Hadoop（十四）MapReduce原理分析

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Hadoop数据管理介绍及原理分析

Hadoop数据管理介绍及原理分析最近2014大数据会议正如火如荼的进行着,Hadoop之父Doug Cutting也被邀参加,我有幸听了他的演讲并获得亲笔签名书一本,发现他竟然是左手写字,当然这个他解释为个人习惯问题,也是,外国人左手写字的为数不少,在中国,左撇子在小时候的父母眼中就是“异类”,早早的被矫正过来.废话不多说了,接下来介绍Hadoop的数据管理. Hadoop的数据管理,主要包括Hadoop的分布式文件系统HDFS.分布式数据库HBase和数据仓库工具Hive. HDFS的数据…

Hapoop原理及MapReduce原理分析

Hapoop原理 Hadoop是一个开源的可运行于大规模集群上的分布式并行编程框架,其最核心的设计包括:MapReduce和HDFS.基于 Hadoop,你可以轻松地编写可处理海量数据的分布式并行程序,并将其运行于由成百上千个结点组成的大规模计算机集群上. 基于MapReduce计算模型编写分布式并行程序相对简单,程序员的主要工作就是设计实现Map和Reduce类,其它的并行编程中的种种复杂问题,如分布式存储,工作调度,负载平衡,容错处理,网络通信等,均由 MapReduce框架和HDFS文件系…

hadoop系列四:mapreduce的使用(二)

转载请在页首明显处注明作者与出处一:说明此为大数据系列的一些博文,有空的话会陆续更新,包含大数据的一些内容,如hadoop,spark,storm,机器学习等. 当前使用的hadoop版本为2.6.4 此为mapreducer的第二章节这一章节中有着计算共同好友,推荐可能认识的人上一篇:hadoop系列三:mapreduce的使用(一) 一:说明二:在开发工具在运行mapreducer 2.1:本地模式运行mapreducer 2.2:在开发工具中运行在yarn中三:mapredu…

hadoop学习(七)----mapReduce原理以及操作过程

前面我们使用HDFS进行了相关的操作,也了解了HDFS的原理和机制,有了分布式文件系统我们如何去处理文件呢,这就的提到hadoop的第二个组成部分-MapReduce. MapReduce充分借鉴了分而治之的思想,将一个数据的处理过程分为Map(映射)和Reduce(处理)两步.那么用户只需要将数据以需要的格式交给reduce函数处理就能轻松实现分布式的计算,很多的工作都由mapReduce框架为我们封装好,大大简化了操作流程. 1 MapReduce的编程思想 MapReduce的设计思路来源…

hadoop笔记之MapReduce原理

MapReduce原理 MapReduce原理简单来说就是,一个大任务分成多个小的子任务(map),并行执行后,合并结果(reduce). 例子: 100GB的网站访问日志文件,找出访问次数最多的IP地址…

[Hadoop]浅谈MapReduce原理及执行流程

MapReduce MapReduce原理非常重要,hive与spark都是基于MR原理 MapReduce采用多进程,方便对每个任务资源控制和调配,但是进程消耗更多的启动时间,因此MR时效性不高.适合批量,高吞吐的数据处理.Spark采用的是多线程模型. MapReduce执行流程 Map过程 map函数开始产生输出时,并不是直接将数据写到磁盘,它利用缓冲的方式写到内存.每个map任务都有一个环形内存缓冲区用于存储任务输出.在默认情况下,缓冲区大小为100MB.一旦缓冲内容达到阈值(默认80%…