PS:实操部分就省略了哈,准备最近好好看下理论这块,其实我是比较懒得哈!!! <?>MapReduce的概述 MapReduce是一种计算模型,进行大数据量的离线计算.MapReduce实现了Map和Reduce两个功能:其中Map是滴数据集上的独立元素进行指定的操作,生成键——值对形式中间结果.其中Reduce则对中间结果中相同“键”的所有“值”进行规约(分类和归纳),以得到最终结果. <?>如何进行并行分布式计算? 并行计算(如SPARK) 是相对于串行计算而言,一般可分为时间…

简单介绍一下项目背景——很简单,作死去接下老师的活,然后一干就是半个月,一直忙着从零基础到使用Hadoop中的MapReduce来解决一个实际问题,也就是用来计算一个数据量较大的二度朋友关系. 那么首先是我的上一篇博文:Hadoop之初体验 上一篇博文是将所有的准备前的环境搭建起来了,接下来就HDFS的一些基本的命令操作,那么这些命令如果是想要使用Hadoop的话,那么你就应当熟练的使用(类似于Linux中的命令,那么使用时稍微参考一下,时间不长就能够熟悉) 下边开始介绍MapReduce. 为…

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…

Hadoop 新 MapReduce 框架 Yarn 详解: http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-hadoop-yarn/ Apache Hadoop于2005年推出,提供了核心的MapReduce处理引擎来支持大规模数据工作负载的分布式处理.7年后的今天,Hadoop正在经历着一次彻底检查,不仅支持MapReduce,还支持其他分布式处理模型. [编者按]成熟.通用让Hadoop深得大数据玩家喜爱,即使是在YARN出现之前…

用PHP编写Hadoop的MapReduce程序     Hadoop流 虽然Hadoop是用Java写的,但是Hadoop提供了Hadoop流,Hadoop流提供一个API, 允许用户使用任何语言编写map函数和reduce函数.Hadoop流动关键是,它使用UNIX标准流作为程序与Hadoop之间的接口.因此,任何程序只要可以从标准输入流中读取数据,并且可以把数据写入标准输出流中,那么就可以通过Hadoop流使用任何语言编写MapReduce程序的map函数和reduce函数.例如:bin/…

摘要:MapReduce程序进行数据去重. 关键词:MapReduce   数据去重 数据源:人工构造日志数据集log-file1.txt和log-file2.txt. log-file1.txt内容 2014-1-1    wangluqing 2014-1-2    root 2014-1-3   root 2014-1-4  wangluqing 2014-1-5  root 2014-1-6  wangluqing log-file2.txt内容 2014-1-1  root 2014-…

从hadoop框架与MapReduce模式中谈海量数据处理 前言 几周前,当我最初听到,以致后来初次接触Hadoop与MapReduce这两个东西,我便稍显兴奋,认为它们非常是神奇.而神奇的东西常能勾起我的兴趣.在看过介绍它们的文章或论文之后,认为Hadoop是一项富有趣味和挑战性的技术,且它还牵扯到了一个我更加感兴趣的话题:海量数据处理. 由此,近期凡是空暇时,便在看"Hadoop"."MapReduce""海量数据处理"这方面的论文.但在看论…

根据近期需要hadoop的MapReduce程序集成到一个大的应用C/C++书面框架.在需求make当自己主动MapReduce编译和打包的应用. 在这里,一个简单的WordCount1一个例子详细的实施细则,注意:hadoop版本号2.4.0. 源码包括两个文件.一个是WordCount1.java是详细的对单词计数实现的逻辑.第二个是CounterThread.java.当中简单的当前处理的行数做一个统计和打印.代码分别见附1. 编写makefile的关键是将hadoop提供的jar包的路径…

Hadoop基础-MapReduce入门篇之编写简单的Wordcount测试代码 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. 本文主要是记录一写我在学习MapReduce时的一些琐碎的学习笔记, 方便自己以后查看.在调用API的时候,可能会需要maven依赖,添加依赖的包如下: <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.ap…

