在Hadoop中,我们可以通过Job对象的submit()方法来运行MapReduce作业,也可以调用waitForCompletion()用于提交以前没有提交过的作业,并等待它的完成.其中,submit()方法调用封装了大量的处理细节,如下图所示:   在最高层,有5个独立的实体. 客户端,提交MapReduce作业: YARN资源管理器,负责协调集群上计算机资源的分配: YARN节点管理器,负责启动和监视集群中机器上的计算容器(container): MapReduce的applicatio…

OutputFormat概述 OutputFormat主要是用来指定MR程序的最终的输出数据格式 . 默认使用的是TextOutputFormat,默认是将数据一行写一条数据,并且把数据放到指定的输出目录下,以 part-r-xxxxx数字开头.并且默认情况下有几个ReduceTask就有几个结果文件产生 自定义OutputFormat 自定义OutputFormat的详细流程: 定义MyOutputFormat继承FileOutputFormat<T>,泛型传入的是Reducer的输出类型…

一.经典MapReduce的作业运行机制 如下图是经典MapReduce作业的工作原理: 1.1 经典MapReduce作业的实体 经典MapReduce作业运行过程包含的实体: 客户端,提交MapReduce作业. JobTracker,协调作业的运行.JobTracker是一个Java应用程序,它的主类是JobTracker. TaskTracker,运行作业划分后的任务.TaskTracker是Java应用程序,它的主类是TaskTracker. 分布式文件系统(一般为HDFS),用来在其…

转自:http://www.aboutyun.com/thread-15494-1-2.html 问题导读1.HDFS框架组成是什么?2.HDFS文件的读写过程是什么?3.MapReduce框架组成是什么?4.MapReduce工作原理是什么?5.什么是Shuffle阶段和Sort阶段? 还记得2.5年前就搭建好了Hadoop伪分布式集群,安装好Eclipse后运行成功了WordCount.java,然后学习Hadoop的步伐就变得很慢了,相信有很多小伙伴和我一样.自己对MR程序(特指Hadoo…

还是那句话,看别人写的的总是觉得心累,代码一贴,一打包,扔到Hadoop上跑一遍就完事了????写个测试样例程序(MapReduce中的Hello World)还要这么麻烦!!!?,还本地打Jar包,传到Linux上,最后再用jar命令运行jar包敲一遍in和out参数,我去,我是受不了了,我很捉急,. 我就想知道MapReduce的工作原理,而知道原理后,我就想在本地用Java程序跑一遍整个MapReduce的计算过程,这个很难吗? 搜遍全网,没发现几个是自己想要的(也有可能漏掉了),都是可以…

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…

目录:1.MapReduce作业运行流程2.Map.Reduce任务中Shuffle和排序的过程 1.MapReduce作业运行流程 流程示意图: 流程分析: 1.在客户端启动一个作业. 2.向JobTracker请求一个Job ID. 3.将运行作业所需要的资源文件复制到HDFS上,包括MapReduce程序打包的JAR文件.配置文件和客户端计算所得的输入划分信息.这些文件都存放在JobTracker专门为该作业创建的文件夹中.文件夹名为该作业的Job ID.JAR文件默认会有10个副本(ma…

第一部分:MapReduce工作原理 MapReduce 角色•Client :作业提交发起者.•JobTracker: 初始化作业,分配作业,与TaskTracker通信,协调整个作业.•TaskTracker:保持JobTracker通信,在分配的数据片段上执行MapReduce任务.提交作业•在作业提交之前,需要对作业进行配置•程序代码,主要是自己书写的MapReduce程序.•输入输出路径•其他配置,如输出压缩等.•配置完成后,通过JobClinet来提交作业的初始化•客户端提交完成后,…

第一部分:MapReduce工作原理   MapReduce 角色•Client :作业提交发起者.•JobTracker: 初始化作业,分配作业,与TaskTracker通信,协调整个作业.•TaskTracker:通过心跳heartbeat保持JobTracker通信,在分配的数据片段上执行MapReduce任务.提交作业•在作业提交之前,需要对作业进行配置•程序代码,主要是自己书写的MapReduce程序.•输入输出路径•其他配置,如输出压缩等.•配置完成后,通过JobClinet来提交作…

MapReduce工作原理图文详解 1.Map-Reduce 工作机制剖析图: 1.首先,第一步,我们先编写好我们的map-reduce程序,然后在一个client 节点里面进行提交.(一般来说可以在Hadoop集群里里面的任意一个节点进行,只要该节点装了Hadoop并且连入了Hadoop集群) 2.job client 在收到这个请求以后呢,会找到JobTracker并且请求一个作业ID(Job ID).(根据我们的核心配置文件,可以很轻易的找到JobTracker) 3.通过HDFS 系统把…

