今天做了一个hadoop分享,总结下来,包括mapreduce,及shuffle深度讲解,还有YARN框架的详细说明等. v\:* {behavior:url(#default#VML);} o\:* {behavior:url(#default#VML);} w\:* {behavior:url(#default#VML);} .shape {behavior:url(#default#VML);} Normal 0 false 7.8 磅 0 2 false false false EN-U…

今天做了一个hadoop分享,总结下来,包括mapreduce,及shuffle深度讲解,还有YARN框架的详细说明等. v\:* {behavior:url(#default#VML);} o\:* {behavior:url(#default#VML);} w\:* {behavior:url(#default#VML);} .shape {behavior:url(#default#VML);} Normal 0 false 7.8 磅 0 2 false false false EN-U…

map和reduce是hadoop的核心功能,hadoop正是通过多个map和reduce的并行运行来实现任务的分布式并行计算,从这个观点来看,如果将map和reduce的数量设置为1,那么用户的任务就没有并行执行,但是map和reduce的数量也不能过多,数量过多虽然可以提高任务并行度,但是太多的map和reduce也会导致整个hadoop框架因为过度的系统资源开销而使任务失败.所以用户在提交map/reduce作业时应该在一个合理的范围内,这样既可以增强系统负载匀衡,也可以降低任务失败的开销…

本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天是Python专题第6篇文章,给大家介绍的是Python当中三个非常神奇的方法:map.reduce和filter. 不知道大家看到map和reduce的时候有没有什么感觉,如果看过之前我们大数据系列介绍MapReduce文章的同学,想必有些印象.这个MapReduce不是一个分布式的计算方法么,怎么又变成Python中的方法了?其实原因很简单,因为Python是一门很年轻的语言,它在发展的过程当中吸收了很多其他领域的精华,MapR…

本文主要讲解三个问题:       1 使用Java编写MapReduce程序时,如何向map.reduce函数传递参数.       2 使用Streaming编写MapReduce程序(C/C++, Shell, Python)时,如何向map.reduce脚本传递参数.       3 使用Streaming编写MapReduce程序(C/C++, Shell, Python)时,如何向map.reduce脚本传递文件或文件夹.          (1) streaming 加载本地单个文…

转载http://my.oschina.net/Chanthon/blog/150500 map和reduce是hadoop的核心功能,hadoop正是通过多个map和reduce的并行运行来实现任务的分布式并行计算,从这个观点来看,如果将map和reduce的数量设置为1,那么用户的任务就没有并行执行,但是map和reduce的数量也不能过多,数量过多虽然可以提高任务并行度,但是太多的map和reduce也会导致整个hadoop框架因为过度的系统资源开销而使任务失败.所以用户在提交map/re…

Hadoop在运行一个mapreduce job之前,需要估算这个job的maptask数和reducetask数.首先分析一下job的maptask数,当一个job提交时,jobclient首先分析job被拆分的split数量,然后吧job.split文件放置在HDFS中,一个job的MapTask数量就等于split的个数. job.split中包含split的个数由FileInputFormat.getSplits计算出,方法的逻辑如下: 1.  读取参数mapred.map.tasks,…

之前在本地配置了hadoop伪分布模式,hdfs用起来没问题,mapreduce的单机模式也没问题. 今天写了个程序,想在伪分布式上跑一下mapreduce,结果出现 map 100% reduce 0%,重试几次都是这样,用单机模式mapreduce+伪分布的hdfs运行却没问题. 以为自己代码写水了,但是发现自带的hadoop-examples都没法运行,看来是配置有问题. 前几天在照着三本书学hadoop,于是把三本书配置全又看了一遍,还是没解决. 完全按hadoop官方文档配置,还是不行…

关于hadoop中的map过程,我的理解是每一个map系统会开启一个JVM进程来处理,map之间相互并行,map函数内串行.这样的想法是否正确? 由于想在hadoop集群上算一个初始输入数据不多,但是计算很复杂的程序,希望通过mapreduce来达到并行计算的目的.可以通过job.setNumReduceTasks(0);语句设置reduce个数为0,只使用map来计算.但是设置map的个数时遇到了问题:新的API中job没有类似setNumMapTasks()这样的方法; 在运行时加入参数-D…

http://blog.csdn.net/chaoping315/article/details/6221440 在hadoop 中一个Job中可以按顺序运行多个mapper对数据进行前期的处理,再进行reduce,经reduce后的结果可经个经多个按顺序执行的mapper进行后期的处理,这样的Job是不会保存中间结果的,并大大减少了I/O操作. 例如:在一个Job中,按顺序执行 MAP1->MAP2->REDUCE->MAP3->MAP4 在这种链式结构中,要将MAP2与REDU…

