不多说,直接上干货! Hadoop的ChainMapper和ChainReducer使用案例(链式处理) 什么是ChainMapper/ChainReducer?…
Azkaban是什么?(一) Azkaban的功能特点(二) Azkaban的架构(三) 不多说,直接上干货! http://www.cnblogs.com/zlslch/category/938837.html 目前,市面上最流行的两种Hadoop工作流引擎调度器Azkaban与Oozie. 具体,可以进一步看我的博客. Azkaban概念学习系列http://www.cnblogs.com/zlslch/category/938837.html 和Oozie概念学习系列http://www.…
继上篇了解了使用MapReduce计算平均数以及去重后,我们再来一探MapReduce在排序以及单表关联上的处理方法.在MapReduce系列的第一篇就有说过,MapReduce不仅是一种分布式的计算方法,更是一种解决问题的新思维.新思路.将原先看似可以一条龙似的处理一刀切成两端,一端是Map.一端是Reduce,Map负责分,Reduce负责合. 1.MapReduce排序 问题模型: 给出多个数据文件输入如: sortfile1.txt 11 13 15 17 19 21 23 25 27…
不多说,这里,直接上干货!从这篇博客起,逐步分享如下: 1.工作流 2.Hadoop工作流(内置) 3.第三方框架--Azkaban(推荐外安装)…
** Hadoop框架基础(三) 上一节我们使用eclipse运行展示了hdfs系统中的某个文件数据,这一节我们简析一下离线计算框架MapReduce,以及通过eclipse来编写关于MapReduce的代码,在Hadoop第一小节内容中,我们成功运行了官方的WordCount的案例,这一节我们自己编写代码走一下这个流程. 本节目标: * 了解mapreduce原理 * 编写wordcount的mapreduce案例 ** MapReduce简述及架构     上图简单的阐明了map和reduc…
不多说,直接上干货!      Hadoop的MR作业支持链式处理,类似在一个生产牛奶的流水线上,每一个阶段都有特定的任务要处理,比如提供牛奶盒,装入牛奶,封盒,打印出厂日期,等等,通过这样进一步的分工,从而提高了生产效率,那么在我们的Hadoop的MapReduce中也是如此,支持链式的处理方式,这些Mapper像Linux管道一样,前一个Mapper的输出结果直接重定向到下一个Mapper的输入,形成一个流水线,而这一点与Lucene和Solr中的Filter机制是非常类似的,Hadoop项…
The ChainMapper class allows to use multiple Mapper classes within a single Map task.  The ChainReducer class allows to chain multiple Mapper classes after a Reducer within the Reducer task. 没有Chain之前,只能通用多个Job迭代来实现数据递进处理,这样做的缺点是: a. 每次迭代,如果所有 Job 对象…
介绍 Azkaban是twitter出的一个任务调度系统,操作比Oozie要简单很多而且非常直观,提供的功能比较简单.Azkaban以Flow为执行单元进行定时调度,Flow就是预定义好的由一个或多个可存在依赖关系的Job组成的工作流.Azkaban的官方主页是http://azkaban.github.io/azkaban2/ ,它的的主要特点有下面几个: 兼容所有Hadoop版本(1.x,2.x,CDH) 可以通过WebUI进行管理配置,操作方便 可以通过UI配置定时调度 扩展性好,可针对某…
Azkaban是twitter出的一个任务调度系统,操作比Oozie要简单很多而且非常直观,提供的功能比较简单.Azkaban以Flow为执行单元进行定时调度,Flow就是预定义好的由一个或多个可存在依赖关系的Job组成的工作流.Azkaban的官方主页是http://azkaban.github.io/azkaban2/ ,它的的主要特点有下面几个: 兼容所有Hadoop版本(1.x,2.x,CDH) 可以通过WebUI进行管理配置,操作方便 可以通过UI配置定时调度 扩展性好,可针对某一问题…
MapReduce编程模型 在Google的一篇重要的论文MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters中提到,Google公司有大量的诸如Web请求日志.爬虫抓取的文档之类的数据需要处理,由于数据量巨大,只能将其分散在成百上千台机器上处理,如何处理并行计算.如何分发数据.如何处理错误,所有这些问题综合在一起,需要大量的代码处理,因此也使得原本简单的运算变得难以处理. 为了解决上述复杂的问题,Google设计一个新的抽象模型,使用这…