简介 hadoop2的中的MapReduce不再是hadoop1中的结构已经没有了JobTracker,而是分解成ResourceManager和ApplicationMaster.这次大变革被称为MRv2或者YARN,是一次革命性的变化. 配置 在前面的文章中,我们配置了hadoop2集群的HA高可靠,下面紧接上前面的配置,设置MapReduce的配置信息,也是最简单最容易上手的. 修改文件yarn-site.xml,内容如下 <configuration>   <property&g…

关于mapreduce程序运行在yarn上时内存的分配一直是一个让我蒙圈的事情,单独查任何一个资料都不能很好的理解透彻.于是,最近查了大量的资料,综合各种解释,终于理解到了一个比较清晰的程度,在这里将理解的东西做一个简单的记录,以备忘却.首先,先将关于mapreduce和yarn关于内存分配的参数粘贴上:yarn.scheduler.minimum-allocation-mbyarn.scheduler.maximum-allocation-mbyarn.nodemanager.resource…

1.简介 MapReduce计算框架是二代hadoop的YARN一部分,能够提供大数据量的平行批处理.MR只提供了基本的计算方法,之所以能够使用在不用的数据格式上包括HBase表上是因为特定格式上的数据读取和写入都实现了各自的inputformat和outputformat,这样MR就通过这两个接口屏蔽了各个数据源的产异性,统一计算框架.本文主要介绍如何让HBase表作为MR计算框架的输入和输出源,并通过实现一个简历二级索引的小例子来介绍. 2. HBase与MR关系 HBase和MapRedu…

1.MapReduce的定义 2.MapReduce的优缺点 优点 缺点 3.MapReduce的核心思想 4.MapReduce进程 5.常用数据序列化类型 6.MapReduce的编程规范 用户编写的程序分成三个部分:Mapper.Reducer和Driver 7.WordCount简单操作 需求:在给定的文本文件中统计输出每一个单词出现的总次数 如一个类似这样的文件 Mapper类 package com.nty.wordcount; import org.apache.hadoop.io…

使用hadoop版本为2.2.0 倒排索引简单的可以理解为全文检索某个词 例如:在a.txt 和b.txt两篇文章分别中查找统计hello这个单词出现的次数,出现次数越多,和关键词的吻合度就越高 现有a.txt内容如下: hello tom hello jerry hello kitty hello world hello tom b.txt内容如下: hello jerry hello tom hello world 在hadoop平台上编写mr代码分析统计各个单词在两个文本中出现的次数 其实…

MapReduce是Google在2004年发表的论文<MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters>中提出的一个用于分布式的用于大规模数据处理的编程模型. 原理 MapReduce将数据的处理分成了两个步骤,Map和Reduce.Map将输入的数据集拆分成一批KV对并输出,对于每一个<k1, v1>,Map将输出一批<k2, v2>:Reduce将Map对Map中产生的结果进行汇总,对于每一个<k…

1. 设计思路 在MapReduce过程中自带有排序,可以使用这个默认的排序达到我们的目的. MapReduce 是按照key值进行排序的,我们在Map过程中将读入的数据转化成IntWritable类型,然后作为Map的key值输出. Reduce 阶段拿到的就是按照key值排序好的<key,value list>,将key值输出,并根据value list 中元素的个数决定key的输出次数. 2. 实现 2.1 程序代码 package sort; import java.io.IOExce…

1. 设计思路 去重,重点就是无论某个数据在文件中出现多少次,最后只是输出一次就可以. 根据这一点,我们联想到在reduce阶段数据输入形式是 <key, value list>,只要是key相同的,在shuffle阶段都会聚合在一起,所以只要在map阶段将要去重的数据作为key值就可以达到目的. 2. 具体实现 package moverepeat; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration…

文件合并和去重: 可以把每一行文本作为key,value为随意值. 数字排序: MapReduce过程中就有排序,它是按照key值进行排序的,如果key为封装int的IntWritable类型,那么MapReduce按照数字大小对key排序,如果key为封装为String的Text类型,那么MapReduce按照字典顺序对字符串排序. IntWritable和Text作为输入输出的键值对类型,都可以通过set()设置值.…

一.键值对RDD的创建 1.从文件中加载 /opt目录下创建wordky.txt文件. wordky.txt文件中输入以下三行字符: Hadoop is good Spark is fast Spark is better 使用map()函数转换得到相应的键值对RDD并输出: 2.从列表中创建键值对RDD 二.常用的键值对转换操作 1.使用reduceByKey(func)统计每个单词的出现次数 2.使用groupByKey()对具有相同键的值进行分组 3.使用keys返回所有的key 4.使用…