1.map和reduce的数量过多会导致什么情况?2.Reduce可以通过什么设置来增加任务个数?3.一个task的map数量由谁来决定?4.一个task的reduce数量由谁来决定? 一般情况下,在输入源是文件的时候,一个task的map数量由splitSize来决定的,那么splitSize是由以下几个来决定的goalSize = totalSize / mapred.map.tasksinSize = max {mapred.min.split.size, minSplitSize}spl…

原文地址:https://blog.csdn.net/liyong199012/article/details/25423221 一.    概念知识介绍 Hadoop MapReduce是一个用于处理海量数据的分布式计算框架.这个框架解决了诸如数据分布式存储.作业调度.容错.机器间通信等复杂问题,可以使没有并行 处理或者分布式计算经验的工程师,也能很轻松地写出结构简单的.应用于成百上千台机器处理大规模数据的并行分布式程序. Hadoop MapReduce基于“分而治之”的思想,将计算任务抽象…

一般情况下,在输入源是文件的时候,一个task的map数量由splitSize来决定的,那么splitSize是由以下几个来决定的 goalSize = totalSize / mapred.map.tasks inSize = max {mapred.min.split.size, minSplitSize} splitSize = max (minSize, min(goalSize, dfs.block.size)) 一个task的reduce数量,由partition决定. 在输入源是数…

hadoop中map和reduce的数量设置,有以下几种方式来设置 一.mapred-default.xml 这个文件包含主要的你的站点定制的Hadoop.尽管文件名以mapred开头,通过它可以控制用户maps和 reduces的默认的设置. 下面是一些有用变量: 名字 含义 dfs.block.size 分布式文件系统中每个数据块的大小 (bytes) io.sort.factor 合并排序时每层输入的文件数 io.sort.mb 排序输入的reduce时缓存大小 io.file.buffe…

原始数据: Map阶段 1.每次读一行数据, 2.拆分每行数据, 3.每个单词碰到一次写个1 <0, "hello tom"> <10, "hello jerry"> <22, "hello kitty"> <34, "hello world"> <46, "hello tom"> 点击查看代码 /** * @ClassName:WordCount…

原 Hadoop MapReduce 框架的问题 原hadoop的MapReduce框架图 从上图中可以清楚的看出原 MapReduce 程序的流程及设计思路: 首先用户程序 (JobClient) 提交了一个 job,job 的信息会发送到 Job Tracker 中,Job Tracker 是 Map-reduce 框架的中心,他需要与集群中的机器定时通信 (heartbeat), 需要管理哪些程序应该跑在哪些机器上,需要管理所有 job 失败.重启等操作. TaskTracker 是 Ma…

对于业界的大数据存储及分布式处理系统来说,Hadoop 是耳熟能详的卓越开源分布式文件存储及处理框架,对于 Hadoop 框架的介绍在此不再累述,读者可参考 Hadoop 官方简介.使用和学习过老 Hadoop 框架(0.20.0 及之前版本)的同仁应该很熟悉如下的原 MapReduce 框架图: 图 1.Hadoop 原 MapReduce 架构 从上图中可以清楚的看出原 MapReduce 程序的流程及设计思路: 首先用户程序 (JobClient) 提交了一个 job,job 的信息会发送…

http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-hadoop-yarn/ 对于业界的大数据存储及分布式处理系统来说,Hadoop 是耳熟能详的卓越开源分布式文件存储及处理框架,对于 Hadoop 框架的介绍在此不再累述,读者可参考 Hadoop 官方简介.使用和学习过老 Hadoop 框架(0.20.0 及之前版本)的同仁应该很熟悉如下的原 MapReduce 框架图: 从上图中可以清楚的看出原 MapReduce 程序的流程及设计思路…

HDFS 系统架构图 NameNode 是主节点,存储文件的元数据,如文件名,文件目录结构,文件属性(生成时间,副本数,文件权限),以及每个文件的块列表和块所在的DataNode等.NameNode将这些信息加载到内存并进行拼装,就成为了一个完整的元数据信息 NameNode的启动过程: 第一次启动: NameNode存储的元数据放置在: * 内存 *本地磁盘 *fsimage(镜像文件) *edits(编辑日志文件)         1, 格式化hfds 文件系统,就是为了生成fsimage …

在上一节我们分析了TaskTracker如何对JobTracker分配过来的任务进行初始化,并创建各类JVM启动所需的信息,最终创建JVM的整个过程,本节我们继续来看,JVM启动后,执行的是Child类中的Main方法,这个方法是如何执行的. 1,从命令参数中解析相应参数,获取JVMID.建立RPC连接.启动日志线程等初始化操作: 父进程(即TaskTracker)在启动子进程时,会加入一些参数,如本机的IP.端口.TaskAttemptID等等,通过解析可以得到JVMID. String ho…

