Hadoop示例程序WordCount详解及实例http://blog.csdn.net/xw13106209/article/details/6116323 hadoop中使用MapReduce编程实例(转)http://eric-gcm.iteye.com/blog/1807468 [mapreduce进阶编程二]奇偶行分别求和http://www.aboutyun.com/forum.php?mod=viewthread&tid=9360 hadoop2.2.0 MapReduce求和并排…

这一讲我们主要剖析MapReduce的原理机制和流程. “云计算分布式大数据Hadoop实战高手之路”之完整发布目录 云计算分布式大数据实战技术Hadoop交流群:312494188,每天都会在群中发布云计算实战性资料,欢迎大家加入! 关于MapReduce,你至少需要知道以下几点: 1,         MapReduce是运行于分布式文件系统之上的,在Hadoop中就是运行于HDFS之上的: 2,         MapReduce主要用于大规模数据的并行运算,这种大数据通过指1TB以上:…

忘的差不多了, 先补概念, 然后开始搭建集群实战 ... . 一 Hadoop版本 和 生态圈 1. Hadoop版本 (1) Apache Hadoop版本介绍 Apache的开源项目开发流程 : -- 主干分支 : 新功能都是在 主干分支(trunk)上开发; -- 特性独有分支 : 很多新特性稳定性很差, 或者不完善, 在这些分支的独有特定很完善之后, 该分支就会并入主干分支; -- 候选分支 : 定期从主干分支剥离, 一般候选分支发布, 该分支就会停止更新新功能, 如果候选分支有BUG修…

(转载请注明出处:http://blog.csdn.net/buptgshengod) 1.參会有感       首先还是非常感谢CSDN能给我票,让我有机会參加这次中国云计算峰会.感觉不写点什么对不起CSDN送我的门票(看到网上卖一千多一张呢).         还是得从国家会议中心说起,两年前lz以前在那当过IDF的志愿者,当时是纯体力劳动,负责给參会人员发一些杂志什么的,当时苦逼的为了多蹭一个盒饭躲到柜子后面直到开饭.真没想到两年后能够以来宾的身份參加国家会议中心的大会(尽管午餐还是苦逼的…

上一篇简单讲了一下HDFS,简单来说就是一个叫做“NameNode”的大哥,带着一群叫做“DataNode”的小弟,完成了一坨坨数据的存储,其中大哥负责保存数据的目录,小弟们负责数据的真正存储,而大哥和小弟其实就是一台台的电脑,他们之间通过交换机,互相联系到了一起. 其实这位大哥和这群小弟不仅能存储数据,还能完成很多计算任务,于是他们有了新的名字,大哥叫做“JobTracker”,而小弟们叫做“TaskTracker”,一起组成了MapReduce.今天就来说说MapReduce是怎么一回事.…

例1:文件的字符串查找 这里reduce不做merge的工作,因为每行都是不一样的,不能merge. 与传统的grep程序相比,使用MapReduce可以加快处理,因为1它是Distributed的,不用把所有的文件都拷到一台机器上运行,你的data可以在不同的server上, 原因2,它能并行处理,加快处理的速度. 例2: Reverse Web-link graph Map:将<source,target>置反 Reduce: 输出每个target的source list.(不止一个) 例…

什么是MapReduce 例如用MapReduce如何计算12+22+32+42 用MapReduce执行Wordcount 步骤1:Map map task1 和map task2是独立,并行进行 并行处理能加快速度 Map阶段输出起中间媒介作用的(key,value)值,做为Reduce的输入 步骤2 Reduce Map的输出是Reduce的输入,最后Reduce输出右边的(key,value) Reduce阶段不是独立进行的,而是根据key值进行分组,同一个key值的record在一个R…

1.虚拟机集群搭建部署hadoop 利用VMware.centOS-7.Xshell(secureCrt)等软件搭建集群部署hadoop 远程连接工具使用Xshell: HDFS文件操作 2.1 HDFS接口编程 调用HDFS文件接口实现对分布式文件系统中文件的访问,如创建.修改.删除等 三.MAPREDUCE并行程序开发 求每年最高气温 本实验是编写完成相关代码后,将该项目打包成jar包,上传至centos后利用hadoop命令进行运行. import java.io.IOException;…

接上篇 3.Combiner操作 前面讲完Map操作,总结一下就是:一个大文件,分成split1~5,对应于Map1~5,每一个Map处理一个split,每一个split的每一行,会用每一个Map的map方法去处理,经过上面操作,最终输出了5个中间结果. 对于这5个中间结果的每一个来说,都有很多行,每一行是key   value格式的,如hello 1,这样子,在传给Reducer之前,为了减少传输的数据量,可以增加一个Combiner过程,把每个中间结果进行化简.因为每个中间结果可能有相同的键…

一些常见的故障 NM周期性的给RM发送heartbeats,如果RM发现server fails,则它会让所有与这个server有关的AM知道,让受影响的job的AM采取一些action,重新分配它的task. 目前为止还没有能监测到RM failure的情况,我们使用hard backup,如果fail则使用secondary RM continer requests虽然使用heartbeats会较慢(因为它隔一段周期发送一次),但是它avoid extra messages. Slow se…