Hadoop(九):Shuffle组件】的更多相关文章

Bootstrap入门(十九)组件13:页头与缩略 1.页头 2.默认的缩略图 3.自定义缩略图 页头组件能够为 h1 标签增加适当的空间,并且与页面的其他部分形成一定的分隔.它支持 h1 标签内内嵌 small 元素的默认效果,还支持大部分其他组件(需要增加一些额外的样式). 先引入CSS文件 <link href="bootstrap.min.css" rel="stylesheet"> 1.页头 需要把<hn>标签放在一个class=&…
Bootstrap入门(九)组件3:按钮组   先引入本地的CSS文件和JS文件(注:1.bootstrap是需要jQuery支持的.2.需要在<body>当中添加) <link href="css/bootstrap.min.css" rel="stylesheet">   1.按钮组 先在容器中创建一个class为 btn-group的div <div class='container'> <div class='btn…
SpringMVC中的Servlet一共有三个层次,分别是HttpServletBean.FrameworkServlet和 DispatcherServlet. HttpServletBean直接继承自java的HttpServlet,其作用是将Servlet中配置的参数设置到相应的属性: FrameworkServlet初始化了WebApplicationContext,    DispatcherServlet初始化了自身的9个组件(平行而非嵌套);对9个组件做个概览. 共同点:九大组件全…
本文节选自<Spring 5核心原理> 1 什么是Spring MVC Spring MVC 是 Spring 提供的一个基于 MVC 设计模式的轻量级 Web 开发框架,本质上相当于 Servlet.Spring MVC 角色划分清晰,分工明细.由于 Spring MVC 本身就是 Spring 框架的一部分,可以说和 Spring 框架是无缝集成.性能方面具有先天的优越性,是当今业界最主流的 Web 开发框架,最热门的开发技能. 首先从一个由Spring提供的DispatcherServl…
目录 一.配置时间同步 二.部署zookeeper(master节点) 1.使用xftp上传软件包至~ 2.解压安装包 3.创建 data 和 logs 文件夹 4.写入该节点的标识编号 5.修改配置文件 zoo.cfg 6.配置环境变量zookeeper.sh 7.修改目录的归属用户 8.拷贝文件到slave 9.修改目录的归属用户 10.写入每个节点的标识编号 三.启动 ZooKeeper master节点 slave1节点 slave2节点 四.部署HBase 五.启动hadoop 六.启…
重温MR整体流程 工作流程 开始执行输入(InputFormat),先对文件进行分片,然后读取数据输入到Map中. Mapper读取输入内容,解析成键值对,1行内容解析成1个键值对,每个键值对调用一次map方法. 每个键值对执行map重写的方法,把输入的键值对转换成新的键值对. 多个Mapper的输出,按照不同的分区,通过网络复制到不同的Reducer节点. Map shuffle阶段. Reduce shuffle阶段 对多个Mapper的输出进行合并.排序,执行重写的reduce方法,再次输…
一.版本建议 Centos V7.5 Java V1.8 Hadoop V2.7.6 Hive V2.3.3 Mysql V5.7 Spark V2.3 Scala V2.12.6 Flume V1.80 Sqoop V1.4.5 二.Hadoop JDK地址: http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html Hadoop地址: http://hadoop.apache.org…
今天做了一个hadoop分享,总结下来,包括mapreduce,及shuffle深度讲解,还有YARN框架的详细说明等. v\:* {behavior:url(#default#VML);} o\:* {behavior:url(#default#VML);} w\:* {behavior:url(#default#VML);} .shape {behavior:url(#default#VML);} Normal 0 false 7.8 磅 0 2 false false false EN-U…
一.大数据介绍 1.大数据指的是所涉及的数据量规模巨大到无法通过人工,在合理时间内达到截取.管理.处理.并整理成为人类所能解读的形式的信息. 2.大数据,可帮助我们能察觉商业趋势.判断研究质量.避免疾病扩散.打击犯罪或测定即时交通路况等. 3.麦肯锡全球研究院(MGI)预测,到2020年,全球数据使用量预计达到35ZB(1ZB=1000EB,1EB=1000PB,1PB=1000TB,1TB=1000GB). 4.Google每天要处理的数据高达几百PB.百度每天处理数据几十PB.腾讯微信活跃用…
>20161011 :数据导入研究    0.sqoop报warning,需要安装accumulo:    1.下载Microsoft sql server jdbc, 使用ie下载,将42版jar包放入sqoop的lib下,注意所有自动安装的hadoop相关软件被置于/usr/hdp目录下    2.sqoop list-databases --connect jdbc:sqlserver://172.4.25.98 --username sa --password sa12345    3.…
