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分布式计算框架-MapReduce 基本原理(MP用于分布式计算)
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分布式计算框架-MapReduce 基本原理(MP用于分布式计算)
hadoop最主要的2个基本的内容要了解.上次了解了一下HDFS,本章节主要是了解了MapReduce的一些基本原理. MapReduce文件系统:它是一种编程模型,用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算.MapReduce将分为两个部分:Map(映射)和Reduce(归约). 当你向mapreduce框架提交一个计算作业,它会首先把计算作业分成若干个map任务,然后分配到不同的节点上去执行,每一个map任务处理输入数据中的一部分,当map任务完成后,它会生成一些中间文件,这些中间文件将会作为…
Hadoop 三剑客之 —— 分布式计算框架 MapReduce
一.MapReduce概述 二.MapReduce编程模型简述 三.combiner & partitioner 四.MapReduce词频统计案例 4.1 项目简介 4.2 项目依赖 4.3 WordCountMapper 4.4 WordCountReducer 4.4 WordCountApp 4.5 提交到服务器运行 五.词频统计案例进阶之Combiner 六.词频统计案例进阶之Partiti…
Hadoop 学习之路(三)—— 分布式计算框架 MapReduce
一.MapReduce概述 Hadoop MapReduce是一个分布式计算框架,用于编写批处理应用程序.编写好的程序可以提交到Hadoop集群上用于并行处理大规模的数据集. MapReduce作业通过将输入的数据集拆分为独立的块,这些块由map以并行的方式处理,框架对map的输出进行排序,然后输入到reduce中.MapReduce框架专门用于<key,value>键值对处理,它将作业的输入视为一组<key,value>对,并生成一组<key,value>对作为输出.…
Hadoop 系列(三)—— 分布式计算框架 MapReduce
一.MapReduce概述 Hadoop MapReduce 是一个分布式计算框架,用于编写批处理应用程序.编写好的程序可以提交到 Hadoop 集群上用于并行处理大规模的数据集. MapReduce 作业通过将输入的数据集拆分为独立的块,这些块由 map 以并行的方式处理,框架对 map 的输出进行排序,然后输入到 reduce 中.MapReduce 框架专门用于 <key,value> 键值对处理,它将作业的输入视为一组 <key,value> 对,并生成一组 <key…
Hadoop整理三(Hadoop分布式计算框架MapReduce)
一.概念 MapReduce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(归约)",是它们的主要思想.它极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下,将自己的程序运行在分布式系统上. 当前的软件实现是指定一个Map(映射)函数,用来把一组键值对映射成一组新的键值对,指定并发的Reduce(归约)函数,用来保证所有映射的键值对中的每一个共享相同的键组. 大规模数据处理时, MapReduce 在三个层面上的基本构…
Hadoop整理四(Hadoop分布式计算框架MapReduce)
Apache Hadoop YARN (Yet Another Resource Negotiator,另一种资源协调者)是一种新的 Hadoop 资源管理器,它是一个通用资源管理系统,可为上层应用提供统一的资源管理和调度,它的引入为集群在利用率.资源统一管理和数据共享等方面带来了巨大好处. YARN是在MRv1基础上演化而来的,它克服了MRv1中的各种局限性. 扩展性差:在 MRv1 中,JobTracker 同时兼备了资源管理和作业控制两个功能,这成为系统的一个最大瓶颈,严重制约了 Hado…
2_分布式计算框架MapReduce
一.mr介绍 1.MapReduce设计理念是移动计算而不是移动数据,就是把分析计算的程序,分别拷贝一份到不同的机器上,而不是移动数据. 2.计算框架有很多,不是谁替换谁的问题,是谁更适合的问题.mr离线计算框架 适合离线计算;storm流式计算框架 适合实时计算;sprak内存计算框架 适合快速得到结果的计算. 二.mr原理 1.mr第一个部分是把hdfs的数据切成一个个split片段,第二部分是map部分,第三个部分从map执行结束到reduce执行之前都是shullf部分,第四部分就是re…
