原文链接http://www.aboutyun.com/thread-7091-1-1.html 1.思想起源: 我们在学习mapreduce,首先我们从思想上来认识.其实任何的奇思妙想,抽象的,好的想法.都来源于我们生活,而我们也更容易理解我们身边所发生事情.所以下面一篇便是从生活的角度,来让我们理解,什么是mapreduce.Hadoop简介(1):什么是Map/Reduce 2.设计思路 我们从思想上认识了mapreduce,那么mapreduce具体是什么,我们需要看得见,摸得着.我们该…

主要内容: mapreduce编程模型再解释: ob提交方式: windows->yarn windows->local : linux->local linux->yarn: 本地运行debug调试观察 mapreduce体系很庞大,我们需要一条合适的线,来慢慢的去理解和学习. 1.mapreduce编程模型和mapreduce模型实现程序之间的关系 1.1.mapreduce的编程模型 对mapreduce的总结: 如果只考虑数据处理的逻辑,撇开分布式的概念,其实mapredu…

参考文章 参考文章2 shuffle的过程分析 Hadoop学习笔记:MapReduce框架详解 谈mapreduce运行机制,可以从很多不同的角度来描述,比如说从mapreduce运行流程来讲解,也可以从计算模型的逻辑流程来进行讲解,也许有些深入理解了mapreduce运行机制还会从更好的角度来描述,但是将mapreduce运行机制有些东西是避免不了的,就是一个个参入的实例对象,一个就是计算模型的逻辑定义阶段,我这里讲解不从什么流程出发,就从这些一个个牵涉的对象,不管是物理实体还是逻辑实体.…

为什么需要MapReduce 进行分析数据,计算方便和复用性强:而且是文件级别的 进程包括三个 mrappmaster:负责整个程序管理 maptask:负责map阶段的整个过程 reducemask:负责reduce阶段的整个过程 为什么需要把jar包上传到集群上? 因为不止一个节点需要用到jar包,放到本地不能够被使用,因此放到集群上, namenode会告诉需要的节点,jar包所在位置 hadoop解决问题? 主要解决,海量数据的存储和海量数据的分析计算问题. Hadoop三大发行版本?…

http://cnodejs.org/topic/51a8a9ed555d34c67831fb8b http://garyli.iteye.com/blog/2079158 MapReduce应该算是MongoDB操作中比较复杂的了,自己开始理解的时候还是动了动脑子的,所以记录在此! 命令语法:详细看 db.runCommand( { mapreduce : 字符串,集合名, map : 函数,见下文 reduce : 函数,见下文 [, query : 文档,发往map函数前先给过渡文档] […

MapReducer是一种编程模型,用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算.概念"Map(映射)"和"Reduce(化简)"                              一.Mapper     1.Mapper负责"分",把复杂的任务分解为若干个简单的任务执行     2.简单的任务分成:a,数据或计算规模对于原任务要大大缩小.b,就近计算,即分配到所需数据节点进行计算.c,这些已分配好的任务彼此间没有依赖关系. 二.Reduc…

mapreduce是一种计算模型,是google的一篇论文向全世界介绍了MapReduce.MapReduce其实可以可以用多种语言编写Map或Reduce程序,因为hadoop是java写的,所以通常情况下我们都是选择java编程语言.其实mr的编写格式或者说语法要求很简单,其实复杂的是我们要学会利用这个模型,将问题分解计算. MapReduce计算模型 MapReduce Job 每个mr任务都被初始化成一个job,后续我们在编写自己的第一个mr任务的时候也会感受到.每个job分为Map阶段…

mapreduce基础概念 mapreduce是一个分布式计算框架(hadoop是mapreduce框架的一个免费开源java实现). mapreduce要点 主节点(master node)控制mapreduce的作业流程 mapreduce的作业可分为map任务和reduce任务 map任务之间不做数据交流,reduce同理 在map和reduce阶段有一个sort或combine阶段 数据被重复放在不同的机器上,以防某个机器失效 map和reduce传输数据的形式为key/value对…

首先我们先来欣赏一下MapReduce的执行过程吧,如下图,自己看,不解释了. Map 和 Reduce 的处理都是基于Key/Value来进行的,在Map中对文件的每一行进行处理,有两个输入参数,KeyInput,ValueInput,然后有两个输出,KeyOut,ValueOut,在Map执行之后有个Combiner,负责把多个Map传过来的Key相同的Value生成一个Iterable接口的集合,也可以自己指定一个Combiner,可以提高性能,要慎用,经过Combiner处理之后,就把处…

主要内容:mapreduce整体工作机制介绍:wordcont的编写(map逻辑 和 reduce逻辑)与提交集群运行:调度平台yarn的快速理解以及yarn集群的安装与启动. 1.mapreduce整体工作机制介绍 回顾第HDFS第一天单词统计实例(HDFS版wordcount): 统计HDFS的/wordcount/input/a.txt文件中的每个单词出现的次数——wordcount 但是,进一步思考:如果文件又多又大,用上面那个程序有什么弊端? 慢!因为只有一台机器在进行运算处理 从这个…