Hadoop 集群安装及原理:hdfs命令行操作:Java操作hdfs的常用API接口:动态添加删除数据节点. HBase 集群安装及原理:Hbase命令行操作:Java操作Hbase的常用API接口. Hadoop高级 MapReduce开发:Flume抽取日志:Hive安装及命令行操作及JDBC操作:通过Sqoop进行Hive和 MySQL之间的数据交换:MaHout入门: 分布式集群管理zookeeper集群安装及原理及Java常用操作接口. 大数据交换 Kafka集群安装及原理:Kafk…
前言 本人是由java后端转型大数据方向,目前也有近一年半时间了,不过我平时的开发平台是阿里云的Maxcompute,通过这么长时间的开发,对数据仓库也有了一定的理解,ETL这些经验还算比较丰富.但是由于Maxcompute是一个更简单的大数据开发平台,导致个人在分布式计算的底层一些知识比较薄弱,所以这次决定花几个月时间好好学习一下hadoop,后续当然也会开始spark的学习.个人感觉这块学习的东西还是比较多,同时也要不断的实践的,所以这趟学习之旅,希望能够记录自己的一些心得体会,供自己参考,…
MapRduce保证reducer的输入是按照key进行排过序的,原因和归并排序有关,在reducer接收到不同的mapper输出的有序数据后,需要再次进行排序,然后是分组排序,如果mapper输出的是有序数据,将减少reducer阶段排序的时间消耗.一般将排序以及Map的输出传输到Reduce的过程称为混洗(shuffle).Shuffle是MapReduce过程的核心,了解Shuffle非常有助于理解MapReduce的工作原理.如果你不知道MapReduce里的Shuffle是什么,那么请…
1. shuffle: 洗牌.发牌——(核心机制:数据分区,排序,缓存): shuffle具体来说:就是将maptask输出的处理结果数据,分发给reducetask,并在分发的过程中,对数据按key进行排序: 2. shuffle缓存流程: shuffle是MapReduce处理流程中的一个过程,每一个处理步骤是分散在各个maptask和reducetask节点上完成的,整体来看,分为三个操作: 1)分区partition: 2)根据key进行sort排序: 3)Combiner进行局部val…
安装过程分3步走: 1.安装namenode主机一台; 2.安装datanode主机三台; 3.启用集群的三大组件: HDFS,Mapreduce,Yarn. 重要的事情: 新建的虚拟机,预备安装hadoop的disk必须扩容到至少20G,否则后面集群起不来.如果遗漏,请重启主机和服务,扩容才会生效. 一, 安装namenode主机一台,命名主机名称为nn1 1. 配置主机名为nn01,ip为192.168.1.60,配置yum源 [root@nn1 ~]# vim /etc/yum.repos…
安装与Spark相关的其他组件的时候,例如JDK,Hadoop,Yarn,Hive,Kafka等,要考虑到这些组件和Spark的版本兼容关系.这个对应关系可以在Spark源代码的pom.xml文件中查看. 一. 下载Spark源代码 打开网址https://github.com/apache/spark,例如选择v2.4.0-rc5版本,再点击“Clone or download”按钮,点击下方的“Download ZIP”进行下载. 二.查看pom.xml文件将下载的源代码压缩包解压后,打开里…
本教程原文链接:http://zetcode.com/gui/wxwidgets/widgetsII/ 翻译:瓶哥 日期:2013年12月15日星期日 邮箱:414236069@qq.com 主页:http://www.cnblogs.com/pingge/ 若有翻译错误或者歧义请联系我! 在这一章中,我们会继续介绍一些组件的知识,我们会提到wxListBox,wxNotebool和wxScrolledWindow. wxListBox 一个wxListBox组件被用来显示一些元素,它是一个有一…
yum remove -y hadoop_* zookeeper* ranger* hbase_* ranger* hbase_* ambari-* hadoop_* zookeeper_* hbase* range* pig* hive* tez* mysql-* bigtop-* tuned-* ambari-* apache-maven* postgresql* hdp-select* cd /usr/lib/ rm -rf hadoop hbase zookeeper hcatalog…
Shuffle描述着数据从map task输出到reduce task输入的这段过程. 如map 端的细节图,Shuffle在reduce端的过程也能用图上标明的三点来概括.当前reduce copy数据的前提是它要从JobTracker获得有哪些map task已执行结束,这段过程不表,有兴趣的朋友可以关注下.Reducer真正运行之前,所有的时间都是在拉取数据,做merge,且不断重复地在做.下面分段地描述reduce 端的Shuffle细节: 1.        Copy过程,简单地拉取数…
#使用props传递数据 html:传递普通的字符串 <h3>#使用props传递数据</h3> <div id="dr01"> <div>组件实例的作用域是孤立的.这意味着不能并且不应该在子组件的模板内直接引用父组件的数据.可以使用 props 把数据传给子组件.</div> <br /> <child msg="hello, vue.js!"></child> <…