大数据时代之hadoop(五):hadoop 分布式计算框架(MapReduce)
大数据时代之hadoop(一):hadoop安装 大数据时代之hadoop(二):hadoop脚本解析 大数据时代之hadoop(三):hadoop数据流(生命周期) 大数据时代之hadoop(四):hadoop 分布式文件系统(HDFS) hadoop的核心分为两块,一是分布式存储系统-hdfs,这个我已经在上一章节大致讲了一下,还有一个就是hadoop的计算框架-mapreduce. mapreduce事实上就是一个移动式的基于key-value形式的分布式计算框架. 其计算分为两个阶段,m…
分布式计算框架学习笔记--hadoop工作原理
(hadoop安装方法:http://blog.csdn.net/wangjia55/article/details/53160679这里不再累述) hadoop是针对大数据设计的一个计算架构.如果你有几百TB的数据需要检索,你在控制终端敲下命令,计算机会向几百分布式台云服务器同时发布命令,使他们开始运行.并且把结果返回给你 hadoop分为大概念, HDFS(分布式文件系统)+MapReduce(分布式计算模型) HDFS 优点 适合大文件的存储,并且由备份策略,有比较好的容错和恢复机制,支持…
hadoop-MapReduce分布式计算框架
计算框架: MapReduce:主要用于离线计算 Storm:流式计算框架,更适合做实时计算 stack:内存计算框架,快速计算 MapReduce设计理念: --何为分布式计算 --移动计算,而不是移动数据 4个步骤: 1.Splitting 2.Mapping:Map步骤有可能有多个Map task线程并发同时执行 3.Shuffing:合并和排序 4.Reducing Hadoop计算框架Shuffler 在mapper和reducer中间的一个步骤 可以把mapper的输出按照某种key…
分布式计算框架-Spark(spark环境搭建、生态环境、运行架构)
Spark涉及的几个概念:RDD:Resilient Distributed Dataset(弹性分布数据集).DAG:Direct Acyclic Graph(有向无环图).SparkContext.Transformations.Actions. 1 Spark简介 1.1 什么是spark Spark:基于内存计算的大数据并行计算框架,用于构建大型的.低延迟的数据分析应用程序. Spark特点: 运行速度快:使用先进的DAG(有向无环图)执行引擎,以支持循环数据流与内存计算,基于内存的执行…
分布式处理框架MapReduce的深入简出
1).MapReduce的概述 2).MapReduce 编程模型 3).MapReduce架构 4).MapReduce编程 Google MapReduce论文,论文发表于2004年 Hadoop MapReduce是Google MapReduce的克隆版 MapReduce优点:海量数据离线处理&易开发&易运行 Mapreduce缺点:式时流程计算 接下来是讲的是单节点 MapReduce编程模型 WordCount:统计文件中每个单词出现的次数 需求:求wc 1)文件内容小:sh…
【分布式计算】30分钟概览Spark分布式计算引擎
本文主要帮助初学者快速了解Spark,不会面面俱到,但核心一定点到. Spark是继Hadoop之后的下一代分布式内存计算引擎,于2009年诞生于加州大学伯克利分校AMPLab实验室,现在主要由Databricks公司进行维护(公司创始员工均来自AMPLab),根据本人自2014学习Spark的理解,从下面几个方面介绍. 1.为什么出现Spark? 2.Spark核心是什么? 3.Spark怎么进行分布式计算? 4.Spark在互联网公司的实践应用? 1.为什么出现Spark? 肯定是比Hado…
NSPredicate用法总结(Cocoa框架中的NSPredicate用于查询,原理和用法都类似于SQL中的where,作用相当于数据库的过滤取)
简述:Cocoa框架中的NSPredicate用于查询,原理和用法都类似于SQL中的where,作用相当于数据库的过滤取. 定义(最常用到的方法): NSPredicate *ca = [NSPredicate predicateWithFormat:(NSString *), ...]; Format:(1)比较运算符>,<,==,>=,<=,!=可用于数值及字符串例:@"number > 100" (2)范围运算符:IN.BETWEEN例:@"…
从计算框架MapReduce看Hadoop1.0和2.0的区别
