MR操作————Map.Partitioner.Shuffle.Combiners.Reduce 1.Map步骤 1.1 读取输入文件,解析成k-v对,其中每个k-v对调用一次map函数 1.2 写自己的逻辑,对输入的k-v进行处理,转换成新的k-v 1.3 对输出的k-v进行分区(Partitioner) 1.4 对不同分区的数据进行排序/分组,将相同的key的value放在一个集合中(Shuffle处理) 1.5 分组后进行归约(可选)(Combiners 可理解为单个节点的reduce 不…

一.基本原理 1.hbase的位置 上图描述了Hadoop 2.0生态系统中的各层结构.其中HBase位于结构化存储层,HDFS为HBase提供了高可靠性的底层存储支持, MapReduce为HBase提供了高性能的批处理能力,Zookeeper为HBase提供了稳定服务和failover机制,Pig和Hive为HBase提供了进行数据统计处理的高层语言支持,Sqoop则为HBase提供了便捷的RDBMS数据导入功能,使业务数据从传统数据库向HBase迁移变的非常方便. 2.体系图 体系图中各个…

一.数据的备份与恢复 1. 备份 停止 HBase 服务后,使用 distcp 命令运行 MapReduce 任务进行备份,将数据备份到另一个地方,可以是同一个集群,也可以是专用的备份集群. 即,把数据转移到当前集群的其他目录下(也可以不在同一个集群中): $ bin/hadoop distcp \ hdfs://node21:8020/hbase \ hdfs://node21:8020/HbaseBackup/backup20180820 尖叫提示:执行该操作,一定要开启 Yarn 服务 2…

   网上利用java实现mr操作实例相对较多,现将python实现mr操作实例---Wordcount分享如下: 在操作前,需要作如下准备: 1.确保linux系统里安装有python3.5,python3.6以上考虑到兼容性不是太友好,之前也踩过相应的坑.(这里对python3.5的安装不作细述,需注意环境的配置正确!) 2.安装mrjob:pip install  mrjob(这里注意:pip是python2版本自带的,当你配置好python环境,需要给pip做个软连接,ln -s /us…

7 HBase的MapReduce   HBase中Table和Region的关系,有些类似HDFS中File和Block的关系.由于HBase提供了配套的与MapReduce进行交互的API如 TableInputFormat和TableOutputFormat,可以将HBase的数据表直接作为Hadoop MapReduce的输入和输出,从而方便了MapReduce 应用程序的开发,基本不需要关注HBase系统自身的处理细节. 8 实现方法: Hbase对MapReduce提供支持,它实现了…

Mrjob简介 Mrjob是一个编写MapReduce任务的开源Python框架,它实际上对Hadoop Streaming的命令行进行了封装,因此接粗不到Hadoop的数据流命令行,使我们可以更轻松.快速的编写MapReduce任务. Mrjob具有如下特点: 代码简洁,map及reduce函数通过一个Python文件就可以搞定: 支持多步骤的MapReduce任务工作流: 支持多种运行方式,包括内嵌方式.本地环境.Hadoop.远程亚马逊: 支持亚马逊网络数据分析服务Elastic MapR…

1.   hbase简介 1.1.  什么是hbase HBASE是一个高可靠性.高性能.面向列.可伸缩的分布式存储系统,利用HBASE技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群. HBASE的目标是存储并处理大型的数据,更具体来说是仅需使用普通的硬件配置,就能够处理由成千上万的行和列所组成的大型数据. HBASE是Google Bigtable的开源实现,但是也有很多不同之处.比如:Google Bigtable利用GFS作为其文件存储系统,HBASE利用Hadoop HDFS…

简单介绍 官方给出的介绍是hadoop MR是一个用于轻松编写以一种可靠的.容错的方式在商业化硬件上的大型集群上并行处理大量数据的应用程序的软件框架. MR任务通常会先把输入的数据集切分成独立的块(可以看成是一个较小数据集),然后这些块由map任务以完全并行的方式的去处理.map任务输出的结果排完序之后会交给reduce去处理得到最终结果.MR负责调度,监听并重新执行失败的任务,它的输入和输入都存储在hdfs上. MR框架由一个主节点 ResourceManager, 一个或多个从节点 Node…

这个HBase学习了第二遍也不是太透彻PS:启动Hbase之前先启动Zookeeper.HDFS.yarn 1. hbase简介(是基于HDFS.相当于是一个缓存层) 1.1. 什么是hbase(列式的分布式数据库) HBASE是一个高可靠性.高性能.面向列(以前学习的Mysql都是面向行的).可伸缩的分布式存储系统,利用HBASE技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群. HBASE的目标是存储并处理(既能存储又能处理,MapReduce能运行在HDFS就能运行在HBASE上…

一. 数据倾斜的现象 多数task执行速度较快,少数task执行时间非常长,或者等待很长时间后提示你内存不足,执行失败. 二. 数据倾斜的原因 常见于各种shuffle操作,例如reduceByKey,groupByKey,join等操作. 数据问题 key本身分布不均匀(包括大量的key为空) key的设置不合理 spark使用问题 shuffle时的并发度不够 计算方式有误 三. 数据倾斜的后果 spark中一个stage的执行时间受限于最后那个执行完的task,因此运行缓慢的任务会拖累整个…