第15章 大数据与MapReduce 大数据 概述 大数据: 收集到的数据已经远远超出了我们的处理能力. 大数据 场景 假如你为一家网络购物商店工作,很多用户访问该网站,其中有些人会购买商品,有些人则随意浏览后就离开. 对于你来说,可能很想识别那些有购物意愿的用户. 那么问题就来了,数据集可能会非常大,在单机上训练要运行好几天. 接下来:我们讲讲 MapRedece 如何来解决这样的问题 MapRedece Hadoop 概述 Hadoop 是 MapRedece 框架的一个免费开源实现. Ma…

本章来简单介绍下 Hadoop MapReduce 中的 Combiner.Combiner 是为了聚合数据而出现的,那为什么要聚合数据呢?因为我们知道 Shuffle 过程是消耗网络IO 和 磁盘IO 比较大的操作,如果我们能减少 Shuffle 过程的数据量,那就可以提升整个 MR 作业的性能.我在<大数据技术 - MapReduce的Shuffle及调优> 一文中写到 Shuffle 中会有两次调用 Combiner 的过程,有兴趣的朋友可以再翻回去看看.接下来我们还是以 WordCou…

第1章 Hive基本概念 1.1 什么是Hive Hive:由Facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计. Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张表,并提供类SQL查询功能. 本质是:将HQL转化成MapReduce程序 1)Hive处理的数据存储在HDFS 2)Hive分析数据底层的实现是MapReduce 3)执行程序运行在Yarn上 1.2 Hive的优缺点 1.2.1 优点 1) 操作接口采用类SQL语法,提供快速开发的能力(简单.容易上…

第1章 Sqoop简介 Sqoop是一款开源的工具,主要用于在Hadoop(Hive)与传统的数据库(mysql.postgresql...)间进行数据的传递,可以将一个关系型数据库(例如 : MySQL ,Oracle ,Postgres等)中的数据导进到Hadoop的HDFS中,也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中. Sqoop项目开始于2009年,最早是作为Hadoop的一个第三方模块存在,后来为了让使用者能够快速部署,也为了让开发人员能够更快速的迭代开发,Sqoop独立成为一个Ap…

学习大数据首先要了解大数据的学习路线,首先搞清楚先学什么,再学什么,大的学习框架知道了,剩下的就是一步一个脚印踏踏实实从最基础的开始学起. 这里给大家普及一下学习路线:hadoop生态圈——Strom——Spark——算法. 所以学习hadoop是第一步,在这里声明一下,在学习hadoop之前需要有java基础,因为hadoop底层全是用java写的:还需要系统层面学会使用linux的基本shell命令,因为你学习hadoop得首先会安装hadoop.Hadoop在大数据技术体系中的地位至关重要…

没有套路真的是送!! 大家都知道,大数据行业spark很重要,那话我就不多说了,贴心的大叔给你找了份spark的资料.   多啰嗦两句,一个好的程序猿的基本素养是学习能力和自驱力.视频给了你们,能不能坚持下来学习,就只能靠自己了,另外大叔每周会不定期更新<每日五分钟搞定大数据>原创系列,感谢关注. 注意:资料仅供个人学习使用,不可外传,不可用作任何商业用途,谢谢 Spark视频内容: Spark部署 Spark编程模型(1) Spark运行架构(1) Spark SQL原理和实践(4) Spa…

第 1 章 scala的概述1 1.1 学习sdala的原因 1 1.2 Scala语言诞生小故事 1 1.3 Scala 和 Java  以及 jvm 的关系分析图 2 1.4 Scala语言的特点 3 1.5 Windows下搭建Scala开发环境 4 1.6 Linux下搭建Scala开发环境 5 1.7 Scala开发工具的介绍 8 1.7.1 idea工具的介绍 8 1.7.2 Scala插件安装 8 1.8 scala的开发的快速入门 10 1.8.1 IDE工具Idea 来开发 “…

不错的大数据spark学习资料,连接过期在评论区评论,再给你分享 https://pan.baidu.com/s/1ts6RNuFpsnc39tL3jetTkg…

开发者认证.云学院.技术社群,更多精彩,尽在开发者会场 近年来,新技术发展迅速.互联网行业持续高速增长,平均薪资水平持续提升,互联网技术学习已俨然成为学生.在职人员都感兴趣的“业余项目”. 阿里云大学作为阿里云泛云生态人才培养的平台,精选100余门囊括云计算.大数据.编程语言和物联网(IoT)的行业热点技术课程,打造此套入门学习指南,免费放送给广大技术爱好者. 全套课程入口及指南下载直接戳此进入 > PART1:云计算技术集锦指南 由此下载全套学习指南(含全部免费课程入口)> 对于大多数人来说…

