1. 拷贝数据 将一个超大的数据文件拷贝到hadoop集群中,hdfs将其分割成多个数据块,然后再把每一个数据块放到不同的节点里面. 2. map函数 提交一个map函数,此map函数可以被jobchacker进程分配到多个节点里面去运行,对分在那个节点所在机器里面的数据进行map. 3. shuffe预处理 将map结果进行排序然后列表化,其实shuffe就是对map结果进行reduce之前的预处理从而来减少网络数据量的传输,分担reduce的压力 4. reduce 对map阶段的结果进行汇…

1 流式计算 流式计算:数据实时产生.实时传输.实时计算.实时展示 代表技术:Flume实时获取数据.Kafka/metaq实时数据存储.Storm/JStorm实时数据计算.Redis实时结果缓存.持久化存储(mysql). 一句话总结:将源源不断产生的数据实时收集并实时计算,尽可能快的得到计算结果. 2 Storm是什么 Storm 是用来实时处理数据,特点:低延迟.高可用.分布式.可扩展.数据不丢失,提供简单容易理解的接口,便于开发. 3 Storm 与Hadoop的区别 Storm用于实…

Hadoop集群_WordCount运行详解--MapReduce编程模型 下面这篇文章写得非常好,有利于初学mapreduce的入门 http://www.nosqldb.cn/1369099810935.html…

转自:https://www.zybuluo.com/frank-shaw/note/206604 MapReduce基本过程 关于MapReduce中数据流的传输过程,下图是一个经典演示:  关于上图,可以做出以下逐步分析: 输入数据(待处理)首先会被切割分片,每一个分片都会复制多份到HDFS中.上图默认的是分片已经存在于HDFS中. Hadoop会在存储有输入数据分片(HDFS中的数据)的节点上运行map任务,可以获得最佳性能(数据TaskTracker优化,节省带宽). 在运行完map任务…

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 .Spark编程模型 1.1 术语定义 l应用程序(Application): 基于Spark的用户程序,包含了一个Driver Program 和集群中多个的Executor: l驱动程序(Driver Program):运行Application的main()函数并且创建SparkContext,通常用SparkContext代表Driver Program: l执行单元(Executor):…

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 . 安装IntelliJ IDEA IDEA 全称 IntelliJ IDEA,是java语言开发的集成环境,IntelliJ在业界被公认为最好的java开发工具之一,尤其在智能代码助手.代码自动提示.重构.J2EE支持.Ant.JUnit.CVS整合.代码审查.创新的GUI设计等方面的功能可以说是超常的.IDEA是JetBrains公司的产品,这家公司总部位于捷克共和国的首都布拉格,开发人员以严谨…

前言 本章将对Spark做一个简单的介绍,更多教程请参考:Spark教程 本章知识点概括 Apache Spark简介 Spark的四种运行模式 Spark基于Standlone的运行流程 Spark基于YARN的运行流程 Apache Spark是什么? Spark是一个用来实现快速而通用的集群计算的平台.扩展了广泛使用的MapReduce计算模型,而且高效地支持更多的计算模式,包括交互式查询和流处理.在处理大规模数据集的时候,速度是非常重要的.Spark的一个重要特点就是能够在内存中计算,因…

上次新霸哥给大家介绍了一些hadoop的相关知识,发现大家对hadoop有了一定的了解,但是还有很多的朋友对mapreduce很模糊,下面新霸哥将带你共同学习mapreduce编程模型. mapreduce编程模型可以利用大量的商用服务器构成大规模集群来解决处理千兆级别的数据量问题.mapreduce编程模型有两个比较独立的步骤,分别是map和reduce map:比较常见的就是数据初始读取和转换的步骤,同时在这个步骤中,每个独立的输入数据记录都进行并行处理. Reduce: 一个数据整合或者加…

http://tech.it168.com/a2012/0401/1333/000001333287.shtml 最近很多人都在讨论Spark这个貌似通用的分布式计算模型,国内很多机器学习相关工作者都在研究和使用它. Spark是一个通用的并行计算框架,由UCBerkeley的AMP实验室开发. 那么Spark和Hadoop有什么不同呢? 1.Spark的中间数据放到内存中,对于迭代运算效率比较高. Spark aims to extend MapReduce for iterative alg…

在当前计算机应用中,对快速并行计算的需求是广泛的,归纳起来,主要有三种类型的应用需求: 计算密集(Computer-Intensive)型应用,如大型科学project计算与数值模拟: 数据密集(Data-Intensive)型应用,如数字图书馆.数据仓库.数据挖掘和计算可视化等: 网络密集(Network-Intensive)型应用,如协同工作.遥控和远程医疗诊断等. 并行编程模型主要有三种:适用于共享内存的多线程编程模型.适用于分布内存的消息传递编程模型,混合编程模型. 在计算机系统中.处理…