本文转自http://edisonchou.cnblogs.com/ 一.什么是MapReduce MapReduce是Google的一项重要技术,它首先是一个编程模型,用以进行大数据量的计算.对于大数据量的计算,通常采用的处理手法就是并行计算.但对许多开发者来说,自己完完全全实现一个并行计算程序难度太大,而MapReduce就是一种简化并行计算的编程模型,它使得那些没有多有多少并行计算经验的开发人员也可以开发并行应用程序.这也就是MapReduce的价值所在,通过简化编程模型,降低了开发并行应…

很早之前就用过Hadoop,但对MapReduce中的具体数据流向过程一直不甚明了,用Python Streamming的方式写了几个MapReduce,对这个过程有了一定的认识. 首先我们知道,MapReduce的输入数据以Block的形式存储在HDFS上,默认是以64MB的大小存放在DataNode上,之所以取这个这么大的值而非磁盘块大小是因为通过这种方式减少磁盘寻道时间所占比例.数据的元信息存储在NameNode上,但这里明显有一个单点问题,如果NameNode出现故障,我们就不知道数据具…

1. 避免重复加载RDD 比如一份从HDFS中加载的数据 val rdd1 = sc.textFile("hdfs://url:port/test.txt"),这个test.txt只应该在你的程序中被加载一次,避免多次加载造成的性能开销. 2. 重复使用的RDD需要被缓存 Spark有数据持久化的几种策略,可以将RDD中的数据保存到内存或者磁盘中,后续对这个RDD的操作不会根据RDD lineage重新计算,而是直接从缓存中提取. 如果要对一个RDD进行持久化,只需要对这个RDD调用c…

在文章<MapReduce原理与设计思想>中,详细剖析了MapReduce的原理,这篇文章则通过实例重点剖析MapReduce 本文地址:http://www.cnblogs.com/archimedes/p/mapreduce-example-analysis.html,转载请注明源地址. 欢迎关注我的个人博客:www.wuyudong.com, 更多云计算与大数据的精彩文章 1.MapReduce概述 Hadoop Map/Reduce是一个使用简易的软件框架,基于它写出来的应用程序能够运…

一.mapTask并行度的决定机制 1.概述 一个job的map阶段并行度由客户端在提交job时决定 而客户端对map阶段并行度的规划的基本逻辑为: 将待处理数据执行逻辑切片(即按照一个特定切片大小,将待处理数据划分成逻辑上的多个split,然后每一个split分配一个mapTask并行实例处理 这段逻辑及形成的切片规划描述文件,由FileInputFormat实现类的getSplits()方法完成,其过程如下图: // 完整的笔记介绍,参考:http://blog.csdn.net/qq_26…

作业Job状态机维护了MapReduce作业的整个生命周期,即从提交到运行结束的整个过程.Job状态机被封装在JobImpl中,其主要包括14种状态和19种导致状态发生的事件. 作业Job的全部状态维护在类JobStateInternal中,如下所示: public enum JobStateInternal { // 作业新建状态,当作业Job被新创建时所处的状态 NEW, // 作业启动状态,此时运行时间已被设置,任务处于开始被调度阶段 SETUP, // 作业已初始化状态,此时作业中的Ma…

Thanks @读程序的手艺人 watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvaHVvemhhbmZlbmc=/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/SouthEast" alt=""> watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvaHVvemhhbmZlbmc=/font/5a6L5L2T…

一.神马是高大上的MapReduce MapReduce是Google的一项重要技术,它首先是一个编程模型,用以进行大数据量的计算.对于大数据量的计算,通常采用的处理手法就是并行计算.但对许多开发者来说,自己完完全全实现一个并行计算程序难度太大,而MapReduce就是一种简化并行计算的编程模型,它使得那些没有多有多少并行计算经验的开发人员也可以开发并行应用程序.这也就是MapReduce的价值所在,通过简化编程模型,降低了开发并行应用的入门门槛. 1.1 MapReduce是什么 Hadoop…

这篇文章主要介绍了浅析mongodb中group分组的实现方法及示例,非常的简单实用,有需要的小伙伴可以参考下. group做的聚合有些复杂.先选定分组所依据的键,此后MongoDB就会将集合依据选定键值的不同分成若干组.然后可以通过聚合每一组内的文档,产生一个结果文档.和数据库一样group常常用于统计.MongoDB的group还有很多限制,如:返回结果集不能超过16M, group操作不会处理超过10000个唯一键,好像还不能利用索引[不很确定]. 一.Group大约需要一下几个参数. 1…

本文转载:http://hi.baidu.com/_kouu/item/dc8d727b530f40346dc37cd1 在执行一个Job的时候,Hadoop会将输入数据划分成N个Split,然后启动相应的N个Map程序来分别处理它们. 数据如何划分?Split如何调度(如何决定处理Split的Map程序应该运行在哪台TaskTracker机器上)?划分后的数据又如何读取?这就是本文所要讨论的问题. 先从一张经典的MapReduce工作流程图出发: 1.运行mapred程序: 2.本次运行将生成…