt,数据内容分别如下所示:  用户数据文件user.tx…

这个资料关于分布式系统资料,作者写的太好了.拿过来以备用 网址:https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/ds.md 希望转载的朋友,你可以不用联系我．但是一定要保留原文链接,因为这个项目还在继续也在不定期更新．希望看到文章的朋友能够学到更多． <Reconfigurable Distributed Storage for Dynamic Networks> 介绍:这是一篇介绍在动态网络里面实现分布式系统重构的paper.论文的作者(导师)是MIT…

开始聊mapreduce,mapreduce是hadoop的计算框架,我学hadoop是从hive开始入手,再到hdfs,当我学习hdfs时候,就感觉到hdfs和mapreduce关系的紧密.这个可能是我做技术研究的思路有关,我开始学习某一套技术总是想着这套技术到底能干什么,只有当我真正理解了这套技术解决了什么问题时候,我后续的学习就能逐步的加快,而学习hdfs时候我就发现,要理解hadoop框架的意义,hdfs和mapreduce是密不可分,所以当我写分布式文件系统时候,总是感觉自己的理解肤浅…

MapReduce Tutorial(个人指导) Purpose(目的) Prerequisites(必备条件) Overview(综述) Inputs and Outputs(输入输出) MapReduce - User Interfaces(用户接口) Payload(有效负载) Mapper Reducer Partitioner Counter Job Configuration(作业配置) Task Execution & Environment(任务执行和环境) Memory Man…

接下的内容按几个大类来列:1. 文件系统a. GFS – The Google File Systemb. HDFS1) The Hadoop Distributed File System2) The Hadoop Distributed File System: Architecture And Designc. XFS – The Tencent File System 2. 数据库系统a. BigTable – BigTable: A Distributed Storage System…

开始聊mapreduce,mapreduce是hadoop的计算框架,我学hadoop是从hive开始入手,再到hdfs,当我学习hdfs时候,就感觉到hdfs和mapreduce关系的紧密.这个可能是我做技术研究的思路有关,我开始学习某一套技术总是想着这套技术到底能干什么,只有当我真正理解了这套技术解决了什么问题时候,我后续的学习就能逐步的加快,而学习hdfs时候我就发现,要理解hadoop框架的意义,hdfs和mapreduce是密不可分,所以当我写分布式文件系统时候,总是感觉自己的理解肤浅…

(只有文字没有图,图请参考http://research.google.com/archive/mapreduce.html) MapReduce: 一种简化的大规模集群数据处理法 翻译:风里来雨里去 原文:MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters 作者:JeffreyDean and Sanjay Ghemawat 转载请保留以上信息 摘要 MapReduct是一个用于处理与生成大型数据集的编程模型及相关实现.用户分别指定一…

对于MapReduce编程,大概率的流程用过的人或多或少都清楚,但是归结到细节上,就有的地方不清楚了,下面根据自己的疑问,加上从网上各处,找到的被人的描述,最自己的疑问做出回答. 1. MapReduce 和 HDFS有什么关系? 首先,HDFS和MapReduce是Hadoop最核心的设计: 对于HDFS,即Hadoop Distributed File System,它是Hadoop的存储基础,是数据层面的,提供海量的数据存储:而MapReduce,则是一种引擎或者编程模型,可以理解为数据的…

Abstract MapReduce是一种编程模型和一种用来处理和产生大数据集的相关实现.用户定义map函数来处理key/value键值对来产生一系列的中间的key/value键值对.还要定义一个reduce函数用来合并有着相同中间key值的中间value.许多现实世界中的任务都可以用这种模型来表达,就像下文所展示的那样. 用这个风格编写的程序可以自动并行地在集群上工作.运行时系统会自动处理例如切割输入数据,在机器之间调度程序的执行,处理机器故障以及管理必要的机器间通信等细节问题.这可以让那些对…

1.完成Hadoop2.2.0单机版环境搭建之后需要利用一个例子程序来检验hadoop2 的mapreduce的功能 //启动hdfs和yarn sbin/start-dfs.sh sbin/start-yarn.sh 2.首先现在一个文件夹里面建立两个文件file01.txt file02.txt里面加入如下内容,具体方法会linux的都会,我就默认你具有了. file01.txt kongxianghe kong yctc Hello World file02.txt 11 2222 kon…

Ubuntu系统 (我用到版本号是140.4) ubuntu系统是一个以桌面应用为主的Linux操作系统,Ubuntu基于Debian发行版和GNOME桌面环境.Ubuntu的目标在于为一般用户提供一个最新的.同时又相当稳定的主要由自由软件构建而成的操作系统,它可免费使用,并带有社团及专业的支持应. 作为Hadoop大数据开发测试环境, 建议大家不要在windows上安装CgyWin来学习或研究, 直接用Vmware+ubuntu来学习. 下载 www.vmware.com这里下载vmware,…

In this tutorial I will describe how to write a simpleMapReduce program for Hadoop in thePython programming language. Motivation Even though the Hadoop framework is written in Java, programs for Hadoop need not to be coded in Java but can also bedeve…