Hadoop基础-MapReduce的常用文件格式介绍 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.MR文件格式-SequenceFile 1>.生成SequenceFile文件(SequenceFileOutputFormat) The Apache Hadoop software library is a framework that allows for the distributed processing of large data sets across cl…

Hadoop基础-MapReduce的Join操作 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.连接操作Map端Join(适合处理小表+大表的情况) no001 no002 no003 no004 no005 no006 no007 no008 orders.txt 文件内容 linghunbaiduren yinzhengjie alex linhaifeng wupeiqi xupeicheng changqiling laowang customers.txt 文…

Hadoop基础-MapReduce的排序 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.MapReduce的排序分类 1>.部分排序 部分排序是对单个分区进行排序,举个简单的例子,第一个分区中的数据为1,3,5:而第二个分区为2,4,这两个分区的值看起来是没有连续性的,但是每个分区中的数据又是排序的!下面是我画的一个草图: 2>.全排序 全排序是对所有分区中的数据均排序,比如第一个分区的值为1,2,3,而第二个分区为4,5 很显然2个分区是经过排序的,可以明显的看清楚…

Hadoop基础-MapReduce的数据倾斜解决方案 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.数据倾斜简介 1>.什么是数据倾斜 答:大量数据涌入到某一节点,导致此节点负载过重,此时就产生了数据倾斜. 2>.处理数据倾斜的两种方案 第一:重新设计key: 第二:设计随机分区: 二.模拟数据倾斜 screw.txt 文件内容 1>.App端代码 /* @author :yinzhengjie Blog:http://www.cnblogs.com/yinzh…

Hadoop基础-MapReduce的Partitioner用法案例 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.Partitioner关键代码剖析 1>.返回的分区号 2>.partitioner默认是通过hash方法实现的 返回的是一个int类型的数组: 3>.HashPartitioner 接下来咱们就看看Partition在MapReduce的作用是什么吧. 二.Partitioner在MapReduce的位置 1>.什么是Partitioner…

Hadoop基础-MapReduce的Combiner用法案例 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.编写年度最高气温统计 如上图说所示:有一个temp的文件,里面存放的是每年的数据,该数据全部是文本内容,大小2M左右,我已将他放在百度云(链接:https://pan.baidu.com/s/1CEcHAXlII2kKxbn1dmTPKA 密码:jgp0),当你下载后,看到该文件的第15列到19列存放的是年份,而第87列到92列存放的是温度,注意999是无效值,需…

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://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-hadoop-yarn/] 简介: 本文介绍了 Hadoop 自 0.23.0 版本后新的 map-reduce 框架(Yarn) 原理,优势,运作机制和配置方法等:着重介绍新的 yarn 框架相对于原框架的差异及改进:并通过 Demo 示例详细描述了在新的 yarn 框架下搭建和开发 hadoop 程序的方法. 读者通过本文中新旧 hadoop map-reduce 框架的对比,…

在Windows下面运行hadoop的MapReduce程序的方法: 1.下载hadoop的安装包,这里使用的是"hadoop-2.6.4.tar.gz": 2.将安装包直接解压到D盘根目录: 3.配置环境变量: 4.下载hadoop的eclipse插件,并将插件放到eclipse的plugins目录下: 5.打开Eclipse,选择菜单"Window"-->"Preferences",在左侧找到"Hadoop Map/Reduc…

http://qianshangding.iteye.com/blog/2259421 Hadoop之MapReduce的两种任务模式…

上篇文章hadoop之mapreduce详解(基础篇)我们了解了mapreduce的执行过程和shuffle过程,本篇文章主要从mapreduce的组件和输入输出方面进行阐述. 一.mapreduce作业控制模块以及其他功能 mapreduce包括作业控制模块,编程模型,数据处理引擎.这里我们重点阐述作业控制模块MRAppMaster. 1.1.MRAppMaster的构成 MRAppMaster主要有如下几个组件构成,如下图所示: 1.ContainerAllocator:与resourcem…

hadoop(二MapReduce) 介绍 MapReduce:其实就是把数据分开处理后再将数据合在一起. Map负责“分”,即把复杂的任务分解为若干个“简单的任务”来并行处理.可以进行拆分的前提是这些小任务可以并行计算,彼此间几乎没有依赖关系. Reduce负责“合”,即对map阶段的结果进行全局汇总. MapReduce运行在yarn集群 MapReduce中定义了如下的Map和Reduce两个抽象的编程接口,由用户去编程实现.Map和Reduce, MapReduce处理的数据类型是键值对…

package com.gylhaut.hadoop.senior.mapreduce; import java.io.IOException; import java.util.StringTokenizer; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoo…

