本视频适合对Java有一定了解,熟悉java se的Hadoop爱好者,想对Hadoop进行二次开发.下面是以伪分布为例: 想对Hadoop二次开发:一.首先需要Hadoop和Java之间搭建Eclipse搭建一个桥梁,也就是所谓的插件.这个插件是由Hadoop来提供的.只要安装Hadoop,就可以在Hadoop安装目录中找到Hadoop-xx-eclipse-pligin.jar.<ignore_js_op> 图1二.把这个插件添加到Eclipse安装目录的插件文件夹<ignore_j…

hadoop(二MapReduce) 介绍 MapReduce:其实就是把数据分开处理后再将数据合在一起. Map负责“分”,即把复杂的任务分解为若干个“简单的任务”来并行处理.可以进行拆分的前提是这些小任务可以并行计算,彼此间几乎没有依赖关系. Reduce负责“合”,即对map阶段的结果进行全局汇总. MapReduce运行在yarn集群 MapReduce中定义了如下的Map和Reduce两个抽象的编程接口,由用户去编程实现.Map和Reduce, MapReduce处理的数据类型是键值对…

二次排序,从字面上可以理解为在对key排序的基础上对key所对应的值value排序,也叫辅助排序.一般情况下,MapReduce框架只对key排序,而不对key所对应的值排序,因此value的排序经常是不固定的.但是我们经常会遇到同时对key和value排序的需求,例如Hadoop权威指南中的求一年的高高气温,key为年份,value为最高气温,年份按照降序排列,气温按照降序排列.还有水果电商网站经常会有按天统计水果销售排行榜的需求等等,这些都是需要对key和value同时进行排序.如下图所示:…

需求 求每年的最高气温,年份升序,温度求最高 数据源内容如下 temperature.txt 2004 49 1981 -22 1981 -31 1965 -47 2027 -2 1964 6 2030 38 2016 -33 1963 13 2000 21 2019 0 2049 43 2039 8 1989 -18 2017 49 1952 -47 2016 -28 1991 20 1967 -39 2022 -47 2041 41 2039 -38 2021 33 1969 38 1981…

海量数据处理 分而治之 核心思想: 把数据分发到多个节点 移动计算到数据附近 计算节点进行本地数据处理 优选顺序,次之随机读 一.HDFS概述 修改,先删除,再重新生成 1.架构 namenode维护着HDFS中存储的文件的元数据,以及每个文件块的列表,以及块所在datanode的信息.namenode会把元数据信息加载到内存中,管理副本数,默认副本是三个副本,每个block复制到多个datanode上存储. 通常启动两个namenode,active和standby. Datanode真正数据…

1.使用hadoop命令查看hdfs下文件 [root@localhost hadoop-2.7.3]# hadoop fs -ls hdfs://192.168.36.134:9000/ 开始在secureCRT上执行这条命令失败,使用netstat -nltp命令查看监听的9000端口,是127.0.0.1:9000,没有找到办法更改这个监听的IP和端口 后来就把etc/hadoop/core-site.xml配置下的localhost改为192.168.36.134,保存配置重启HDFS,…

早期的hadoop版本,NN是HDFS集群的单点故障点,每一个集群只有一个NN,如果这个机器或进程不可用,整个集群就无法使用.为了解决这个问题,出现了一堆针对HDFS HA的解决方案(如:Linux HA, VMware FT, shared NAS+NFS, BookKeeper, QJM/Quorum Journal Manager, BackupNode等); 在HA具体实现方法不同的情况下,HA框架的流程是一致的, 不一致的就是如何存储和管理日志.在Active NN和Standby N…

“兵马未动,粮草先行”,要想深入的了解hadoop,我觉得启动或停止hadoop的脚本是必须要先了解的.说到底,hadoop就是一个分布式存储和计算框架,但是这个分布式环境是如何启动,管理的呢,我就带着大家先从脚本入手吧.说实话,hadoop的启动脚本写的真好,里面考虑的地方非常周全(比如说路径中有空格,软连接等). 1.hadoop脚本简单介绍 hadoop的脚本分布在$HADOOP_HOME下面的bin目录下和conf文件夹下,主要介绍如下: bin目录下        hadoop    …

先说一下mr的二次排序需求: 假如文件有两列分别为name.score,需求是先按照name排序,name相同按照score排序 数据如下: jx 20 gj 30 jx 10 gj 15 输出结果要求: gj 15 gj 30 jx 10 jx 20 我们常见的实现思路是: 1. 自定义类,重写compare()比较逻辑(先比较name,name相同比较score),这样可以保证无论map端,还是reduce端的排序规则是我们需求的 当然,就这道题来说可以使用组合key,name_score吗…

name sorce jx 10 gj 15 jx 20 gj 30 1. 二次排序 key如何定义 2. grouping 是不是一定要实现,不实现可以吗? 3. 二次排序的本质是什么 4. 如果以下输出 jx 10,20 gj 15,30 1).可不可以不设置grouping 2).key 可不可以设置为name 待更新...…