原创预见未来to50 发布于2018-12-05 16:18:48 阅读数 146  收藏 展开 这章的内容很多,有的学了. 1. Oracle大数据机——灵活和可扩展的架构 2. Hadoop集群的基本配置 3. Oracle大数据机的硬件配置 4. Oracle大数据机X3-2满配机架 5. 满配机架18个节点中的一个节点 6. Oracle大数据机X3-2满配机架布局 7. BDA满配机架软件配置 入门机架配置图在此省略. 点赞…

本章内容我们学习一下 MapReduce 中的 Shuffle 过程,Shuffle 发生在 map 输出到 reduce 输入的过程,它的中文解释是 “洗牌”,顾名思义该过程涉及数据的重新分配,主要分为两部分:1. map 任务输出的数据分组.排序,写入本地磁盘 2. reduce 任务拉取排序.由于该过程涉及排序.磁盘IO.以及网络IO 等消耗资源和 CPU 比较大的操作,因此该过程向来是“兵家必争”之地,即大家会重点优化的一个地方,因此也是大数据面试中经常会被重点考察的地方.本文力求通俗.…

最近在学习大数据相关的东西,开这篇专题来记录一下学习过程.今天主要记录一下MapReduce执行流程解析 引子(我们需要解决一个简单的单词计数(WordCount)问题) 1000个单词 嘿嘿,1000单词还不简单,我们直接一句shell搞定 cat file | tr ' ' '\n' | sort | uniq -c | sort -rk1 | head -n 20 1000G 感觉良好,写个简单的程序也很好解决. 1000*1000G 有点懵逼了. 1000*1000*1000G 这时候就…

MapReduce MapReduce的基本定义及过程 搭建开发环境 代码实例及运行程序 MapReduce开发接口介绍 1. MapReduce的基本定义及过程 MapReduce是面向大数据并行处理的计算模型.框架和平台,其资源调度由Yarn完成,任务资源隐含了以下三层含义: 1)MapReduce是 一个基于集群的高性能并行计算平台(cluster Infrastructure). 2)MapReduce是 一个并行计算与运行软件框架(SoftWare Framework) 3)MapRe…

第十五章 大数据与Maprudece 一．引言 实际生活中的数据量是非常庞大的,采用单机运行的方式可能需要若干天才能出结果,这显然不符合我们的预期,为了尽快的获得结果,我们将采用分布式的方式,将计算分布到不同的机器上.Mapreduce就是一个典型的分布式框架,Hadoop则是用java编写的一个Mapreduce实现. 分布式和并行的区别在于分布式它将数据分布到不同的机器上,而并行只是将数据分布到同一簇中的不同节点上,它们的区别主要体现在物理载体层面上. 二．Mapreduce简介 Mapre…

做大数据开发经常遇上在众多数据中统计前几的问题,比如王者荣耀每个区的富豪排行榜(腾讯可以做个刺激消费,…

求每一个订单中成交金额最大的那一笔  top1 数据 Order_0000001,Pdt_01,222.8 Order_0000001,Pdt_05,25.8 Order_0000002,Pdt_05,325.8 Order_0000002,Pdt_03,522.8 Order_0000002,Pdt_04,122.4 Order_0000003,Pdt_01,222.8 Order_0000003,Pdt_01,322.8 pom.xml <?xml version="1.0"…

操作背景 jdk的版本为1.8以上 ubuntu12 hadoop2.5伪分布 安装 Hadoop-Eclipse-Plugin 要在 Eclipse 上编译和运行 MapReduce 程序,需要安装 hadoop-eclipse-plugin,可下载 Github 上的 hadoop2x-eclipse-plugin(备用下载地址:http://pan.baidu.com/s/1i4ikIoP). 下载后,将 release 中的 hadoop-eclipse-kepler-plugin-2.…

第1章 Spark SQL概述 1.1 什么是Spark SQL Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块,它提供了2个编程抽象:DataFrame和 DataSet,并且作为分布式SQL查询引擎的作用. 我们已经学习了Hive,它是将Hive SQL转换成MapReduce然后提交到集群上执行,大大简化了编写MapReduc的程序的复杂性,由于MapReduce这种计算模型执行效率比较慢.所有Spark SQL的应运而生,它是将Spark SQL转换成RDD,然后提交到集群执…

第1章 RDD概述 1.1 什么是RDD RDD(Resilient Distributed Dataset)叫做分布式数据集,是Spark中最基本的数据抽象.代码中是一个抽象类,它代表一个不可变.可分区.里面的元素可并行计算的集合. 1.2 RDD的属性 1) 一组分区(Partition),即数据集的基本组成单位; 2) 一个计算每个分区的函数; 3) RDD之间的依赖关系; 4) 一个Partitioner,即RDD的分片函数; 5) 一个列表,存储存取每个Partition的优先位置(p…

一 概述 1.1 为什么需要工作流调度系统 1)一个完整的数据分析系统通常都是由大量任务单元组成: shell脚本程序,java程序,mapreduce程序.hive脚本等 2)各任务单元之间存在时间先后及前后依赖关系 3)为了很好地组织起这样的复杂执行计划,需要一个工作流调度系统来调度执行: 例如,我们可能有这样一个需求,某个业务系统每天产生20G原始数据,我们每天都要对其进行处理,处理步骤如下所示: 1) 通过Hadoop先将原始数据上传到HDFS上(HDFS的操作): 2) 使用MapRe…