一.MapReduce概述 二.MapReduce编程模型简述 三.combiner & partitioner 四.MapReduce词频统计案例         4.1 项目简介         4.2 项目依赖         4.3 WordCountMapper         4.4 WordCountReducer         4.4 WordCountApp         4.5 提交到服务器运行 五.词频统计案例进阶之Combiner 六.词频统计案例进阶之Partiti…

经典版的MapReduce 所谓的经典版本的MapReduce框架,也是Hadoop第一版成熟的商用框架,简单易用是它的特点,来看一幅图架构图: 上面的这幅图我们暂且可以称谓Hadoop的V1.0版本,思路很清晰,各个Client提交Job给一个统一的Job Tracker,然后Job Tracker将Job拆分成N个Task,然后进行分发到各个节点(Node)进行并行协同运行,然后再将各自的运行结果反馈至Job Tracker,进而输出结果. 但是,这种框架有它自身的限制性和局限,我们来简单的…

hadoop是一个分布式的基础架构,利用分布式实现高效的计算与储存,最核心的设计在于HDFS与MapReduce,HDFS提供了大量数据的存储,mapReduce提供了大量数据计算的实现,通过Java项目实现hadoop job处理海量数据解决复杂的需求. 一.基本环境及相关软件的配置 具体配置说明:基本环境配置及权限申请 二.hadoop项目开发流程 hadoop基本的开发为job的初始化与分布式处理流程的开发. 1.任务基本配置 首相依据业务需求,须要在代码中配置job在每台机器上须要的ja…

Hadoop是Apache软件基金会所开发的并行计算框架与分布式文件系统.最核心的模块包括Hadoop Common.HDFS与MapReduce. HDFS HDFS是Hadoop分布式文件系统(Hadoop Distributed File System)的缩写,为分布式计算存储提供了底层支持.采用Java语言开发,可以部署在多种普通的廉价机器上,以集群处理数量积达到大型主机处理性能. HDFS 架构原理 HDFS采用master/slave架构.一个HDFS集群包含一个单独的NameNod…

一.引入 hadoop的分布式计算框架(MapReduce是离线计算框架) 二.MapReduce设计理念 移动计算,而不是移动数据. Input HDFS先进行处理切成数据块(split)   map   sort   reduce  输出数据(output HDFS) 三.示例 Mapping是根据我们书写的模式执行的. 四.hadoop计算框架Shuffle 怎样将map task的输出结果有效的传送到reduce端,也就是说,Shuffle描述着数据从map task输出到reduce…

主要内容:mapreduce整体工作机制介绍:wordcont的编写(map逻辑 和 reduce逻辑)与提交集群运行:调度平台yarn的快速理解以及yarn集群的安装与启动. 1.mapreduce整体工作机制介绍 回顾第HDFS第一天单词统计实例(HDFS版wordcount): 统计HDFS的/wordcount/input/a.txt文件中的每个单词出现的次数——wordcount 但是,进一步思考:如果文件又多又大,用上面那个程序有什么弊端? 慢!因为只有一台机器在进行运算处理 从这个…

今天发这个的目的是为了给自己扫开迷茫,告诉自己该进阶了,下面内容不一定官方和正确.全然个人理解,欢迎大家留言讨论 1.什么是hadoop 答:是google的核心算法MapReduce的一个开源实现. 用于海量数据的并行处理. hadoop的核心主要包括:HDFS和MapReduce HDFS是分布式文件系统.用于分布式存储海量数据. MapReduce是分布式数据处理模型,本质是并行处理. 2.用hadoop来做什么? 1.最简单的.做个数据备份/文件归档的地方.这利用了hadoop海量数据的…