引言: 虽然MapReduce计算框架简化了分布式程序设计,将所有的并行程序均需要关注的设计细节抽象成公共模块并交由系统实现,用户只需关注自己的应用程序的逻辑实现,提高了开发效率,但是开发如果对Mapreduce计算框架如何实现这样的魔术没有一个基本的了解,那么在面临多任务.大数据而出现大量数据倾斜,计算速度慢等问题时,将无法给出解决方案.也无法在设计MapReduce程序时根据框架的特性优化逻辑算法,所以了解MapReduce工作流程和Shuffle原理是学习MapReduce程序设计的必修课…

1. Map 阶段 ============================================= 2. Reduce 阶段…

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什么是MapReduce? 你想数出一摞牌中有多少张黑桃.直观方式是一张一张检查而且数出有多少张是黑桃. MapReduce方法则是: 1. 给在座的全部玩家中分配这摞牌. 2. 让每一个玩家数自己手中的牌有几张是黑桃,然后把这个数目汇报给你. 3. 你把全部玩家告诉你的数字加起来,得到最后的结论. MapReduce概述 MapReduce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. 它的核心设计理念是移动计算.而不是移动数据. MapReduce合并了…

MapReduce详细工作流程之Map阶段 如上图所示 首先有一个200M的待处理文件 切片:在客户端提交之前,根据参数配置,进行任务规划,将文件按128M每块进行切片 提交:提交可以提交到本地工作环境或者Yarn工作环境,本地只需要提交切片信息和xml配置文件,Yarn环境还需要提交jar包:本地环境一般只作为测试用 提交时会将每个任务封装为一个job交给Yarn来处理(详细见后边的Yarn工作流程介绍),计算出MapTask数量(等于切片数量),每个MapTask并行执行 MapTask中执…

MapReduce的工作流程 1.客户端将每个block块切片(逻辑切分),每个切片都对应一个map任务,默认一个block块对应一个切片和一个map任务,split包含的信息:分片的元数据信息,包含起始位置,长度,和所在节点列表等 2.map按行读取切片数据,组成键值对,key为当前行在源文件中的字节偏移量,value为读到的字符串 3.map函数对键值对进行计算,输出<key,value,partition(分区号)>格式数据,partition指定该键值对由哪个reducer进行处理.通…

一.几个可能会用到的属性值 1.mapred.map.tasks.speculative.execution和mapred.reduce.tasks.speculative.execution 这两个属性可以决定Map任务和Reduce任务是否开启推测式执行策略.推测式执行策略在Hadoop中用来应对执行缓慢的任务所造成的瓶颈,但是对代码缺陷所导致的任务执行过慢,推测执行是一种反向的作用,应当避免,而Hadoop默认是开启推测式执行的. 2.mapred.job.reuse.jvm.num.ta…

MapReduce工作原理图文详解 1.Map-Reduce 工作机制剖析图: 1.首先,第一步,我们先编写好我们的map-reduce程序,然后在一个client 节点里面进行提交.(一般来说可以在Hadoop集群里里面的任意一个节点进行,只要该节点装了Hadoop并且连入了Hadoop集群) 2.job client 在收到这个请求以后呢,会找到JobTracker并且请求一个作业ID(Job ID).(根据我们的核心配置文件,可以很轻易的找到JobTracker) 3.通过HDFS 系统把…

YARN 是 Hadoop 2.0 中的资源管理系统, 它的基本设计思想是将 MRv1 中的 JobTracker拆分成了两个独立的服务 : 一个全局的资源管理器 ResourceManager 和每个应用程序特有的ApplicationMaster. 其中 ResourceManager 负责整个系统的资源管理和分配, 而 ApplicationMaster负责单个应用程序的管理.   图 2-9 描述了 YARN 的基本组成结构, YARN 主要由 ResourceManager. Node…

1.  概述 数据层:结构化数据+非结构化数据+日志信息(大部分为结构化) 传输层:flume(采集日志--->存储性框架(如HDFS.kafka.Hive.Hbase))+sqoop(关系型数据性数据库里数据--->hadoop)+kafka(将实时日志在线--->sparkstream在数据进行实时处理分析) 存储层:HDFS+Hbase(非关系型数据库)+kafka(节点上默认存储1G数据) 资源调度层:Yarn 计算层:MapReduce+ Hive(计算+存储型框架:sql--…

P205 MapReduce的两种运行机制 第一种:经典的MR运行机制 - MR 1 可以通过一个简单的方法调用来运行MR作业:Job对象上的submit().也可以调用waitForCompletion(),用于提交以前没有提交的作业,并等待其完成. Hadoop执行MR的方法依赖于两个配置设置 mapred.job.tracker - 决定执行MR程序的方式 如果设置为local默认值,表示使用本地的作业运行器,在单个JVM上运行整个作业,用于小数据集测试 如果设置为主机端口对,那么被解释为…

