在8088端口可以看到日志文件(主要看error),操作如下: 1.window jdk版本最好和linux jdk 版本一致,不然容易出现莫名奇妙的bug 之前出现一个bug: UnsupportedClassVersionError: ....... 就是版本错误引起的,花了好长的时间才搞定 2.当出现ClassNotFoundException 时,需要将src的文件export成jar包放入如下路径,然后在主函数加入代码如下: 3.如果出现  INFO mapreduce.Job: Jo…

详见:http://blog.yemou.net/article/query/info/tytfjhfascvhzxcyt243 谈mapreduce运行机制,可以从很多不同的角度来描述,比如说从mapreduce运行流程来讲解,也可以从计算模型的逻辑流程来进行讲解,也许有些深入理解了mapreduce运行机制还会从更好的角度来描述,但是将mapreduce运行机制有些东西是避免不了的,就是一个个参入的实例对象,一个就是计算模型的逻辑定义阶段,我这里讲解不从什么流程出发,就从这些一个个牵涉的对象…

MapReduce是一种编程模型,用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算.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”. MapReduce架构 先来看一下MapReduce1.0的架构图 上图中的TaskTracker对应HDFS中的DataNode, 在MapReduce1.x中,用于执行MapReduce任务的机器角色有…

市面上的hadoop权威指南一类的都是老版本的书籍了,索性学习并翻译了下最新版的Hadoop:The Definitive Guide, 4th Edition与大家共同学习. 我们通过提交jar包,进行MapReduce处理,那么整个运行过程分为五个环节: 1.向client端提交MapReduce job. 2.随后yarn的ResourceManager进行资源的分配. 3.由NodeManager进行加载与监控containers. 4.通过applicationMaster与Resou…

Hadoop中的MapReduce是一个使用简单的软件框架,基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个机器组成的大型集群上,并且以一种可靠容错并行处理TB级别的数据集. 一个MapReduce作业(job)通常会把输入的数据集切分为若干独立的数据块,由Map任务并行处理它们.框架会对map函数的输出先进行排序,然后把结果输入 给Reduce任务.通常作业的输入和输出都会被存储在文件系统中.整个框架负责任务的调度和和监控,以及重新执行已经失败的任务. 通常,MapReduce框架和分布式文件系统是运…

1 概述 该瞅瞅MapReduce的内部执行原理了,曾经仅仅知道个皮毛,再不搞搞,不然怎么死的都不晓得.下文会以2.4版本号中的WordCount这个经典样例作为分析的切入点.一步步来看里面究竟是个什么情况. 2 为什么要使用MapReduce Map/Reduce.是一种模式,适合解决并行计算的问题,比方TopN.贝叶斯分类等. 注意.是并行计算,而非迭代计算,像涉及到层次聚类的问题就不太适合了. 从名字能够看出,这样的模式有两个步骤,Map和Reduce. Map即数据的映射,用于把一组键值…

研究MapReduce已经有一段时间了.起初是从分析WordCount程序开始,后来开始阅读Hadoop源码,自认为已经看清MapReduce的运行流程.现在把自己的理解贴出来,与大家分享,欢迎纠错. 还是以最经典的WordCount程序作为基础,来分析map阶段.reduce阶段和最复杂的shuffle阶段. 文本1:hello world                                      文本2:map reduce hello hadoop            …

Mapreduce的运算过程为两个阶段: 第一个阶段的map task相互独立,完全并行: 第二个阶段的reduce task也是相互独立,但依赖于上一阶段所有map task并发实例的输出: 这些task任务分布在多台机器运行,它的运行管理是有一个master负责,这个master由yarn负责启动,那么yarn如何知道启动多少个map task进程去计算呢? 下面概述一下Mapreduce的执行流程: 1.客户端首先会访问hdfs的namenode获取待处理数据的信息(文件数及文件大小),形…

和HDFS一样,MapReduce也是采用Master/Slave的架构 MapReduce1包含4个部分:Client.JobTracker.TaskTracker和Task Client 将JAR文件.配置参数Configuration.计算分片.Distributed Cache 文件存储在HDFS 向 JobTracker 申请JobId JobTracker 负责资源监控和作业调度 监控所有TaskTracker 与job的健康状况,一旦发现失败,就将相应的任务转移到其他节点 跟踪任务…

原文 一．Map的原理和运行流程 Map的输入数据源是多种多样的,我们使用hdfs作为数据源.文件在hdfs上是以block(块,Hdfs上的存储单元)为单位进行存储的. 1.分片 我们将这一个个block划分成数据分片,即Split(分片,逻辑划分,不包含具体数据,只包含这些数据的位置信息),那么上图中的第一个Split则对应两个个文件块,第二个Split对应一个块.需要注意的是一个Split只会包含一个File的block,不会跨文件  2. 数据读取和处理 当我们把数据块分好的时候,Map…