转载自http://www.aboutyun.com/thread-6723-1-1.html 有时候我们在用,但是却不知道为什么.就像苹果砸到我们头上,这或许已经是很自然的事情了,但是牛顿却发现了地球的万有引力.ok了,希望通过了解MapReduce,我们能够写出更好的MapReduce例子.第一部分:MapReduce工作原理<ignore_js_op> <ignore_js_op> MapReduce 角色•Client :作业提交发起者.•JobTracker: 初始化作业…

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,…

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:通过心跳heartbeat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…

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…

在学习Hadoop,慢慢的从使用到原理,逐层的深入吧 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.…

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…

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:1.MapReduce作业运行流程2.Map.Reduce任务中Shuffle和排序的过程 1.MapReduce作业运行流程 流程示意图: 流程分析: 1.在客户端启动一个作业. 2.向JobTracker请求一个Job ID. 3.将运行作业所需要的资源文件复制到HDFS上,包括MapReduce程序打包的JAR文件.配置文件和客户端计算所得的输入划分信息.这些文件都存放在JobTracker专门为该作业创建的文件夹中.文件夹名为该作业的Job ID.JAR文件默认会有10个副本(ma…

转载自http://www.cnblogs.com/kunpengit/p/4045334.html 1 Zookeeper简介Zookeeper 是分布式服务框架,主要是用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题,如:统一命名服务.状态同步服务.集群管理.分布式应用配置项的管理等等.2 zookeeper基本概念2.1角色Zookeeper中的角色主要有以下三类,如下表所示: 系统模型如图所示: 2.2设计目的1.最终一致性:client不论连接到哪个Server,展示给它都是同一个视图,…

转载自:https://www.cnblogs.com/testermark/p/3546287.html WebDriver的工作原理:  在我们new一个WebDriver的过程中,Selenium首先会确认浏览器的native component是否存在可用而且版本匹配.接着就在目标浏览器里启动一整套Web Service(实际上就是浏览器厂商提供的driver, 比如IEDriver, ChromeDriver,它们都实现了WebDriver's wire protocol.),这套We…

转自:http://outofmemory.cn/wiki/keepalived-configuration keepalived是什么 keepalived是集群管理中保证集群高可用的一个服务软件,其功能类似于heartbeat,用来防止单点故障. keepalived工作原理 keepalived是以VRRP协议为实现基础的,VRRP全称Virtual Router Redundancy Protocol,即虚拟路由冗余协议. 虚拟路由冗余协议,可以认为是实现路由器高可用的协议,即将N台提供…

[Appium]Appium工作原理 2017-09-13 15:28 sophia194910 阅读(7658) 评论(0) 编辑 收藏 参考:http://www.cnblogs.com/zhjsll/p/5698878.html 原作者写的很好,所以直接放在这里. 一.什么是Appium Appium是一个开源.跨平台的测试框架,可以用来测试原生及混合的移动端应用.Appium支持IOS.Android及FirefoxOS平台.Appium使用WebDriver的json wire协议,来…

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…

一.MapReduce完整运行流程 解析: 1 在客户端启动一个作业. 2 向JobTracker请求一个Job ID. 3 将运行作业所需要的资源文件复制到HDFS上,包括MapReduce程序打包的jar文件.配置文件和客户端计算所得的计算划分信息.这些文件都存放在JobTracker专门为该作业创建的文件夹中.文件夹名为该作业的Job ID.jar文件默认会有10个副本(mapred.submit.replication属性控制):输入划分信息告诉了JobTracker应该为这个作业启动多…

HashMap是近些年来java面试中常问到的知识点,很多人(包括我在内)都知道HashMap的用法,也知道HashMap与HashTable之间的区别,但是却不知其所以然,于是乎,本人开始查阅相关资料,解读HashMap的实现源代码,打算一探究竟. 一.HashMap的基本了解 基本定义:根据源代码的描述可知,HashMap是基于哈希表的Map接口的实现,其包含了Map接口的所有映射操作,并且允许使用null键和null值. 与HashTable的区别:HashMap可以近似地看成是HashT…

转载自http://www.cnblogs.com/dewin/archive/2009/11/24/1609905.html Lucene是一个高性能的java全文检索工具包,它使用的是倒排文件索引结构.该结构及相应的生成算法如下: 0)设有两篇文章1和2 文章1的内容为:Tom lives in Guangzhou,I live in Guangzhou too. 文章2的内容为:He once lived in Shanghai. 1)由于lucene是基于关键词索引和查询的,首先我们要取…

在MapReduce整个过程可以概括为以下过程: 输入 --> map --> shuffle --> reduce -->输出 输入文件会被切分成多个块,每一块都有一个map task map阶段的输出结果会先写到内存缓冲区,然后由缓冲区写到磁盘上.默认的缓冲区大小是100M,溢出的百分比是0.8,也就是说当缓冲区中达到80M的时候就会往磁盘上写.如果map计算完成后的中间结果没有达到80M,最终也是要写到磁盘上的,因为它最终还是要形成文件.那么,在往磁盘上写的时候会进行分区和排…

转自:http://www.imooc.com/article/10931 在一个单位中,可能是存在多个不同的应用,比如学校会有财务的系统会有学生工作的系统,还有图书馆的系统等等,如果每个系统都用独立的账号认证体系,会给用户带来很大困扰,也给管理带来很大不便.所以需要设计一种统一登录的解决方案.比如我登陆了百度账号,进贴吧时发现已经登录了,进糯米发现也自动登录了.常见的有两种情况,一种是SSO(单点登录)效果是一次输入密码多个网站可以识别在线状态:还有一种是多平台登录,效果是可以用一个账号(比如…