在上一节分析了TaskTracker和JobTracker之间通过周期的心跳消息获取任务分配结果的过程.中间留了一个问题,就是任务到底是怎么分配的.任务的分配自然是由JobTracker做出来的,具体来说,存在一个抽象类:TaskScheduler,主要负责分配任务,继承该类的有几个类: CapacityTaskScheduler.FairScheduler.JobQueueTaskScheduler(LimitTasksPerJobTaskScheduler又继承于该类). 从名字大致可以看出…

一.回顾Reduce阶段三大步骤 在第四篇博文<初识MapReduce>中,我们认识了MapReduce的八大步骤,其中在Reduce阶段总共三个步骤,如下图所示: 其中,Step2.1就是一个Shuffle操作,它针对多个map任务的输出按照不同的分区(Partition)通过网络复制到不同的reduce任务节点上,这个过程就称作为Shuffle. PS:Hadoop的shuffle过程就是从map端输出到reduce端输入之间的过程,这一段应该是Hadoop中最核心的部分,因为涉及到Had…

一.前言 对于基于MapReduce编程范式的分布式计算来说,本质上而言,就是在计算数据的交.并.差.聚合.排序等过程.而分布式计算分而治之的思想,让每个节点只计算部分数据,也就是只处理一个分片,那么要想求得某个key对应的全量数据,那就必须把相同key的数据汇集到同一个Reduce任务节点来处理,那么Mapreduce范式定义了一个叫做Shuffle的过程来实现这个效果. 二.编写本文的目的 本文旨在剖析Hadoop和Spark的Shuffle过程,并对比两者Shuffle的差异. 三.Had…

一.前言 对于基于MapReduce编程范式的分布式计算来说,本质上而言,就是在计算数据的交.并.差.聚合.排序等过程.而分布式计算分而治之的思想,让每个节点只计算部分数据,也就是只处理一个分片,那么要想求得某个key对应的全量数据,那就必须把相同key的数据汇集到同一个Reduce任务节点来处理,那么Mapreduce范式定义了一个叫做Shuffle的过程来实现这个效果. 二.编写本文的目的 本文旨在剖析Hadoop和Spark的Shuffle过程,并对比两者Shuffle的差异. 三.Had…

Hadoop计算中的Shuffle过程 作者:左坚 来源:清华万博 时间:2013-07-02 15:04:44.0 Shuffle过程是MapReduce的核心,也被称为奇迹发生的地方.要想理解MapReduce,Shuffle是必须要了解的.我看过很多相关的资料,但每次看完都云里雾里的绕着,很难理清大致的逻辑,反而越搅越混.前段时间在做MapReduce job性能调优的工作,需要深入代码研究MapReduce的运行机制,这才对Shuffle探了个究竟.考虑到之前我在看相关资料而看不懂时很恼…

地址 MapReduce 是现今一个非常流行的分布式计算框架,它被设计用于并行计算海量数据.第一个提出该技术框架的是Google 公司,而Google 的灵感则来自于函数式编程语言,如LISP,Scheme,ML 等. MapReduce 框架的核心步骤主要分两部分:Map 和Reduce.当你向MapReduce 框架提交一个计算作业时,它会首先把计算作业拆分成若干个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…

最近一直在学习hadoop的一些原理和优化,然后也做了一些实践,也有没有去做实践的,反正个人观点都记录下来 一.yarn的介绍 YARN的基本结构由一个ResourceManager与多个NodeManager组成.ResourceManager负责对NodeManager所持有的资源进行统一管理和调度.当在处理一个作业时ResourceManager会在NodeManager所在节点创建一全权负责单个作业运行和监控的程序ApplicationMaster. 1.ResouceManager(简…

TaskTracker执行map或reduce任务的过程(二) 上次说到,当MapLauncher或ReduceLancher(用于执行任务的线程,它们扩展自TaskLauncher),从它们所维护的LinkedList也即队列中获取到TaskInProgress,并且TaskTracker有空闲的slot时,该线程就调用了TaskTracker的startNewTask(tip)方法,如下所示: public void run() { while (!Thread.interrupted())…

TaskTracker获取并执行map或reduce任务的过程(一) 我们知道TaskTracker在默认情况下,每个3秒就行JobTracker发送一个心跳包,也就是在这个心跳包中包含对任务的请求.JobTracker返回给TaskTracker的心跳包中包含有各种action(任务),如果有满足在此TaskTracker上执行的任务的话,该任务也就包含在心跳包的响应中.在TaskTracker端有线程专门等待map或reduce任务,并从队列中取出执行. 1. TaskTracker发送心跳…

深度分析如何在Hadoop中控制Map的数量 guibin.beijing@gmail.com 很多文档中描述,Mapper的数量在默认情况下不可直接控制干预,因为Mapper的数量由输入的大小和个数决定.在默认情况下,最终input 占据了多少block,就应该启动多少个Mapper.如果输入的文件数量巨大,但是每个文件的size都小于HDFS的blockSize,那么会造成 启动的Mapper等于文件的数量(即每个文件都占据了一个block),那么很可能造成启动的Mapper数量超出限制而导…