转自 http://weixiaolu.iteye.com/blog/1474172前言:  前段时间我们云计算团队一起学习了hadoop相关的知识,大家都积极地做了.学了很多东西,收获颇丰.可是开学后,大家都忙各自的事情,云计算方面的动静都不太大.呵呵~不过最近在胡老大的号召下,我们云计算团队重振旗鼓了,希望大伙仍高举“云在手,跟我走”的口号战斗下去.这篇博文就算是我们团队“重启云计算”的见证吧,也希望有更多优秀的文章出炉.汤帅,亮仔,谢总•••搞起来啊! 呵呵,下面我们进入正题,这篇文章主要…

1.MapReduce是什么? MapReduce是一种编程模型,用于大规模数据集的并行运算.它借用了函数式的编程概念,是Google发明的一种数据处理模型. 主要思想为:Map(映射)和Reduce(化简). 一个Map/Reduce作业(Job)通常会把输入的数据集切分为若干独立的数据块,由Map任务(Task)以完全并行的方式处理它们.框架会先对Map的输出进行排序,然后把结果输入给Reduce任务.通常作业的输入和输出都会被存储在文件系统中.整个框架负责任务的调度和监控,以及重新执行已经…

MapRedue详细工作流程 简述 (1)客户端submit之前获取待处理的数据信息,根据参数配置,形成一个任务分配的规划. (2)提交切片信息到YARN(split.xml,job.split,wc.jar) (3)由MRAPPMaster计算出MapTask的个数 (4)启动MapTask (5)通过InputFormat拷贝数据,默认使用TextInputFormat (6)执行用户自定义的Map()方法 (7)写出数据到环形缓冲区 (8)环形缓冲区默认大小是100M,80%溢出文件.溢出…

原文:http://www.sohu.com/a/287135829_818692 小史是一个非科班的程序员,虽然学的是电子专业,但是通过自己的努力成功通过了面试,现在要开始迎接新生活了. 对小史面试情况感兴趣的同学可以观看面试现场系列. 找到工作后的一小段时间是清闲的,小史把新租房收拾利索后,就开始找同学小赵,小李和小王来聚会了. 吃过午饭后,下午没事,四个人一起商量来打升级.打升级要两副扑克牌,小史就去找吕老师借牌去了. [多几张牌] 吕老师给小史拿出一把牌. [map-reduce] (注…

文章概览: 1.MapReduce简介 2.MapReduce有哪些角色?各自的作用是什么? 3.MapReduce程序执行流程 4.MapReduce工作原理 5.MapReduce中Shuffle过程 6.MapReduce编程主要组件 7.针对MapReduce的缺点,YARN解决了什么? MapReduce简介 MapReduce是一种并行可扩展计算模型,并且有较好的容错性,主要解决海量离线数据的批处理.实现下面目标 ★ 易于编程 ★ 良好的扩展性 ★ 高容错性   MapReduce有…

目录 5 MapReduce工作机制(重点) 5.1 MapTask工作机制 5.2 ReduceTask工作机制 5.3 ReduceTask并行度决定机制 手动设置ReduceTask数量 测试ReduceTask多少合适 5 MapReduce工作机制(重点) 5.1 MapTask工作机制 Read阶段 主要是Job的提交流程 1.切片划分 2.提交给Yarn Job.split 切片信息 wc.jar 集群模式会提交,本地模式不会提交 Job.xml 配置信息 3.Yarn开启Node…

struts2的框架结构图 工作流程 1.客户端请求一个HttpServletRequest的请求,如在浏览器中输入http://localhost: 8080/bookcode/Reg.action就是提交一个(HttpServletRequest)请求.2.这个请求经过一系列的过滤器(Filter)如(ActionContextCleanUp.其他过滤器(SiteMesh等). FilterDispatcher).注意:这里是有顺序的,先ActionContext CleanUp,再其他过滤…

SecondaryNameNode是用来合并fsimage和edits文件来更新NameNode和metadata的. 其工作流程为: 1.secondary通知namenode切换edits文件 2.secondary从namenode获得fsimage和edits(通过http) 3.secondary将fsimage载入内存,然后开始合并edits 4.secondary将新的fsimage发回namenode 5.namenode用新的fsimage替换旧的fsimage…

概述 我们知道storm一个很重要的特性是它能够保证你发出的每条消息都会被完整处理, 完整处理的意思是指: 一个tuple被完全处理的意思是: 这个tuple以及由这个tuple所导致的所有的tuple都被成功处理.而一个tuple会被认为处理失败了如果这个消息在timeout所指定的时间内没有成功处理. 也就是说对于任何一个spout-tuple以及它的所有子孙到底处理成功失败与否我们都会得到通知.关于如果做到这一点的原理,可以看看Twitter Storm如何保证消息不丢失这篇文章.从那篇文…

gitlab工作流程简介 新建项目流程 创建/导入项目 可以选择导入github.bitbucket项目,也可以新建空白项目,还可以从SVN导入项目 建议选择private等级 初始化项目 1.本地克隆项目 2.增加develop本地分支 3.推送develop分支至服务器 4.在gitlab中保护develop分支 5.邀请其他开发人员加入,角色Developer 开发流程 fork项目,fork后会生成一个和原项目一样的新项目 克隆至本地仓库并添加上游分支(仓库-项目设置-远程仓库) git…

