原文 一．Map的原理和运行流程 Map的输入数据源是多种多样的,我们使用hdfs作为数据源.文件在hdfs上是以block(块,Hdfs上的存储单元)为单位进行存储的. 1.分片 我们将这一个个block划分成数据分片,即Split(分片,逻辑划分,不包含具体数据,只包含这些数据的位置信息),那么上图中的第一个Split则对应两个个文件块,第二个Split对应一个块.需要注意的是一个Split只会包含一个File的block,不会跨文件  2. 数据读取和处理 当我们把数据块分好的时候,Map…

一．Map的原理和运行流程 Map的输入数据源是多种多样的,我们使用hdfs作为数据源.文件在hdfs上是以block(块,Hdfs上的存储单元)为单位进行存储的. 1.分片 我们将这一个个block划分成数据分片,即Split(分片,逻辑划分,不包含具体数据,只包含这些数据的位置信息),那么上图中的第一个Split则对应两个个文件块,第二个Split对应一个块.需要注意的是一个Split只会包含一个File的block,不会跨文件.  2. 数据读取和处理 当我们把数据块分好的时候,MapRe…

MapReduce是一种编程模型,用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算.MapReduce采用”分而治之”的思想,把对大规模数据集的操作,分发给一个主节点管理下的各个分节点共同完成,然后通过整合各个节点的中间结果,得到最终结果.简单地说,MapReduce就是”任务的分解与结果的汇总”. MapReduce架构 先来看一下MapReduce1.0的架构图 上图中的TaskTracker对应HDFS中的DataNode, 在MapReduce1.x中,用于执行MapReduce任务的机器角色有…

MapReduce概述 MapReduce是一种分布式计算模型,运行时不会在一台机器上运行.hadoop是分布式的,它是运行在很多的TaskTracker之上的. 在我们的TaskTracker上面跑的是Map或者是Reduce Task任务. 通常我们在部署hadoop taskTracker 的时候,我们的TaskTracker同时还是我们的Datanode节点.datanode和tasktracker总是部署在一起的. MapReduce执行流程: 为什么要有多个datanode: 因为我…

市面上的hadoop权威指南一类的都是老版本的书籍了,索性学习并翻译了下最新版的Hadoop:The Definitive Guide, 4th Edition与大家共同学习. 我们通过提交jar包,进行MapReduce处理,那么整个运行过程分为五个环节: 1.向client端提交MapReduce job. 2.随后yarn的ResourceManager进行资源的分配. 3.由NodeManager进行加载与监控containers. 4.通过applicationMaster与Resou…

mapreduce1回顾 mapreduce1的不足 yarn的基本架构 yarn工作流程…

web应用启动做了什么? 读取web.xml文件   - web.xml常用配置参数: 1).context-param(上下文参数)2).listener(监听器配置参数)3).filter(过滤器配置参数)4).servle(servlet页面参数)5).其他 - 读取顺序:1)>>>2)>>>3)>>>4)(5))(具体对应的执行顺序也是如此) - 原理及过程1)应用在服务器上启动,容器按上述顺序自动读取web.xml中的参数2)容器创建一个上下…

本文主要说明X Window System的基本运行原理,其启动过程,及常见的跨网络运行X Window System. 一) 基本运行原理 X Window System采用C/S结构,但和我们常见的C/S不同.常见的C/S结构中,称提供服务的一方为server,即服务器端(如HTTP服务,FTP服务等),使用服务的称 本文主要说明X Window System的基本运行原理,其启动过程,及常见的跨网络运行X Window System. 一) 基本运行原理 X Window System采用…

JSP起源 在很多动态网页中,绝大部分内容都是固定不变的,只有局部内容需要动态产生和改变. 如果使用Servlet程序来输出只有局部内容需要动态改变的网页,其中所有的静态内容也需要程序员用Java程序代码产生,整个Servlet程序的代码将非常臃肿,编写和维护都将非常困难. 对大量静态内容的美工设计和相关HTML语句的编写,并不是程序员所要做的工作,程序员对此也不一定在行.网页美工设计和制作人员不懂Java编程,更是无法来完成这样的工作. 为了弥补Servlet的缺陷,SUN公司在Servlet…

一.概念综述 MapReduce是一种可用于数据处理的编程模型(或计算模型),该模型可以比较简单,但想写出有用的程序却不太容易.MapReduce能将大型数据处理任务分解成很多单个的.可以在服务器集群中并行执行的任务,而这些任务的计算结果可以合并在一起计算最终的结果.最重要的是,MapReduce的优势在于易于编程且能在大型集群(上千节点)并行处理大规模数据集,以可靠,容错的方式部署在商用机器上. 从MapReduce的所有长处来看,它基本上是一个批处理系统,并不适合交互式分析.不可能执行一条查…