前段时间有一个业务需求,要在外网商品(TOPB2C)信息中加入 联营自营 识别的字段.但存在的一个问题是,商品信息 和 自营联营标示数据是 两份数据:商品信息较大,是存放在hbase中.他们之前唯一的关联是url.所以考虑用url做key将两者做join,将 联营自营标识 信息加入的商品信息中,最终生成我需要的数据: 一,首先展示一下两份数据的demo example 1. 自营联营标识数据(下面开始就叫做unionseller.txt) http://cn.abc.www/product436…

1.     前言 本文的目的是让一个从未接触Hadoop的人,在很短的时间内快速上手,掌握编译.安装和简单的使用. 2.     Hadoop家族 截止2009-8-19日,整个Hadoop家族由以下几个子项目组成: 成员名 用途 Hadoop Common Hadoop体系最底层的一个模块,为Hadoop各子项目提供各种工具,如:配置文件和日志操作等. Avro Avro是doug cutting主持的RPC项目,有点类似Google的protobuf和Facebook的thrift.avr…

前言 databasecolumn 的数据库大牛们(其中包括PostgreSQL的最初伯克利领导:Michael Stonebraker)最近写了一篇评论当前如日中天的MapReduce 技术的文章,引发剧烈的讨论.我抽空在这儿翻译一些,一起学习. 译者注:这种 Tanenbaum vs. Linus 式的讨论自然会导致非常热烈的争辩.但是老实说,从 Tanenbaum vs. Linus 的辩论历史发展来看,Linux是越来越多地学习并以不同方式应用了 Tanenbaum 等 OS 研究者的经…

1.WordCount(统计单词) 经典的运用MapReuce编程模型的实例 1.1 Description 给定一系列的单词/数据,输出每个单词/数据的数量 1.2 Sample a is b is not c b is a is not d 1.3 Output a: b: c: d: not: 1.4 Solution /** * Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); * you may n…

1.Map-Reduce的逻辑过程 假设我们需要处理一批有关天气的数据,其格式如下: 按照ASCII码存储,每行一条记录 每一行字符从0开始计数,第15个到第18个字符为年 第25个到第29个字符为温度,其中第25位是符号+/- 0067011990999991950051507+0000+ 0043011990999991950051512+0022+ 0043011990999991950051518-0011+ 0043012650999991949032412+0111+ 0043012…

1 概述 该瞅瞅MapReduce的内部运行原理了,以前只知道个皮毛,再不搞搞,不然怎么死的都不晓得.下文会以2.4版本中的WordCount这个经典例子作为分析的切入点,一步步来看里面到底是个什么情况. 2 为什么要使用MapReduce Map/Reduce,是一种模式,适合解决并行计算的问题,比如TopN.贝叶斯分类等.注意,是并行计算,而非迭代计算,像涉及到层次聚类的问题就不太适合了. 从名字可以看出,这种模式有两个步骤,Map和Reduce.Map即数据的映射,用于把一组键值对映射成另…

原文:http://www.infotech.ac.cn/article/2012/1003-3513-28-2-60.html MapReduce原理及其主要实现平台分析 亢丽芸, 王效岳, 白如江 摘要 关键词: MapReduce; 实现平台; Hadoop; Phoenix; Disco; Mars Analysis of MapReduce Principle and Its Main Implementation Platforms Kang Liyun, Wang Xiaoyue,…

4.1.3 半连接(Semi-join) 假设一个场景,需要连接两个很大的数据集,例如,用户日志和OLTP的用户数据.任何一个数据集都不是足够小到可以缓存在map作业的内存中.这样看来,似乎就不能使用reduce端的连接了.尽管不是必须,可以思考以下问题:如果在数据集的连接操作中,一个数据集中有的记录由于因为无法连接到另一个数据集的记录,将会被移除.这样还需要将整个数据集放到内存中吗?在这个例子中,在用户日志中的用户仅仅是OLTP用户数据中的用户中的很小的一部分.那么就可以从OLTP用户数据中只…

hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架.它实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFS.HDFS有着高容错性的特点,并且设计用来部署在低廉的(low-cost)硬件上.而且它提供高传输率(high throughput)来访问应用程序的数据,适合那些有着超大数据集(large data set)的应用程序. 这里是一些公司使用hadoop的情况,POwerByWIki  :http://wiki.apache.org/h…

http://blog.csdn.net/yclzh0522/article/details/6859778 Map-Reduce的处理过程主要涉及以下四个部分: 客户端Client:用于提交Map-reduce任务job JobTracker:协调整个job的运行,其为一个Java进程,其main class为JobTracker TaskTracker:运行此job的task,处理input split,其为一个Java进程,其main class为TaskTracker HDFS:hado…

在新文章“MapReduce模式.算法和用例”中,Ilya Katsov提供了一个系统化的综述,阐述了能够应用MapReduce框架解决的问题. 文章开始描述了一个非常简单的.作为通用的并行计算框架的MapReduce应用,这个框架适用于很多要求大量节点进行的计算和数据密集型计算,包括物理和工程仿真,数值分析,性能测试等等.接下来是一组算法,通常用于日志分析.ETL和数据查询,包括计数及求和,数据整理(基于特定函数),过滤,解析,验证和排序. 第二大部分是关于MapReduce模式,Katsov…