2. MapReduce 简介 MapReduce 实际上是分为两个过程 map 过程 : 数据的读取 reduce 过程 : 数据的计算 并行计算是一个非常复杂的过程, mapreduce是一个并行框架. 在Hadoop中,每个MapReduce任务都被初始化为一个Job,每个Job又可以分为两种阶段:map阶段和reduce阶段.这两个阶段分别用两个函数表示,即map函数和reduce函数 我们可以看下典型的官方列子 开发 用idea 开发开发 pom.xml 添加依赖 <dependenc…

MapReduce简介 参考自[http://www.cnblogs.com/swanspouse/p/5130136.html] MapReduce定义: MapReduce是一种可用于数据处理的编程框架.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". 在分布式计算中,MapReduce框架负责处…

(一)MapReduce介绍 1.MapReduce简介   MapReduce是Hadoop生态系统的一个重要组成部分,与分布式文件系统HDFS.分布式数据库HBase一起合称为传统Hadoop的三驾马车,一起构成了一个面向海量数据的分布式系统的基础架构.   MapReduce是一个用于大规模数据(大于1TB)处理的分布式计算模型.编程模型,它最初是由Google设计并实现的,在Google提出时,给它的定义是:Map/Reduce是一个编程模型(programming model),是一个…

本文为senlie原创,转载请保留此地址:http://www.cnblogs.com/senlie/ 1.概要很多计算在概念上很直观,但由于输入数据很大,为了能在合理的时间内完成,这些计算必须分布在数以百计数以千计的机器上.例如处理爬取得到的文档.网页请求日志来计算各种衍生数据,如倒排索引,网页文档的各种图结构表示,从每个主机上爬取的文档数,在某一天最频繁的查询的集合. MapReduce 是为处理和生成大数据集的编程模式和相应的实现.用户指定一个 map 函数来处理一个键值对来生成一个键值对…

1.MapReduce(一个分布式运算框架)将数据分为数据块,发送到不同的节点,并行方式处理. 2.NodeManager和DataNode在一个节点上,程序与数据在一个节点. 3.内容分为两个部分 1) Map 读取文件,将数据分块,输入输出都是<key,value> 2) Reduce 输入输出都是<key,value>,输入的key是Map输出的key,输入的value是map输出的所有key一样的value 4.修改配置文件hadoop-2.6.0/etc/hadoop/m…

转自http://prinx.blog.163.com/blog/static/190115275201211128513868/和http://www.cnblogs.com/jie465831735/archive/2013/03/06.html 按如下顺序看效果最佳: 1.       MapReduce Simplied Data Processing on Large Clusters 2.       Hadoop环境的安装 By 徐伟 3.       Parallel K-Mea…

简单解释 MapReduce 算法 一个有趣的例子 你想数出一摞牌中有多少张黑桃.直观方式是一张一张检查并且数出有多少张是黑桃? MapReduce方法则是: 给在座的所有玩家中分配这摞牌 让每个玩家数自己手中的牌有几张是黑桃,然后把这个数目汇报给你 你把所有玩家告诉你的数字加起来,得到最后的结论 拆分 MapReduce合并了两种经典函数: 映射(Mapping)对集合里的每个目标应用同一个操作.即,如果你想把表单里每个单元格乘以二,那么把这个函数单独地应用在每个单元格上的操作就属于mappi…

目录-探索mapreduce 1.Mapreduce的模型简介与特性?Yarn的作用? 2.mapreduce的工作原理是怎样的? 3.配置Yarn与Mapreduce.演示Mapreduce例子程序 4.javaApi开发Mapreduce程序 发散思考-入门mapreduce 思考题:假设有一个长度为1000万的int数组,求数组数据长度. 答:如果是应试考试,你说觉得太简单了吧,一个for循环就搞定.可是,它是一个面试,你如何通过解决这一个问题就脱颖而出呢?凡是,大数据量计算一定要向多线程…

前言 前面以前把关于HDFS集群的所有知识给讲解完了,接下来给大家分享的是MapReduce这个Hadoop的并行计算框架. 一.背景 1)爆炸性增长的Web规模数据量 2)超大的计算量/计算复杂度 3)并行计算大趋所势 二.大数据的并行计算 1)一个大数据若可以分为具有同样计算过程的数据块,并且这些数据块之间不存在数据依赖关系,则提高处理速度最好的办法就是并行计算. 2)大数据并行计算 三.Hadoop的MapReduce概述 3.1.需要MapReduce原因 3.2.MapReduce简介…

在 <分布式学习最佳实践:从分布式系统的特征开始(附思维导图)>一文中,提到学习分布式系统的一个好方法是思考分布式系统要解决的问题,有哪些衡量标准,为了解决这些问题:提出了哪些理论.协议.算法,这些解决办法各自的优缺点.适用场景:然后再思考,不同的系统是如何解决同一个问题的,比如说数据分片,比如说元数据的高可用,到了工程实践这个层面是怎么解决的. 上面是从问题出发,寻找答案.而另一个方法,是从一个具体的系统出发,分析这个分布式系统是如何解决需要解决所有问题,如何根据实际情况对分布式特性进行权衡…