MapReduce执行流程及单词统计WordCount示例…

Map-Reduce框架的运作完全基于<key,value>对,即数据的输入是一批<key,value>对,生成的结果也是一批<key,value>对,只是有时候它们的类型不一样而已.Key和value的类由于需要支持被序列化(serialize)操作,所以它们必须要实现Writable接口,而且key的类还必须实现WritableComparable接口,使得可以让框架对数据集的执行排序操作. 一个Map-Reduce任务的执行过程以及数据输入输出的类型如下所示: (…

操作系统介绍 操作系统位于计算机硬件与应用软件之间 是一个协调.管理.控制计算机硬件资源与软件资源的控制程序 操作系统功能: 控制硬件 把对硬件复杂的操作封装成优美简单的接口(文件),给用户或者应用程序去使用. 注意:一套完整的计算机系统包含 应用程序:qq.微信等 操作系统:windows.linux等 计算机硬件:昨天内容 强调: 我们以后开发的都是应用程序 应用程序无法直接操作硬件,但凡要操作硬件,都是调用操作系统的接口 编程语言分类: 机器语言: 直接用二进制编写程序 优点:程序执行效率…

一.MapReduce的概念 MapReduce是hadoop的核心组件之一,hadoop要分布式包括两部分,一是分布式文件系统hdfs,一部是分布式计算框就是mapreduce,两者缺一不可,也就是说,可以通过mapreduce很容易在hadoop平台上进行分布式的计算编程. 1.MapReduce编程模型 MapReduce采用"分而治之"的思想,把对大规模数据集的操作,分发给一个主节点管理下的各个分节点共同完成,然后通过整合各个节点的中间结果,得到最终结果.简单地说,MapRed…

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有哪些角色?各自的作用是什么? MapReduce由JobTracker和TaskTracker组成.JobTracker负责资源管理和作业控制,TaskTracker负责任务的运行.   MapReduce程序执行流程 程序执行流程图如下:   (1) 开发人员编写好MapReduce progr…

MapReduce工作原理图文详解 一 MapReduce程序执行流程 程序执行流程图如下: 流程分析:1.在客户端启动一个作业.2.向JobTracker请求一个Job ID.3.将运行作业所需要的资源文件复制到HDFS上,包括MapReduce程序打包的JAR文件.配置文件和客户端计算所得的输入划分信息.这些文件都存放在JobTracker专门为该作业创建的文件夹中.文件夹名为该作业的Job ID.JAR文件默认会有10个副本(mapred.submit.replication属性控制):输…

前言 在Android开发的多线程应用场景中,Handler机制十分常用 今天,我将图文详解 Handler机制 的工作原理,希望你们会喜欢 目录 1. 定义 一套 Android 消息传递机制 2. 作用 在多线程的应用场景中,将工作线程中需更新UI的操作信息 传递到 UI主线程,从而实现 工作线程对UI的更新处理,最终实现异步消息的处理  3. 为什么要用 Handler消息传递机制 答:多个线程并发更新UI的同时 保证线程安全 具体描述如下 4. 相关概念 关于 Handler机制中的相关…

Hadoop基础-MapReduce的工作原理第二弹 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.Split(切片)  1>.MapReduce处理的单位(切片) 想必你在看MapReduce的源码的时候,是不是也在源码中看到了一行注释“//Create the splits for the job”(下图是我跟源码的部分截图),这个切片是MapReduce的最重要的概念,没有之一!因为MapReduce处理的单位就是切片.  2>.逻辑切割 还记得hdfs存储的默认…

Hadoop基础-MapReduce的工作原理第一弹 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 在本篇博客中,我们将深入学习Hadoop中的MapReduce工作机制,这些知识将为我们随后学习写MapReduce高级编程奠定基础. 一.剖析MapReduce作业运行机制 MapReduce是hadoop的编程模型,它的核心思想就是映射(Map)和化简(Reduce). 1>.作业的提交 可以通过一个简单的方法调用来运行MapReduce作业:Job对象的submit()…

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…

转载自:http://www.importnew.com/7099.html  HashMap的工作原理是近年来常见的Java面试题.几乎每个Java程序员都知道HashMap,都知道哪里要用HashMap,知道Hashtable和HashMap之间的区别, 那么为何这道面试题如此特殊呢?是因为这道题考察的深度很深.这题经常出现在高级或中高级面试中.投资银行更喜欢问这个问题,甚至会要求你实现 HashMap来考察你的编程能力.ConcurrentHashMap和其它同步集合的引入让这道题变得更加…

简介: 这个分为两个部分的系列文章将研究 Apache Tomcat 的系统架构以及其运用的很多经典设计模式.本文是第 1 部分,将主要从 Tomcat 如何分发请求.如何处理多用户同时请求,还有它的多级容器是如何协调工作的角度来分析 Tomcat 的工作原理,这也是一个 Web 服务器首要解决的关键问题. 本文以 Tomcat 5 为基础,也兼顾最新的 Tomcat 6 和 Tomcat 4.Tomcat 的基本设计思路和架构是具有一定连续性的. Tomcat 总体结构 Tomcat 的结构很…