一.1.0版本 主要由两部分组成:编程模型和运行时环境. 编程模型为用户提供易用的编程接口,用户只需编写串行程序实现函数来实现一个分布式程序,其他如节点间的通信.节点失效,数据切分等,则由运行时环境完成. 基本编程模型将问题抽象成Map和Reduce两个阶段,Map阶段将输入数据解析成key/value,迭代调用map()函数后,再以key/value的形式输出到本地目录:Reduce阶段则将key相同的value进行归约处理,并将最终结果写入到HDFS. 运行时环境由JobTracker和Ta…
Hadoop介绍-2.分布式计算框架Hadoop原理及架构全解
Hadoop是Apache软件基金会所开发的并行计算框架与分布式文件系统.最核心的模块包括Hadoop Common.HDFS与MapReduce. HDFS HDFS是Hadoop分布式文件系统(Hadoop Distributed File System)的缩写,为分布式计算存储提供了底层支持.采用Java语言开发,可以部署在多种普通的廉价机器上,以集群处理数量积达到大型主机处理性能. HDFS 架构原理 HDFS采用master/slave架构.一个HDFS集群包含一个单独的NameNod…
Hadoop框架:MapReduce基本原理和入门案例
本文源码:GitHub·点这里 || GitEE·点这里 一.MapReduce概述 1.基本概念 Hadoop核心组件之一:分布式计算的方案MapReduce,是一种编程模型,用于大规模数据集的并行运算,其中Map(映射)和Reduce(归约). MapReduce既是一个编程模型,也是一个计算组件,处理的过程分为两个阶段,Map阶段:负责把任务分解为多个小任务,Reduce负责把多个小任务的处理结果进行汇总.其中Map阶段主要输入是一对Key-Value,经过map计算后输出一对Key-Va…
VM Depot 分布式计算框架主题应用精选
发布于 2014-12-24 作者 陈 忠岳 在前几期为各位介绍了大数据应用主题以及开发运营主题的各类镜像后,这次我们精选了 VM Depot 站点中分布式计算相关主题的虚拟机镜像和大家一起分享.这些技术框架全部来自国内优秀的开源社区,相信熟悉这个领域的朋友不会对此感到陌生. 当然,首先需要指出的是,这些镜像都已在 VM Depot上架,您可以通过 VM Depot 强大的搜索工具找到并立即部署. MetaQ MetaQ 是来自淘宝的JAVA 消息中间件.它类似 Apache-Kafka…
【分布式计算】MapReduce的替代者-Parameter Server
原文:http://blog.csdn.net/buptgshengod/article/details/46819051 首先还是要声明一下,这个文章是我在入职阿里云1个月以来,对于分布式计算的一点肤浅的认识,可能有些地方不够妥善,还请看官可以指出不足的地方,共同进步. 一.背景 随着互联网的发展,数据量的增大,很多对于数据的处理工作(例如一些推荐系统.广告推送等)都迁移到了云端,也就是分布式计算系统上.衍生了很多牛逼的分布式计算的计算模型,比较著名的就是MapReduce.MPI.BSP等.…
分布式计算框架Spark
Apache Spark是一个开源分布式运算框架,最初是由加州大学柏克莱分校AMPLab所开发. Hadoop MapReduce的每一步完成必须将数据序列化写到分布式文件系统导致效率大幅降低.Spark尽可能地在内存上存储中间结果, 极大地提高了计算速度. MapReduce是一路计算的优秀解决方案, 但对于多路计算的问题必须将所有作业都转换为MapReduce模式并串行执行. Spark扩展了MapReduce模型,允许开发者使用有向无环图(DAG)开发复杂的多步数据管道.并且支持跨有向无环…
分布式计算框架Gearman原理详解
什么是Gearman? Gearman提供了一个通用的应用程序框架,用于将工作转移到更适合于工作的其他机器或流程.它允许你并行工作,负载平衡处理,并在语言间调用函数.它可用于从高可用性网站到传输数据库复制事件的各种应用程序.换句话说,它是分布式处理交流的神经系统.关于Gearman的一些优点: 开源它是免费的!(在这个词的两个意思中)Gearman有一个活跃的开源社区,如果你需要帮助或者想贡献,很容易参与进来.担心授权?Gearman是BSD. 多语言 - 有一些语言的接口,这个列表正在增长.您…
如何在spark中读写cassandra数据 ---- 分布式计算框架spark学习之六
由于预处理的数据都存储在cassandra里面,所以想要用spark进行数据分析的话,需要读取cassandra数据,并把分析结果也一并存回到cassandra:因此需要研究一下spark如何读写cassandra. 话说这个单词敲起来好累,说是spark,其实就是看你开发语言是否有对应的driver了. 因为cassandra是datastax主打的,所以该公司也提供了spark的对应的driver了,见这里. 我就参考它的demo,使用scala语言来测试一把. 1.执行代码 //Cassa…