第1章 Zookeeper入门 1.1 概述 Zookeeper是一个开源的分布式的,为分布式应用提供协调服务的Apache项目. 1.2 特点 1.3 数据结构 1.4 应用场景 提供的服务包括:统一命名服务.统一配置管理.统一集群管理.服务器节点动态上下线.软负载均衡等. 1.5 下载地址 1．官网首页: https://zookeeper.apache.org/ 2．下载截图,如图5-5,5-6,5-7所示 图5-5  Zookeeper下载(一) 图5-6  Zookeeper下载(二)…

第1章 Spark Streaming概述 1.1 Spark Streaming是什么 Spark Streaming用于流式数据的处理.Spark Streaming支持的数据输入源很多,例如:Kafka.Flume.Twitter.ZeroMQ和简单的TCP套接字等等.数据输入后可以用Spark的高度抽象原语如:map.reduce.join.window等进行运算.而结果也能保存在很多地方,如HDFS,数据库等. 和Spark基于RDD的概念很相似,Spark Streaming使用离散…

第1章 Kafka概述 1.1 消息队列 (1)点对点模式(一对一,消费者主动拉取数据,消息收到后消息清除) 点对点模型通常是一个基于拉取或者轮询的消息传送模型,这种模型从队列中请求信息,而不是将消息推送到客户端.这个模型的特点是发送到队列的消息被一个且只有一个接收者接收处理,即使有多个消息监听者也是如此. (2)发布/订阅模式(一对多,数据生产后,推送给所有订阅者) 发布订阅模型则是一个基于推送的消息传送模型.发布订阅模型可以有多种不同的订阅者,临时订阅者只在主动监听主题时才接收消息,而持久订…

1 hadoop生态系统 hdfs 分布式文件系统 hadoop-hdfs-2.7.2.jar mapreduce 分布式计算框架 hadoop-mapreduce-client-app-2.7.2.jar Ambari 安装部署配置和管理工具 zookeeper分布式协作服务zookeeper-3.5.1.jar hbase实时分布式数据库hbase-server-1.0.2.jar hive数据仓库hive-service-1.2.1.spark.jar pig数据流处理 mahout数据挖…

目录: 1.基本工作准备 1.虚拟机准备 2.java 虚拟机-jdk环境配置 3.ssh无密码登录 2.hadoop的安装与配置 3.hbase安装与配置(集成安装zookeeper) 4.zookeeper独立安装(整合hadoop和hbase) 5.安装过程中遇到的常见过程…

视频地址: https://www.bilibili.com/video/av35354301/?p=1           2019/03/06 21:59 消息队列的内部实现: Kafka基础: 同一个消费者组的消费者不可以同时消费同一个分区的消息:  ps:kafka架构  好图!!! Kafka集群部署: ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ Kafka生产过程分析: Kafka API 高级api: 生产者    自定义分区功能 低级api: ps:  API需要实践出真知!…

前几章我们介绍了 Hadoop 的 MapReduce 和 HDFS 两大组件,内容比较基础,看完后可以写简单的 MR 应用程序,也能够用命令行或 Java API 操作 HDFS.但要对 Hadoop 做深入的了解,显然不够用.因此本章就深入了解一下 MapReduce 应用的运行机制,从而学习 Hadoop 各个组件之间如何配合完成 MR 作业.本章是基于 Hadoop YARN 框架介绍,YARN(Yet Another Resource Negotiator)是 Hadoop 的集群资源…

本文为senlie原创,转载请保留此地址:http://www.cnblogs.com/senlie/ 1.概要很多计算在概念上很直观,但由于输入数据很大,为了能在合理的时间内完成,这些计算必须分布在数以百计数以千计的机器上.例如处理爬取得到的文档.网页请求日志来计算各种衍生数据,如倒排索引,网页文档的各种图结构表示,从每个主机上爬取的文档数,在某一天最频繁的查询的集合. MapReduce 是为处理和生成大数据集的编程模式和相应的实现.用户指定一个 map 函数来处理一个键值对来生成一个键值对…

1.  MapReduce 介绍 1.1MapReduce的作用 假设有一个计算文件中单词个数的需求,文件比较多也比较大,在单击运行的时候机器的内存受限,磁盘受限,运算能力受限,而一旦将单机版程序扩展到集群来分布式运行,将极大增加程序的复杂度和开发难度,因此这个工作可能完成不了.针对以上这个案例,MapReduce在这里能起到什么作用呢,引入MapReduce框架后,开发人员可以将绝大部分工作集中在业务逻辑的开发上,而将分布式计算中的复杂性交由框架来处理. 可见在程序由单机版扩成分布式时,会引入…

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…