谈谈MapReduce的概念.Hadoop MapReduce和Spark基于MR的实现 什么是MapReduce? MapReduce是一种分布式海量数据处理的编程模型,用于大规模数据集的并行运算. 有以下几个特点: 分而治之,并行处理. 抽象了map和reduce的计算流程,对于分布式存储的数据可以并行的进行map处理,之后在reduce端对map结果进行汇总. 移动计算而非移动数据. 数据的计算传输需要大量的磁盘和网络IO.MapReduce会尽量在数据存储的节点执行计算,以减少不必要的开…

其实啊,spilt是,控制Apache Hadoop Mapreduce的map并发任务数,详细见http://www.cnblogs.com/zlslch/p/5713652.html map,是mapper代码 partitioner,自定义分组,详细见http://www.cnblogs.com/zlslch/p/5713701.html sort,自定义排序,详细见http://www.cnblogs.com/zlslch/p/5713701.html reduce,是reducer代码…

Hadoop的MapReduce的Map Task和Reduce Task都是进程级别的:而Spark Task则是基于线程模型的. 多进程模型和多线程模型 所谓的多进程模型和多线程模型,指的是同一个节点上多个任务的运行模式.无论是MapReduce和Spark,整体上看都是多进程的:MapReduce应用程序是由多个独立的Task进程组成的:Spark应用程序的运行环境是由多个独立的Executor进程(每个应用程序使用一个Executor进程)构建的临时资源池构成的. 多进程模型便于细粒度控…

https://blog.csdn.net/u010697988/article/details/70173104 大数据的分布式计算框架目前使用的最多的就是hadoop的mapReduce和Spark,mapReducehe和Spark之间的最大区别是前者较偏向于离线处理,而后者重视实现性,下面主要介绍mapReducehe和Spark两者的shuffle过程. MapReduce的Shuffle过程介绍 Shuffle的本义是洗牌.混洗,把一组有一定规则的数据尽量转换成一组无规则的数据,越随…

用的apache Hadoop3.X,今天运行MR报错: 找不到或无法加载主类 org.apache.hadoop.mapreduce.v2.app.MRAppMaster 关键需要配置两个配置:mapred-site.xml 和 yarn-site.xml下面配置hadoop classpath. 先运行shell命令:hadoop classpath 复制输出到上面两个文件中: 重启下集群就好了.…

原 Hadoop MapReduce 框架的问题 原hadoop的MapReduce框架图 从上图中可以清楚的看出原 MapReduce 程序的流程及设计思路: 首先用户程序 (JobClient) 提交了一个 job,job 的信息会发送到 Job Tracker 中,Job Tracker 是 Map-reduce 框架的中心,他需要与集群中的机器定时通信 (heartbeat), 需要管理哪些程序应该跑在哪些机器上,需要管理所有 job 失败.重启等操作. TaskTracker 是 Ma…

一直在搞spark,也没时间弄hadoop,不过Hadoop基本的编程我觉得我还是要会吧,看到一篇不错的文章,不过应该应用于hadoop2.0以前,因为代码中有  conf.set("mapred.job.tracker", "192.168.1.2:9001");新框架中已改为 Yarn-site.xml 中的 resouceManager 及 nodeManager 具体配置项,新框架中历史 job 的查询已从 Job tracker 剥离,归入单独的mapre…

从分治算法说起 要说 Hadoop MapReduce 就不得不说分治算法,而分治算法其实说白了,就是四个字 分而治之 .其实就是将一个复杂的问题分解成多组相同或类似的子问题,对这些子问题再分,然后再分.直到最后的子问题可以简单得求解. 要具体介绍分治算法,那就不得不说一个很经典的排序算法 -- 归并排序.这里不说它的具体算法代码,只说明它的主要思想.而归并排序的思想正是分治思想. 归并排序采用递归的方式,每次都将一个数组分解成更小的两个数组,再对这两个数组进行排序,不断递归下去.直到分解成最简…

作者:Syn良子 出处:http://www.cnblogs.com/cssdongl 转载请注明出处 大家都知道用mapreduce或者spark写入已知的hbase中的表时,直接在mapreduce或者spark的driver class中声明如下代码 job.getConfiguration().set(TableOutputFormat.OUTPUT_TABLE, tablename); 随后mapreduce在mapper或者reducer中直接context写入即可,而spark则是…

YARN:Yet Another Resource Negotiator, Hadoop集群的资源管理器,可以对运行在Hadoop上的MapReduce V2,Spark,Impala等进行内存和CPU的分配. MapReduce过程分析 input split(输入分片)阶段:在进行Map之前,会根据输入文件的大小进行输入分片,每个输入分片对应一个Map任务.输入分片本身并不记录输入数据的内容,而是记录一个分片的长度和一个记录数据所在位置的数组.输入分片往往和HDFS的block关系密切,比如…