目录 Map-Reduce JavaScript 函数 Map-Reduce 行为 一个简单的测试 原文地址https://docs.mongodb.com/manual/core/map-reduce/ Map-Reduce 示例 Map-reduce是一种数据处理范例,用于将大量数据压缩为有用的聚合结果. 对于map-reduce操作,MongoDB提供了mapReduce数据库命令. 一个简单的map-reduce示例如下: 在此map-reduce操作中,MongoDB将映射(map)操…

最近做了一个小的mapreduce程序,主要目的是计算环比值最高的前5名,本来打算使用spark计算,可是本人目前spark还只是简单看了下,因此就先改用mapreduce计算了,今天和大家分享下这个例子,也算是对自己写的程序的总结了. 首先解释下环比,例如我们要算本周的环比,那么计算方式就是本周的数据和上周数字的差值除以上周数值就是环比了,如果是月的环比就是本月和上月数据的差值除以上月数字就是本月环比了.不过本mapreduce实例不会直接算出比值,只是简单求出不同时间段数值的差值,最终环比结…

有很长一段时间没更新博客了,因为最近都比较忙,今天算是有点空闲吧.本文主要是介绍MapReduce在MongoDB上的使用,它与sql的分组.聚集类似,也是先map分组,再用reduce统计,最后还可选性地使用finalize调整最终结果.好了,来介绍下我所使用版本是MongoDB2.4.5,然后我还使用了MongoVUE(一款非常不错的图形化mongodb管理工具)帮助我协同操作. 1.原始数据,待使用的Collection中有三条doc: 而且它们的数据格式为:   可能很多人并不注意mon…

原 Hadoop MapReduce 框架的问题 原hadoop的MapReduce框架图 从上图中可以清楚的看出原 MapReduce 程序的流程及设计思路: 首先用户程序 (JobClient) 提交了一个 job,job 的信息会发送到 Job Tracker 中,Job Tracker 是 Map-reduce 框架的中心,他需要与集群中的机器定时通信 (heartbeat), 需要管理哪些程序应该跑在哪些机器上,需要管理所有 job 失败.重启等操作. TaskTracker 是 Ma…

MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters MapReduce:面向大型集群的简化数据处理 摘要 MapReduce既是一种编程模型,也是一种与之关联的.用于处理和产生大数据集的实现.用户要特化一个map程序去处理key/value对,并产生中间key/value对的集合,以及一个reduce程序去合并有着相同key的所有中间key/value对.本文指出,许多实际的任务都可以用这种模型来表示. 用这种函数式风格写出的程序自动就…

MapReduce Types MapReduce是一个简单的数据处理模型,map与reduce的输入和输出类型都为key-value形式的键值对. map: (K1, V1) → list(K2, V2) reduce: (K2, list(V2)) → list(K3, V3) 一般来讲,map的输入key与输出value类型(K1,V1)不同于map的输出类型(K2,V2).reduce的输入类型比如与map的输出类型保持一致,reduce的输出类型可能会有不同的形式(K3,V3).下面是…

1. MapReduce - 映射.化简编程模型 1.1 MapReduce 的概念 1.1.1 map 和 reduce 1.1.2 shufftle 和 排序 MapReduce 保证每个 reducer 的输入都已经按键排序. 1.1.3 MapReduce 类型和输入输出 MapReduce 中的 map 和 reduce 函数遵循以下形式: map: (K1, V1) ----> list(K2, V2) reduce: (K2, list(V2)) ----> list (K3,…

简单介绍一下项目背景——很简单,作死去接下老师的活,然后一干就是半个月,一直忙着从零基础到使用Hadoop中的MapReduce来解决一个实际问题,也就是用来计算一个数据量较大的二度朋友关系. 那么首先是我的上一篇博文:Hadoop之初体验 上一篇博文是将所有的准备前的环境搭建起来了,接下来就HDFS的一些基本的命令操作,那么这些命令如果是想要使用Hadoop的话,那么你就应当熟练的使用(类似于Linux中的命令,那么使用时稍微参考一下,时间不长就能够熟悉) 下边开始介绍MapReduce. 为…

1.  MapReduce 介绍 1.1MapReduce的作用 假设有一个计算文件中单词个数的需求,文件比较多也比较大,在单击运行的时候机器的内存受限,磁盘受限,运算能力受限,而一旦将单机版程序扩展到集群来分布式运行,将极大增加程序的复杂度和开发难度,因此这个工作可能完成不了.针对以上这个案例,MapReduce在这里能起到什么作用呢,引入MapReduce框架后,开发人员可以将绝大部分工作集中在业务逻辑的开发上,而将分布式计算中的复杂性交由框架来处理. 可见在程序由单机版扩成分布式时,会引入…