一.MapReduce的概念 MapReduce是hadoop的核心组件之一,hadoop要分布式包括两部分,一是分布式文件系统hdfs,一部是分布式计算框就是mapreduce,两者缺一不可,也就是说,可以通过mapreduce很容易在hadoop平台上进行分布式的计算编程. 1.MapReduce编程模型 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,MapRed…

前言 :本文旨在理清在Hadoop中一个MapReduce作业(Job)在提交到框架后的整个生命周期过程,权作总结和日后参考,如有问题,请不吝赐教.本文不涉及Hadoop的架构设计,如有兴趣请参考相关书籍和文献.在梳 理过程中,我对一些感兴趣的源码也会逐行研究学习,以期强化基础. 作者 :Jaytalent 开始日期 :2013年9月9日 参考资料:[1]<Hadoop技术内幕--深入解析MapReduce架构设计与实现原理>董西成                   [2]Hadoop 1.…

前言 :本文旨在理清在Hadoop中一个MapReduce作业(Job)在提交到框架后的整个生命周期过程,权作总结和日后参考,如有问题,请不吝赐教.本文不涉及Hadoop的架构设计,如有兴趣请参考相关书籍和文献.在梳 理过程中,我对一些感兴趣的源码也会逐行研究学习,以期强化基础. 作者 :Jaytalent 开始日期 :2013年9月9日 参考资料:[1]<Hadoop技术内幕--深入解析MapReduce架构设计与实现原理>董西成                   [2]Hadoop 1.…

转载自http://www.aboutyun.com/thread-6723-1-1.html 有时候我们在用,但是却不知道为什么.就像苹果砸到我们头上,这或许已经是很自然的事情了,但是牛顿却发现了地球的万有引力.ok了,希望通过了解MapReduce,我们能够写出更好的MapReduce例子.第一部分:MapReduce工作原理<ignore_js_op> <ignore_js_op> MapReduce 角色•Client :作业提交发起者.•JobTracker: 初始化作业…

在学习Hadoop,慢慢的从使用到原理,逐层的深入吧 第一部分:MapReduce工作原理   MapReduce 角色 •Client :作业提交发起者. •JobTracker: 初始化作业,分配作业,与TaskTracker通信,协调整个作业. •TaskTracker:保持JobTracker通信,在分配的数据片段上执行MapReduce任务. 提交作业 •在作业提交之前,需要对作业进行配置 •程序代码,主要是自己书写的MapReduce程序. •输入输出路径 •其他配置,如输出压缩等.…

MapReduce简介 MapReduce是一种并行可扩展计算模型,并且有较好的容错性,主要解决海量离线数据的批处理.实现下面目标 ★ 易于编程 ★ 良好的扩展性 ★ 高容错性   MapReduce有哪些角色?各自的作用是什么? MapReduce由JobTracker和TaskTracker组成.JobTracker负责资源管理和作业控制,TaskTracker负责任务的运行.   MapReduce程序执行流程 程序执行流程图如下:   (1) 开发人员编写好MapReduce progr…

Hadoop基础-MapReduce的工作原理第二弹 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.Split(切片)  1>.MapReduce处理的单位(切片) 想必你在看MapReduce的源码的时候,是不是也在源码中看到了一行注释“//Create the splits for the job”(下图是我跟源码的部分截图),这个切片是MapReduce的最重要的概念,没有之一!因为MapReduce处理的单位就是切片.  2>.逻辑切割 还记得hdfs存储的默认…

Hadoop基础-MapReduce的工作原理第一弹 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 在本篇博客中,我们将深入学习Hadoop中的MapReduce工作机制,这些知识将为我们随后学习写MapReduce高级编程奠定基础. 一.剖析MapReduce作业运行机制 MapReduce是hadoop的编程模型,它的核心思想就是映射(Map)和化简(Reduce). 1>.作业的提交 可以通过一个简单的方法调用来运行MapReduce作业:Job对象的submit()…

转自 http://weixiaolu.iteye.com/blog/1474172前言:  前段时间我们云计算团队一起学习了hadoop相关的知识,大家都积极地做了.学了很多东西,收获颇丰.可是开学后,大家都忙各自的事情,云计算方面的动静都不太大.呵呵~不过最近在胡老大的号召下,我们云计算团队重振旗鼓了,希望大伙仍高举“云在手,跟我走”的口号战斗下去.这篇博文就算是我们团队“重启云计算”的见证吧,也希望有更多优秀的文章出炉.汤帅,亮仔,谢总•••搞起来啊! 呵呵,下面我们进入正题,这篇文章主要…