一.MapReduce概述 MapReduce 是 Hadoop 的核心组成, 是专用于进行数据计算的,是一种分布式计算模型.由Google提出,主要用于搜索领域,解决海量数据的计算问题. MapReduce由两个阶段组成:Map和Reduce,用户仅仅须要实现map()和reduce()两个函数.就可以实现分布式计算.非常easy.这两个函数的形參是key.value对,表示函数的输入输出信息. map.reduce键值对格式 二.MapReduce体系结构及工作流程 1.JobTracker…

求每一个订单中成交金额最大的那一笔  top1 数据 Order_0000001,Pdt_01,222.8 Order_0000001,Pdt_05,25.8 Order_0000002,Pdt_05,325.8 Order_0000002,Pdt_03,522.8 Order_0000002,Pdt_04,122.4 Order_0000003,Pdt_01,222.8 Order_0000003,Pdt_01,322.8 pom.xml <?xml version="1.0"…

操作背景 jdk的版本为1.8以上 ubuntu12 hadoop2.5伪分布 安装 Hadoop-Eclipse-Plugin 要在 Eclipse 上编译和运行 MapReduce 程序,需要安装 hadoop-eclipse-plugin,可下载 Github 上的 hadoop2x-eclipse-plugin(备用下载地址:http://pan.baidu.com/s/1i4ikIoP). 下载后,将 release 中的 hadoop-eclipse-kepler-plugin-2.…

MapReduce 介绍 简单介绍: MapReduce思想在生活中处处可见.或多或少都曾接触过这种思想.MapReduce的思想核心是“分而治之”,适用于大量复杂的任务处理场景(大规模数据处理场景). Map负责“分”,即把复杂的任务分解为若干个“简单的任务”来并行处理.可以进行拆分的 前提是这些小任务可以并行计算,彼此间几乎没有依赖关系. Reduce负责“合”,即对map阶段的结果进行全局汇总. MapReduce运行在yarn集群 1. ResourceManager 2. NodeMa…

一.Combiner 在MapReduce编程模型中,在Mapper和Reducer之间有一个非常重要的组件,主要用于解决MR性能瓶颈问题 combiner其实属于优化方案,由于带宽限制,应该尽量map和reduce之间的数据传输数量.它在Map端把同一个key的键值对合并在一起并计算,计算规则和reduce一致,所以combiner也可以看作特殊的Reducer(本地reduce). 执行combiner操作要求开发者必须在程序中设置了combiner(程序中通过job.setCombiner…

一.代码实现: package rdb.com.hadoop01.mapreduce; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.FileSystem; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache…

执行步骤:1)准备Map处理的输入数据 2)Mapper处理 3)Shuffle 4)Reduce处理 5)结果输出 三.mapreduce核心概念: 1)split:交由MapReduce作业来处理的数据块,是MapReduce最小的计算单元. HDFS:blocksize 是HDFS中最小的存储单元  128M          默认情况下:他们两是一一对应的,当然我们也可以手工设置他们之间的关系(不建议) 2)InputFormat:    将我们的输入数据进行分片(split):  In…

第1章 MapReduce概述 定义:是一个分布式运算程序的编程框架 优缺点:易于编程.良好的扩展性.高容错性.适合PB级以上数据的离线处理 核心思想:MapReduce 编程模型只能包含一个Map 阶段和一个Reduce 阶段 MapReduce进程:MrAppMaster,负责整个程序的过程调度及状态协调MapTask,负责map阶段的数据处理ReduceTask,负责reduce阶段的数据处理 官方WordCount源码:Map 类.Reduce 类.驱动类组成 常用数据序列化类型:Had…

http://blog.csdn.net/tianjun2012/article/category/6794531 http://blog.csdn.net/tianjun2012/article/details/62444281…

一.MapReduce1.x架构 1)jobTracker:JT 作业的管理者 将作业分解成一堆任务:Task(MapTask和ReduceTask) 将任务分派给TaskTracker(TT)运行 作业监控.容错处理(task作业挂了,重启task的机制) 在一定的时间间隔内,JT没有收到TT的心跳信息,TT可能是挂了,TT上运行的任务会被指派到其他TT上去执行. 2)TaskTracker:TT 任务的执行者 在TT上执行Task(MapTask和ReduceTask) 会与JT交互:执行/…

零基础学习hadoop到上手工作线路指导初级篇:hive及mapreduce:http://www.aboutyun.com/thread-7567-1-1.html mapreduce学习目录总结 MapReduce学习指导及疑难解惑汇总:http://www.aboutyun.com/thread-7091-1-1.html 什么是Map/Reduce:http://www.aboutyun.com/thread-5541-1-1.html Mapreduce 整个工作机制图:http://…