  这些年,云计算.大数据的发展如火如荼,从早期的以MapReduce为代表的基于文件系统的离线数据计算,到以Spark为代表的内存计算,以及以Storm为代表的实时计算,还有图计算等等.只要数据规模到了一定的程度,都需要依赖分布式计算来实时或者离线做出决策.虽然本人并未从事相关工作,但是了解一下还是好的. MapReduce这个词一度是分布式计算的代名词,至少代表了离线计算这一大类大数据编程范式.当提到这个词,可能是指google的论文,或者hadoop的mr实现,也或者是这种编程范式.在本文…

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…

定义 Hadoop MapReduce 是一个分布式运算程序的编程框架,用于轻松编写分布式应用程序,以可靠,容错的方式在大型集群(数千个节点)上并行处理大量数据(TB级别),是用户开发 “基于 Hadoop 的数据分析应用” 的核心框架 MapReduce 核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运算程序,并发运行在一个 Hadoop 集群上 优缺点 优点: 1.MapReduce 易于编程 简单的实现一些接口,就可以完成一个分布式程序,这个分布式程序可以分布到大量…

mapreduce实现一个简单的单词计数的功能. 一,准备工作:eclipse 安装hadoop 插件: 下载相关版本的hadoop-eclipse-plugin-2.2.0.jar到eclipse/plugins下. 二,实现: 新建mapreduce project map 用于分词,reduce计数. package tank.demo; import java.io.IOException; import java.util.StringTokenizer; import org.apa…

PageRank 简单理解为网页排名,但是网页是根据什么排名的,接下来就简单介绍一下. 举例: 假设网页 A 的内容中有网页 B,C 和 D 的链接,并且 A 的 PageRank的值为0.25. 那接下里我们就可以计算在网页 A 中的其他网页的PageRank的值了.我们拿网页 B 来进行说明, 在网页 A 中的网页 B 的 PageRank 为 0.25 * (1/n) 其中n为网页 A 中网页链接数,结果则为 0.25*(1/3). 可以简单理解为A的PageRank被B,C 和 D 平分…

什么是MapReduce Hadoop中的MapReduce是一个简单的软件框架,基于它写出的应用程序可以运行在由上千个商用机器组成的大型集群上,并以一种可靠容错式并行处理TB级数据 MapReduce的起源 源于谷歌在2004年发表的一篇MapReduce的论文,而Hadoop Reduce实际上就是谷歌MapReduce的克隆版本 MapReduce具有的特点 众所周知MapReduce是一种很受欢迎的软件框架,尤其是我们国家发展到现在互联网的浪潮愈演愈烈,那么它都有什么特点呢? 1.易于编…

MapReduce是什么 首先让我们来重温一下 hadoop 的四大组件: HDFS:分布式存储系统 MapReduce:分布式计算系统 YARN:hadoop 的资源调度系统 Common:以上三大组件的底层支撑组件,主要提供基础工具包和 RPC 框架等 MapReduce 是一个分布式运算程序的编程框架,是用户开发“基于 Hadoop 的数据分析应用” 的核心框架 MapReduce 核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布 式运算程序,并发运行在一个 Hadoo…

[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,…

MapReduce:超大机群上的简单数据处理   摘要 MapReduce是一个编程模型,和处理,产生大数据集的相关实现.用户指定一个map函数处理一个key/value对,从而产生中间的key/value对集.然后再指定一个reduce函数合并所有的具有相同中间key的中间value.下面将列举许多可以用这个模型来表示的现实世界的工作. 以这种方式写的程序能自动的在大规模的普通机器上实现并行化.这个运行时系统关心这些细节:分割输入数据,在机群上的调度,机器的错误处理,管理机器之间必要的通信.这…

Inverted Index Summarizations Pattern Description 反向索引模式在MapReduce分析中经常作为一个例子.我们将会讨论我们要创建的term跟标识符之间映射的一般情况. Intent 根据数据集生成索引,用于快速搜索或数据的富集能力. Motivation 根据关键词索引大数据非常方便,搜索能追踪term找到包含指定值的记录.创建索引需要之前进行额外的处理,花时间去做这项工作能有效减少我们寻找东西的时间. 搜索引擎为了提高搜索性能创建索引.设想键入…

Inverted Index Summarizations Pattern Description 反向索引模式在MapReduce分析中经常作为一个例子.我们将会讨论我们要创建的term跟标识符之间映射的一般情况. Intent 根据数据集生成索引,用于快速搜索或数据的富集能力. Motivation 根据关键词索引大数据非常方便,搜索能追踪term找到包含指定值的记录.创建索引需要之前进行额外的处理,花时间去做这项工作能有效减少我们寻找东西的时间. 搜索引擎为了提高搜索性能创建索引.设想键入…