MapReduce工作原理图文详解 一 MapReduce程序执行流程 程序执行流程图如下: 流程分析:1.在客户端启动一个作业.2.向JobTracker请求一个Job ID.3.将运行作业所需要的资源文件复制到HDFS上,包括MapReduce程序打包的JAR文件.配置文件和客户端计算所得的输入划分信息.这些文件都存放在JobTracker专门为该作业创建的文件夹中.文件夹名为该作业的Job ID.JAR文件默认会有10个副本(mapred.submit.replication属性控制):输…

作业要求来源:https://edu.cnblogs.com/campus/gzcc/GZCC-16SE2/homework/3319 1.用自己的话阐明Hadoop平台上HDFS和MapReduce的功能.工作原理和工作过程. HDFS常用功能 1.元数据 2.检查点 3.DataNode功能 HDFS工作原理 1 分布式文件系统,它所管理的文件是被切块存储在若干台datanode服务器上.2 hdfs提供了一个统一的目录树来定位hdfs中的文件,客户端访问文件时只要指定目录树的路径即可,不用…

文章概览: 1.MapReduce简介 2.MapReduce有哪些角色?各自的作用是什么? 3.MapReduce程序执行流程 4.MapReduce工作原理 5.MapReduce中Shuffle过程 6.MapReduce编程主要组件 7.针对MapReduce的缺点,YARN解决了什么? MapReduce简介 MapReduce是一种并行可扩展计算模型,并且有较好的容错性,主要解决海量离线数据的批处理.实现下面目标 ★ 易于编程 ★ 良好的扩展性 ★ 高容错性   MapReduce有…

1.用自己的图,描述HDFS体系结构.工作原理与流程. 读数据的流程 2.伪分布式安装Hadoop.…

关于二次排序主要涉及到这么几个东西: 在0.20.0 以前使用的是 setPartitionerClass setOutputkeyComparatorClass setOutputValueGroupingComparator 在0.20.0以后使用是 job.setPartitionerClass(Partitioner p); job.setSortComparatorClass(RawComparator c); job.setGroupingComparatorClass(RawCom…

前言 :本文旨在理清在Hadoop中一个MapReduce作业(Job)在提交到框架后的整个生命周期过程,权作总结和日后参考,如有问题,请不吝赐教.本文不涉及Hadoop的架构设计,如有兴趣请参考相关书籍和文献.在梳 理过程中,我对一些感兴趣的源码也会逐行研究学习,以期强化基础. 作者 :Jaytalent 开始日期 :2013年9月9日 参考资料:[1]<Hadoop技术内幕--深入解析MapReduce架构设计与实现原理>董西成                   [2]   Hadoop…

前言 :本文旨在理清在Hadoop中一个MapReduce作业(Job)在提交到框架后的整个生命周期过程,权作总结和日后参考,如有问题,请不吝赐教.本文不涉及Hadoop的架构设计,如有兴趣请参考相关书籍和文献.在梳 理过程中,我对一些感兴趣的源码也会逐行研究学习,以期强化基础. 作者 :Jaytalent 开始日期 :2013年9月9日 参考资料:[1]<Hadoop技术内幕--深入解析MapReduce架构设计与实现原理>董西成                   [2]   Hadoop…

(hadoop安装方法:http://blog.csdn.net/wangjia55/article/details/53160679这里不再累述) hadoop是针对大数据设计的一个计算架构.如果你有几百TB的数据需要检索,你在控制终端敲下命令,计算机会向几百分布式台云服务器同时发布命令,使他们开始运行.并且把结果返回给你 hadoop分为大概念, HDFS(分布式文件系统)+MapReduce(分布式计算模型) HDFS 优点 适合大文件的存储,并且由备份策略,有比较好的容错和恢复机制,支持…

1.YARN 是什么? 从业界使用分布式系统的变化趋势和 hadoop 框架的长远发展来看,MapReduce的 JobTracker/TaskTracker 机制需要大规模的调整来修复它在可扩展性,内存消耗,线程模型,可靠性和性能上的缺陷.在过去的几年中,hadoop 开发团队做了一些 bug 的修复,但是这些修复的成本越来越高,这表明对原框架做出改变的难度越来越大.为从根本上解决旧MapReduce框架的性能瓶颈,促进 Hadoop 框架的更长远发展,从 0.23.0 版本开始,Hadoop…

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…

转自:http://blog.csdn.net/jaytalent?viewmode=contents MapReduce调度与执行原理系列文章 一.MapReduce调度与执行原理之作业提交 二.MapReduce调度与执行原理之作业初始化 三.MapReduce调度与执行原理之任务调度 四.MapReduce调度与执行原理之任务调度(续) 前言:本文旨在理清在Hadoop中一个MapReduce作业(Job)在提交到框架后的整个生命周期过程,权作总结和日后参考,如有问题,请不吝赐教.本文不涉…