批处理引擎MapReduce程序设计 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 API Hadoop同时提供了新旧两套MapReduce API,新API在就API基础上进行了封装,使得其在扩展性和易用性方面哥哥好.总结新就版本MapReduce API主要区别如下: ()存放位置 旧版本API放在“org.apache.hadoop.mapred”包中,而新版API则放在“org.apache.hadoop.mapreduce”包及其子包中. (…

批处理引擎MapReduce编程模型 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. MapReduce是一个经典的分布式批处理计算引擎,被广泛应用于搜索引擎索引构建,大规模数据处理等场景中,具有易于编程,良好的扩展性与容错性以及高吞吐率等特点.它主要由两部分组成:编程模型和运行时环境.其中编程模型为用户提供了非常易用的编程接口,用户只需像编写串行程序一样实现几个简单的函数即可实现一个分布式程序,而其他比较复杂的工作,如节点间的通信,节点失效,数据切分等,全部由MapReduc…

清明刚过,该来学习点新的知识点了. 上次说到关于MapReduce对于文本中词频的统计使用WordCount.如果还有同学不熟悉的可以参考博文大数据系列之分布式计算批处理引擎MapReduce实践. 博文发表后很多同学私下反映对于MapReduce的处理原理没有了解到.在这篇博文中楼主与大家交流下MapReduce的数据处理原理及MR中各角色的职责. 文末还有示例代码讲解.. 1.MapReduce中的数据流动 最简单的过程: map - reduce 定制了partitioner以将map的结…

批处理引擎MapReduce应用案例 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. MapReduce能够解决的问题有一个共同特点:任务可以被分解为多个子问题,且这些子问题相对独立,彼此之间不会有牵制,待并行处理完成这些子问题后,总的问题便被解决. 在实际应用中,这类问题非常庞大,谷歌在论文中提到一些MapReduce的典型应用,包括分布式grep,URL访问频率统计,Web链接图反转,倒排索引构建,分布式排序等,这些均为比较简单的应用.下面介绍一些比较复杂应用. 一.Top…

批处理引擎MapReduce内部原理 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作业生命周期 MapReduce作业作为一种分布式应用程序,可直接运行在Hadoop资源管理系统YARN之上(MapReduce On YARN).如下图所示,每个MapReduce应用程序由一个MRAppMaster以及一系列MapTask和ReduceTask构成,它们通过ResourceManager获得资源,并由NodeManager启动运行. 当用户向YARN中…

关于MR的工作原理不做过多叙述,本文将对MapReduce的实例WordCount(单词计数程序)做实践,从而理解MapReduce的工作机制. WordCount: 1.应用场景,在大量文件中存储了单词,单词之间用空格分隔 2.类似场景:搜索引擎中,统计最流行的N个搜索词,统计搜索词频率,帮助优化搜索词提示. 3.采用MapReduce执行过程如图 3.1MapReduce将作业的整个运行过程分为两个阶段 3.1.1Map阶段和Reduce阶段 Map阶段由一定数量的Map Task组成 输入…

环境:centos7+hadoop2.5.2 1.使用ECLIPS具打包运行WORDCOUNT实例,统计莎士比亚文集各单词计数(文件SHAKESPEARE.TXT). ①WorldCount.java 中的main函数修改如下: public static void main(String[] args) throws Exception { Configuration conf = new Configuration(); Job job = new Job(conf, "word count…

Hive系列博文,持续更新~~~ 大数据系列之数据仓库Hive原理 大数据系列之数据仓库Hive安装 大数据系列之数据仓库Hive中分区Partition如何使用 大数据系列之数据仓库Hive命令使用及JDBC连接 本文介绍Hive的使用原理及命令行.Java JDBC对于Hive的使用. 在Hadoop项目中,HDFS解决了文件分布式存储的问题,MapReduce解决了数据处理分布式计算问题,之前介绍过Hadoop生态中MapReduce(以下统称MR)的使用,大数据系列之分布式计算批处理引擎…

相关博文:大数据系列之并行计算引擎Spark部署及应用 Spark: Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎. Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架,Spark,拥有Hadoop MapReduce所具有的优点:但不同于MapReduce的是Job中间输出结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭…

实现批处理的技术许许多多,从各种关系型数据库的sql处理,到大数据领域的MapReduce,Hive,Spark等等.这些都是处理有限数据流的经典方式.而Flink专注的是无限流处理,那么他是怎么做到批处理的呢? 无限流处理:输入数据没有尽头:数据处理从当前或者过去的某一个时间 点开始,持续不停地进行 另一种处理形式叫作有限流处理,即从某一个时间点开始处理数据,然后在另一个时间点结束.输入数据可能本身是有限的(即输入数据集并不会随着时间增长),也可能出于分析的目的被人为地设定为有限集(即只分析某…