Shuffle描述着数据从map task输出到reduce task输入的这段过程. 如map 端的细节图,Shuffle在reduce端的过程也能用图上标明的三点来概括.当前reduce copy数据的前提是它要从JobTracker获得有哪些map task已执行结束,这段过程不表,有兴趣的朋友可以关注下.Reducer真正运行之前,所有的时间都是在拉取数据,做merge,且不断重复地在做.下面分段地描述reduce 端的Shuffle细节: 1.        Copy过程,简单地拉取数…

上篇文章hadoop之mapreduce详解(基础篇)我们了解了mapreduce的执行过程和shuffle过程,本篇文章主要从mapreduce的组件和输入输出方面进行阐述. 一.mapreduce作业控制模块以及其他功能 mapreduce包括作业控制模块,编程模型,数据处理引擎.这里我们重点阐述作业控制模块MRAppMaster. 1.1.MRAppMaster的构成 MRAppMaster主要有如下几个组件构成,如下图所示: 1.ContainerAllocator:与resourcem…

免责声明:     本文转自网络文章,转载此文章仅为个人收藏,分享知识,如有侵权,请联系博主进行删除.     原文作者:过往记忆(http://www.iteblog.com/)     原文地址:<Hadoop历史服务器详解>(http://www.iteblog.com/archives/936) Hadoop自带了一个历史服务器,可以通过历史服务器查看已经运行完的Mapreduce作业记录,比如用了多少个Map.用了多少个Reduce.作业提交时间.作业启动时间.作业完成时间等信息.默…

body{ font-family: "Microsoft YaHei UI","Microsoft YaHei",SimSun,"Segoe UI",Tahoma,Helvetica,Sans-Serif,"Microsoft YaHei", Georgia,Helvetica,Arial,sans-serif,宋体, PMingLiU,serif; font-size: 10.5pt; line-height: 1.5;}…

hadoop基础-SequenceFile详解 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.SequenceFile简介 1>.什么是SequenceFile 序列文件我们称为SequenceFile,它是hadoop自身的一个序列化文件. /* @author :yinzhengjie Blog:http://www.cnblogs.com/yinzhengjie/tag/Hadoop%E8%BF%9B%E9%98%B6%E4%B9%8B%E8%B7%AF/ EMAI…

网络通信模块是分布式系统中最底层的模块,他直接支撑了上层分布式环境下复杂的进程间通信逻辑,是所有分布式系统的基础.远程过程调用(RPC)是一种常用的分布式网络通信协议,他允许运行于一台计算机的程序调用另一台计算机的子程序,同时将网络的通信细节隐藏起来,使得用户无需额外地为这个交互作用编程,大大的简化了分布式程序开发     作为一个分布式文件系统,Hadoop实现了自己的RPC通信协议,他是上层多个分布式子系统(MapReduce,Yarn,HDFS等)公用的网络通信模块     目录   一.…

前面在hadoop之yarn详解(基础架构篇)这篇文章提到了yarn的重要组件有ResourceManager,NodeManager,ApplicationMaster等,以及yarn调度作业的运行过程,Yarn将它的功能分为两层:负责资源管理的平台层,叶称为第一层调度,以及二级调度的框架来协调应用程序的执行.运行在独立节点上的ResourceManager和NodeManager一起组成了yarn的核心且构成这个平台,ApplicationMaster和相应的Container一起组成了ya…

花了好长时间查找资料理解.学习.总结 这应该是一篇比较全面的MapReduce之WordCount文章了 耐心看下去 1,创建本地文件 在hadoop-2.6.0文件夹下创建一个文件夹data,在其中创建一个text文件 mkdir data cd data vi hello 再在当前文件夹中创建一个apps文件夹,方便后续传jar包 mkdir apps 将文本文件传到HDFS的根目录下 bin/hdfs dfs -put data/hello / 2,程序打jar包并上传到apps目录 3,…

Shuffle简介 Shuffle描述着数据从map task输出到reduce task输入的这段过程.shuffle是连接Map和Reduce之间的桥梁,Map的输出要用到Reduce中必须经过shuffle这个环节,shuffle的性能高低直接影响了整个程序的性能和吞吐量.因为在分布式情况下,reduce task需要跨节点去拉取其它节点上的map task结果.这一过程将会产生网络资源消耗和内存,磁盘IO的消耗.通常shuffle分为两部分:Map阶段的数据准备和Reduce阶段的数据拷…

本篇文章主要从mapreduce运行作业的过程,shuffle,以及mapreduce作业失败的容错几个方面进行详解. 一.mapreduce作业运行过程 1.1.mapreduce介绍 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…