目录: 一.本地数据集上传到数据仓库Hive 二.Hive的基本操作 三.Hive.Mysql.HBase数据互导 正文: 一.本地数据集上传到数据仓库Hive 1.实验数据集的下载 2.数据集的预处理 ⁃ 1)删除文件第一行记录 ⁃ sed -i '1d' filename #1d表示删除第一行,同理,nd表示删除第n行 ⁃ 2)对字段进行预处理 3.把得到的.txt文件导入Hive 基本思路:先将.txt文件上传到分布式文件系统HDFS,然后在Hive中创建一个外部表,完成导入 • 1)启动…
前置章节:hadoop集群namenode启动ssh免密登录(hadoop完全分布式五)|11 集群启动 配置workers(3.x之前是slaves), 删除localhost,添加102/103/104 [shaozhiqi@hadoop102 hadoop]$ pwd /opt/module/hadoop-3.1.2/etc/hadoop [shaozhiqi@hadoop102 hadoop]$ vi workers [shaozhiqi@hadoop102 hadoop]$ cat w…
1.1.启动集群 sbin/start-dfs.sh注:这个启动脚本是通过ssh对多个节点的namenode.datanode.journalnode以及zkfc进程进行批量启动的. 1.2.启动NameNode sbin/hadoop-daemon.sh start namenode1.3.启动DataNode sbin/hadoop-daemon.sh start datanode1.4. 启动 MR的HistoryServer sbin/mr-jobhistory-daemon.sh st…
一.父组件向子组件传值 通过props来实现,子组件通过props来接收父组件传过来的值! 1.逻辑梳理 父组件中: 第一步:引入子组件: import sonShow from '../../component/son.vue'; 第二步:在components中对子组件进行注册: components: { sonShow }, 第三步:以标签的形式载入:通过数据绑定的形式进行传值~ <son-show :reciveUserInfo="userInfo"></s…
目录 HBase实验步骤: 1.配置时间同步(所有节点) 2.部署HBase(master节点) 3.配置HBase(master节点) 4.拷贝文件到slave节点 5.修改权限,切换用户(所有节点) 6.启动hadoop(master节点) 7.启动hbase(master节点) 8.查看浏览器页面 9.hbase语法应用(master节点) 10.关闭hbase(master节点) HBase实验步骤: 需要在Hadoop-全分布式配置的基础上进行配置 1.配置时间同步(所有节点) [ro…
该模块包含 信息流加载 和  图片懒加载  两大核心支持,无论是对服务端.还是前端体验,都有非常大的性能帮助.下边分别给出了这两种技术的使用方法 一.信息流加载 信息流加载的核心方法时  flow.load(options) ,下边给了一个模拟加载新闻列表的栗子 前端html和js <style> ul li { height: 200px; border: 5px solid green; font-size: 50px; line-height: 200px; text-align: ce…
Why? Hadoop集群组件太多,默认端口无法记住,有事后需要查看,就在这里罗列下这里包含我们使用到的组件:HDFS, YARN, Hbase, Hive, ZooKeeper。 What? 端口 作用 9000 fs.defaultFS,如:hdfs://172.25.40.171:9000 9001 dfs.namenode.rpc-address,DataNode会连接这个端口 50070 dfs.namenode.http-address 50470 dfs.namenode.http…
一. shell命令 1. 进入hbase命令行  ./hbase shell 2. 显示hbase中的表  list 3. 创建user表,包括info.data两个列族 create 'user', 'info', 'data' create 'user', {NAME => 'info', VERSIONS => '3'} 4. 向表中插入信息: 向user表中插入信息.row key为rk0001.列族info中加入name列标示符,值为zhangsan put 'user', 'rk…
原文: https://www.toutiao.com/i6764683672772674062/ 在进入Map之前,首先会将数据从HDFS中读取,进行处理,按照字节偏移量这种之前说的形式处理为K,V对的形式,进入Map阶段. 其中InputFormat可以认为是一种类的继承关系,最终通过调用read方法,生成K,V对,输入到Map中,此时Map接收到的数据就是这个K,V对 然后数据被OutputCollector收集到(OutputCollector负责收集map输出的K,V对) 然后进入一个…
一.回顾Reduce阶段三大步骤 在第四篇博文<初识MapReduce>中,我们认识了MapReduce的八大步骤,其中在Reduce阶段总共三个步骤,如下图所示: 其中,Step2.1就是一个Shuffle操作,它针对多个map任务的输出按照不同的分区(Partition)通过网络复制到不同的reduce任务节点上,这个过程就称作为Shuffle. PS:Hadoop的shuffle过程就是从map端输出到reduce端输入之间的过程,这一段应该是Hadoop中最核心的部分,因为涉及到Had…