Git 作为一个源码管理系统,不可避免涉及到多人协作. 协作必须有一个规范的工作流程,让大家有效地合作,使得项目井井有条地发展下去.”工作流程”在英语里,叫做”workflow”或者”flow”,原意是水流,比喻项目像水流那样,顺畅.自然地向前流动,不会发生冲击.对撞.甚至漩涡. 本文介绍三种广泛使用的工作流程: Git flow Github flow Gitlab flow 如果你对Git还不是很熟悉,可以先阅读下面的文章. <Git 使用规范流程> <常用 Git 命令清单>…

Spark基本工作流程及YARN cluster模式原理 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/BYRans/ Spark基本工作流程 相关术语解释 Spark应用程序相关的几个术语: Worker:集群中任何可以运行Application代码的节点,类似于YARN中的NodeManager节点.在Spark on Yarn模式中指的就是NodeManager节点: Executor:Application运行在Worker 节点上的一个进程,该进程负责运行Task,并且…

         第8,9节中,我们分析Tornado模板系统的语法.使用以及源代码中涉及到的相关类,而且对相关的源代码进行了分析.那么,在一个真正的Web应用程序中,模板到底是怎样使用?怎样被渲染?工作流程到底如何? 10.1 工作流程     10.2 几个关键值 (1) template-path 模板路径的确定.      先看源代码(位于web.py文件中RequestHandler类的render_string 函数中): template_path = self.get_templ…

RDIFramework.NET ━ .NET快速信息化系统开发框架 工作流程组件介绍 RDIFramework.NET,基于.NET的快速信息化系统开发.整合框架,给用户和开发者最佳的.Net框架部署方案. 1.RDIFramework.NET框架介绍 RDIFramework.NET,基于.NET的快速信息化系统开发.整合框架,为企业或个人在.NET环境下快速开发系统提供了强大的支持,开发人员不需要开发系统的基础功能和公共模块,框架自身提供了强大的函数库和开发包,开发人员只须集中精力专注于业…

原文摘自http://www.cocoachina.com/industry/20131106/7304.html NSURLSession是iOS7中新的网络接口,它与咱们熟悉的NSURLConnection是并列的.在程序在前台时,NSURLSession与NSURLConnection可以互为替代工作.注意,如果用户强制将程序关闭,NSURLSession会断掉.   NSURLSession提供的功能: 1.通过URL将数据下载到内存 2.通过URL将数据下载到文件系统 3.将数据上传到…

第一部分:MapReduce工作原理 MapReduce 角色•Client :作业提交发起者.•JobTracker: 初始化作业,分配作业,与TaskTracker通信,协调整个作业.•TaskTracker:保持JobTracker通信,在分配的数据片段上执行MapReduce任务.提交作业•在作业提交之前,需要对作业进行配置•程序代码,主要是自己书写的MapReduce程序.•输入输出路径•其他配置,如输出压缩等.•配置完成后,通过JobClinet来提交作业的初始化•客户端提交完成后,…

传统原生的JSP+Servlet在开发上过程上虽然简单明了,JSP页面传递数据到Servlet,Servlet整理数据(逻辑开发)或者从数据库提取数据接着再转发到JSP页面上,但是其似乎只能止步于此,我们都知道我们request和response都依赖于url,当我们想要通过针对围绕url进行编程的话单纯的JSP+Servlet在实现上只有过滤器Filter在抵达相对应的Servlet之前起作用,但是如果我们想要在Servlet转发或者重定向之后再进行一些工作呢?一个url对应一个Servlet…

文章参考来自http://www.freebuf.com/articles/others-articles/89806.html 很多朋友在升级Xcode7以后原有正常运行的工程在Xcode7下编译会出错,因为Xcode7有默认支持bitcode编码: 那么今天我们来看一下Xcode7下是如何对bitcode做工作流程及安全评估,我们可以从官方文档去研究一下butcode: 新的特性往往意味着新的攻击面.本文首先介绍什么是 Bitcode 及 Bitcode 相关的工作流程,在熟悉了 Bitco…

上篇文章中分析了Custom Binder的弊端: 由于Custom Binder是和具体的类型相关,比如指定类型A由我们的Custom Binder解析,那么导致系统运行中的所有Action的访问参数,只要是类型A, 都会使用Custom Binder. 这篇文章将会介绍Binder Attribute方式扩展MVC的Model Binder, 这种方式更加的灵活和可操控. 本篇文章参考了ModelBinder——ASP.NET MVC Model绑定的核心, 结合Artech的这篇文章,对于…