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…

Hadoop学习笔记(10) ——搭建源码学习环境 上一章中,我们对整个hadoop的目录及源码目录有了一个初步的了解,接下来计划深入学习一下这头神象作品了.但是看代码用什么,难不成gedit?,单步调试呢? 看程序不能调那多痛苦啊,想看跟踪一下变量,想看一下执行路径都难. 所以这里,我们得把这个调试环境搭建起来.Hadoop的主要代码是用java编写的,所以这里就选用eclipse作为环境. Hadoop目录下,本身就可以为作eclipse的一个工程来操作,但这里我不想,我想自己来建一个工程,…

Hadoop学习笔记(7) ——高级编程 从前面的学习中,我们了解到了MapReduce整个过程需要经过以下几个步骤: 1.输入(input):将输入数据分成一个个split,并将split进一步拆成<key, value>. 2.映射(map):根据输入的<key, value>进生处理, 3.合并(combiner):合并中间相两同的key值. 4.分区(Partition):将<key, value>分成N分,分别送到下一环节. 5.化简(Reduce):将中间结…

Hadoop学习笔记系列   一.为何要学习Hadoop? 这是一个信息爆炸的时代.经过数十年的积累,很多企业都聚集了大量的数据.这些数据也是企业的核心财富之一,怎样从累积的数据里寻找价值,变废为宝炼数成金成为当务之急.但数据增长的速度往往比cpu和内存性能增长的速度还要快得多.要处理海量数据,如果求助于昂贵的专用主机甚至超级计算机,成本无疑很高,有时即使是保存数据,也需要面对高成本的问题,因为具有海量数据容量的存储设备,价格往往也是天文数字.成本和IT能力成为了海量数据分析的主要瓶颈. Had…

本文描写叙述怎样设置一个单一节点的 Hadoop 安装.以便您能够高速运行简单的操作,使用 Hadoop MapReduce 和 Hadoop 分布式文件系统 (HDFS). 參考官方文档:Hadoop MapReduce Next Generation - Setting up a Single Node Cluster. Hadoop版本号:Apache Hadoop 2.5.1 系统版本号:CentOS 6.5.内核(uname -r):2.6.32-431.el6.x86_64 系统必备…

本文原创,转载注明作者和原文链接! 一:总结注意点: 到现在为止学习到的角色:三个NameNode.SecondaryNameNode.DataNode 1.存储的是每一个文件分割存储之后的元数据信息.具体的信息有: 2.而且NameNode的存储是内存存储的,不会有和磁盘的数据交换的过程,这样的话提高了整体的集群的效率,但是这个数据都是需要持久化的,因为不持久化的话,数据是不安全的,加假如哪一天hadoop集群中的NameNode那台服务器挂了的话,里面的元数据如果只是存储在内存中的就全部的丢…

自从2015年花了2个多月时间把Hadoop1.x的学习教程学习了一遍,对Hadoop这个神奇的小象有了一个初步的了解,还对每次学习的内容进行了总结,也形成了我的一个博文系列<Hadoop学习笔记系列>.其实,早在2014年Hadoop2.x版本就已经开始流行了起来,并且已经成为了现在的主流.当然,还有一些非离线计算的框架如实时计算框架Storm,近实时计算框架Spark等等.相信了解Hadoop2.x的童鞋都应该知道2.x相较于1.x版本的更新应该不是一丁半点,最显著的体现在两点: (1)H…

Hadoop学习笔记(6) ——重新认识Hadoop 之前,我们把hadoop从下载包部署到编写了helloworld,看到了结果.现是得开始稍微更深入地了解hadoop了. Hadoop包含了两大功能DFS和MapReduce, DFS可以理解为一个分布式文件系统,存储而已,所以这里暂时就不深入研究了,等后面读了其源码后,再来深入分析. 所以这里主要来研究一下MapReduce. 这样,我们先来看一下MapReduce的思想来源: alert("I'd like some Spaghetti!…

Hadoop学习笔记(2) ——解读Hello World 上一章中,我们把hadoop下载.安装.运行起来,最后还执行了一个Hello world程序,看到了结果.现在我们就来解读一下这个Hello Word. OK,我们先来看一下当时在命令行里输入的内容: $mkdir input $cd input $echo "hello world">test1.txt $echo "hello hadoop">test2.txt $cd .. $bin/ha…

Hadoop学习笔记(3) ——分布式环境搭建 前面,我们已经在单机上把Hadoop运行起来了,但我们知道Hadoop支持分布式的,而它的优点就是在分布上突出的,所以我们得搭个环境模拟一下. 在这里,我们采用这样的策略来模拟环境,我们使用3台ubuntu机器,1台为作主机(master),另外2台作为从机(slaver).同时,这台主机,我们就用第一章中搭建好的环境来. 我们采用与第一章中相似的步骤来操作: 运行环境搭建 在前面,我们知道,运行hadoop是在linux上运行的.所以我们单机就在…