  此篇是在零基础学习hadoop到上手工作线路指导(初级篇)的基础,一个继续总结.五一假期:在写点内容,也算是总结.上面我们会了基本的编程,我们需要对hadoop有一个更深的理解:hadoop分为hadoop1.X.hadoop2.X,并且还有hadoop生态系统.这里只能慢慢介绍了.一口也吃不成胖子. hadoop 1.x分为mapreduce与hdfs 其中mapreduce是很多人都需要迈过去的槛,它比较难以理解,我们有时候即使写出了mapreduce程序,但是还是摸不着头脑.我们不知道…

昨天,经过几个小时的学习.该MapReduce学习的某一位的方法的第一阶段.即当大多数文件的开头的Data至key-value制图.那是,InputFormat的过程.虽说过程不是非常难,可是也存在非常多细节的. 也非常少会有人对此做比較细腻的研究.学习.今天.就让我来为大家剖析一下这段代码的原理. 我还为此花了一点时间做了几张结构图.便于大家理解. 在这里先声明一下.我研究的MapReduce主要研究的是旧版的API,也就是mapred包下的. InputFormat最最原始的形式就是一个接口…

   前言: 根据前面的几篇博客学习,现在可以进行MapReduce学习了.本篇博客首先阐述了MapReduce的概念及使用原理,其次直接从五个实验中实践学习(单词计数,二次排序,计数器,join,分布式缓存). 一 概述 定义 MapReduce是一种计算模型,简单的说就是将大批量的工作(数据)分解(MAP)执行,然后再将结果合并成最终结果(REDUCE).这样做的好处是可以在任务被分解后,可以通过大量机器进行并行计算,减少整个操作的时间. 适用范围:数据量大,但是数据种类小可以放入内存. 基…

此篇是在零基础学习hadoop到上手工作线路指导(初级篇)的基础,一个继续总结. 五一假期:在写点内容,也算是总结.上面我们会了基本的编程,我们需要对hadoop有一个更深的理解: hadoop分为hadoop1.X.hadoop2.X,并且还有hadoop生态系统.这里只能慢慢介绍了.一口也吃不成胖子. hadoop 1.x分为 mapreduce与hdfs 其中mapreduce是很多人都需要迈过去的槛,它比较难以理解,我们有时候即使写出了mapreduce程序,但是还是摸不着头脑. 我们不…

Week2 学习笔记 Hadoop核心组件 Hadoop HDFS(分布式文件存储系统):解决海量数据存储 Hadoop YARN(集群资源管理和任务调度框架):解决资源任务调度 Hadoop MapReduce(分布式计算框架):解决海量数据计算 安装hadoop环境 集群角色规划 服务器 运行角色 node1 namenode datanode resourcemanager nodemanager node2 secondarynamenode datanode nodemanager n…

回顾: hive 优点 1. 类sql语句靠近关系型数据库,可自定义函数,增加了扩展性,易于开发,减少mapreduce学习成本 2. hive转换sql语句为mapreduce程序以mapreduce为底层实现 3. hive基于hadoop的hdfs,在hdfs上存储,因为hdfs的扩展性,hive的存储扩展性相应增加 hive 安装部署 1. 解压安装包 2. 进入conf目录,拷贝(备份)相应配置文件,修改 hive-env.sh --> HADOOP_HOME=/opt/cdh-5.6…

一.hive是什么东东 1. 个人理解 hive就是一个基于hdfs运行于MapReduce上的一个java项目, 这个项目封装了jdbc,根据hdfs编写了处理数据库的DDL/DML,自带的 二进制包内嵌Derby数据库,且默认使用Derby,简而言之,hive就是一个 帮助我们处理/分析数据的工具,不过这个工具却像namenode一样存储了 一份文件的元数据,这就有点像数据仓库的感觉 2. 架构 分为服务端.客户端,基于hadoop,运行在mapreduce,存储于hfds, 可与hbase…

http://www.sliver.com/dotnet/SnippetCompiler/ [ASP.NET Web API教程]ASP.NET Web API系列教程目录 张逸 .Net Remoting 系列  新博客 Sofire v1.0 开源--WinForm/SL/WebForm 的 Remoting(1) 干货,开源 一步一步学Remoting系列文章 回顾.NET Remoting分布式开发 高性能分布式框架 Shuttler.Net Remoting Chapter 11 -…

MapReduce编程模型 在Google的一篇重要的论文MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters中提到,Google公司有大量的诸如Web请求日志.爬虫抓取的文档之类的数据需要处理,由于数据量巨大,只能将其分散在成百上千台机器上处理,如何处理并行计算.如何分发数据.如何处理错误,所有这些问题综合在一起,需要大量的代码处理,因此也使得原本简单的运算变得难以处理. 为了解决上述复杂的问题,Google设计一个新的抽象模型,使用这…