Hadoop 1.0 和 2.0 中的数据处理框架 - MapReduce
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,…
搭建ssm框架项目基本原理和主要的配置文件小结
原文地址:https://blog.csdn.net/baidu_32739019/article/details/73928040 1.springmvc是spring框架的一个模块,springmvc和spring无需通过中间整合层进行整合.springmvc是一个基于mvc的web框架. mvc的思想大家已经很熟悉了,简称“Model-View-Controller”. 下面先简单介绍下我对spring-mvc的理解. 上面这张图大概说明了springmvc的运行过程,看起来可能有点云里雾…
IOS MapKit框架的使用(专门用于地图显示)
● MapKit框架使用前提 ● 导入框架 ● 导入主头文件#import <MapKit/MapKit.h> ● MapKit框架使用须知 ● MapKit框架中所有数据类型的前缀都是MK ● MapKit有一个比较重要的UI控件 :MKMapView,专门用于地图显示 跟踪显示用户的位置 ● 设置MKMapView的userTrackingMode属性可以跟踪显示用户的当前位置 ● MKUserTrackingModeNone :不跟踪用户的位置 ● MKUserTracki…
Hadoop MapReduce基本原理
一.什么是: MapReduce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(归约)",是它们的主要思想,都是从函数式编程语言里借来的,还有从矢量编程语言里借来的特性.它极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下,将自己的程序运行在分布式系统上. 当前的软件实现是指定一个Map(映射)函数,用来把一组键值对映射成一组新的键值对,指定并发的Reduce(归约)函数,用来保证所有映射的键值对中的每一个共享相同的键…
android模拟器(genymotion)+appium+python 框架执行基本原理(目前公司自己写的)
android模拟器(genymotion)+appium+python 框架执行的基本过程: 1.Push.initDate(openid)方法 //业务数据初始化 1.1 v5db.push_to_db(filename, openid) //通过执行filename文件里sql语句,使业务数据初始化,比如物理删除订单,以确保不会因为数据原因导致自动化执行失败 2.Android.Android.init_Android(self) //初始化Android模拟器 class…
mapreduce基本原理
场景: 一个大小为100T的文件,统计单词"ERROR"和"INFO"的个数 普通做法 是不是效率太低了? 换个方式 说明: 把100T文件分成100份,一台机器保存1T文件. 把程序代码复制100份,在100台机器上运行. Combiner:对中间结果的合并,减少对带宽的占用,可以不使用,在reduce时统一合并. Sort对于不需要顺序的程序里没意义(但MapReduce默认做了排序). Partitioner:将Map后的结果,分解为两部分(此例中只统计两个单…
ORM框架greenDao 2 (用于了解旧版本的使用方法,目前最新版本为3.2.2,使用注释的方式来生成)
摘要: Android中对SQLite数据库使用,是一件非常频繁的事情.现今,也有非常多的SQLite处理的开源框架,其中最著名的greenDao,它以占用资源少,处理效率高等特点,成为优秀的ORM框架之一.那么对于greenDao 2要如何使用呢?以及使用过程中需要注意哪些事项呢?那么这篇文章一定能够得到你想要的答案. 人生就是一连串的抉择,每个人的前途与命运,完全把握在自己手中,只要努力,终会有成.就业也好,择业也罢,创业亦如此,不要活在别人的嘴里,不要活在别人的眼里,而是把命运握在自己…
大数据框架-Mapreduce过程
1.Shuffle [从mapTask到reduceTask: Mapper -> Partitioner ->Combiner -> Sort ->Reducer] mapper对job任务进行键值对构建并写入环形内存缓冲区[缓冲区满了,map停止直到全写入磁盘],大小100MB(io.sort.mb),一旦达到0.8(io.sort.spill.percent)读入量,即将内存内容经过partitioner分区和sort排序,和combiner合并写入到磁盘一个溢写出文件目录下…