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…

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…

系列文章: 大数据系列:一文初识Hdfs 大数据系列2:Hdfs的读写操作 大数据谢列3:Hdfs的HA实现 通过前文,我们对Hdfs的已经有了一定的了解,本文将继续之前的内容,介绍Yarn与Yarn在MapReduce 2的应用 MapReduce1 作业流程 在介绍Yarn之前,我们先介绍一下Mapreduce1作业流程. 有了这个基础,再去看看采用Yarn以后的MapReduce2到底有啥优势也许会有更好的理解. 首先先介绍一下相关的几个实体: Client:负责提交 MapReduce…

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…

相关博文: 大数据系列之并行计算引擎Spark介绍 之前介绍过关于Spark的程序运行模式有三种: 1.Local模式: 2.standalone(独立模式) 3.Yarn/mesos模式 本文将介绍Spark安装及运行模式的第1.3两种模式. 安装包: spark-2.1.0-bin-hadoop2.7.tgz   size:195MB 下载链接: https://pan.baidu.com/s/1bphB3Q3 密码: 9v5h 安装步骤: 1.本地模式: 1.直接将tgz包放置在任一目录:…

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…

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…

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 Hive的工作原理简单来说就是一个查询引擎 先来一张Hive的架构图: Hive的工作原理如下: 接收到一个sql,后面做的事情包括:1.词法分析/语法分析 使用antlr将SQL语句解析成抽象语法树-AST2.语义分析 从Megastore获取模式信息,验证SQL语句中队表名,列名…

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. (…

前言 上一篇我们讲解了Hadoop单节点的安装,并且已经通过VMware安装了一台CentOS 6.8的Linux系统,咱们本篇的目标就是要配置一个真正的完全分布式的Hadoop集群,闲言少叙,进入本篇的正题. 技术准备 VMware虚拟机.CentOS 6.8 64 bit 安装流程 我们先来回顾上一篇我们完成的单节点的Hadoop环境配置,已经配置了一个CentOS 6.8 并且完成了java运行环境的搭建,Hosts文件的配置.计算机名等诸多细节. 其实完成这一步之后我们就已经完成了Had…

前言 前面我们主要分析了搭建Hadoop集群所需要准备的内容和一些提前规划好的项,本篇我们主要来分析如何安装CentOS操作系统,以及一些基础的设置,闲言少叙,我们进入本篇的正题. 技术准备 VMware虚拟机.CentOS 6.8 64 bit 安装流程 因为我的笔记本是Window7操作系统,然后内存配置,只有8G,内存配置太低了,当然为了演示,我会将Hadoop集群中的主节点分配2GB内存,然后剩余的三个节点都是1GB配置. 所有的节点存储我都设置为50GB. 在安装操作系统之前,我们需要…

Kylin 麒麟官网:http://kylin.apache.org/cn/download/ 关键字:olap.Kylin Apache Kylin是一个开源的分布式分析引擎,提供Hadoop之上的SQL查询接口及多维分析(OLAP)能力以支持超大规模数据,最初由eBay 开发并贡献至开源社区.它能在亚秒内查询巨大的Hive表. Kylin OLAP引擎基础框架,包括元数据(Metadata)引擎,查询引擎,Job引擎及存储引擎等,同时包括REST服务器以响应客户端请求: 支持额外功能和特性的…

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 Hive主要分为以下几个部分 ⽤户接口1.包括CLI,JDBC/ODBC,WebUI元数据存储(metastore)1.默认存储在⾃带的数据库derby中,线上使⽤时⼀般换为MySQL驱动器(Driver)1.解释器.编译器.优化器.执⾏器Hadoop1.⽤MapReduce 进⾏计…

1.如何上传安装包到服务器 有三种方式: 1.1使用图形化工具,如: filezilla 如何使用FileZilla上传和下载文件 1.2使用 sftp 工具: 在 windows下使用CRT 软件 登录远程服务器后, 快捷键 alt + p 即可进入 SFTP 模式. 在 MAC 下使用CRT 软件 登录服务器后选择 链接 SFTP 如下图即可进入 SFTP 模式. 右键属性 1.2.1 用 put 命令上传 在 STFP 模式后使用用 put 命令上传. put /Users/zzy/Dow…

前言 有一段时间没写文章了,最近事情挺多的,现在咱们回归正题,经过前面四篇文章的介绍,已经通过VMware安装了Hadoop的集群环境,相关的两款软件VSFTP和SecureCRT也已经正常安装了. 本篇主要介绍在大数据应用中比较常用的一款软件Mysql,我相信这款软件不紧紧在大数据分析的时候会用到,现在作为开源系统中的比较优秀的一款关系型开源数据库已经被很多互联网公司所使用,而且现在正慢慢的壮大中. 在大数据分析的系统中作为离线分析计算中比较普遍的两种处理思路就是:1.写程序利用mapper-…

前言 经过前三篇文章的介绍,已经通过VMware安装了Hadoop的集群环境,当然,我相信安装的过程肯定遇到或多或少的问题,这些都需要自己解决,解决的过程就是学习的过程,本篇的来介绍几个Hadoop环境中需要用到的软件,确切的说是两款:VSFTP和SecureCRT. 闲言少叙,进入本篇的正题. 背景 这里简要说明下这两款软件的作用. 1.VSFTP这个从字面就能理解就是搭建FTP服务器用的,为什么要搭建FTP服务呢? 我相信,如果按部就班的按照我之前的文章全装Hadoop的童鞋会发现一个很繁琐…

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 一.背景 1.在Hive Select查询中一般会扫描整个表内容,会消耗很多时间做没必要的工作.有时候只需要扫描表中关心的一部分数据,因此建表时引入了partition概念. 2.分区表指的是在创建表时指定的partition的分区空间. 3.如果需要创建有分区的表,需要在creat…

之前介绍过关于HBase 0.9.8版本的部署及使用,本篇介绍下最新版本HBase1.2.4的部署及使用,有部分区别,详见如下: 1. 环境准备: 1.需要在Hadoop[hadoop-2.7.3] 启动正常情况下安装,hadoop安装可参考LZ的文章 大数据系列之Hadoop分布式集群部署 2. 资料包  zookeeper-3.4.9.tar.gz,hbase-1.2.4-bin.tar.gz 2. 安装步骤: 1.安装zookeeper 1.解压zookeeper-3.4.9.tar.gz…

若查看HBase-1.2.4版本内容及demo代码详见 大数据系列之分布式数据库HBase-1.2.4+Zookeeper 安装及增删改查实践 1. 环境准备: 1.需要在Hadoop启动正常情况下安装,hadoop安装可参考LZ的文章 大数据系列之Hadoop分布式集群部署 2. 资料包  hbase-0.98.9-hadoop2-bin.tar.gz 2. 安装步骤: 1.将hbase 压缩包放入用户~/resources下 2.执行命令,cp到用户根目录,解压 cp resources/h…

相关文章: 大数据系列之Kafka安装 大数据系列之Flume--几种不同的Sources 大数据系列之Flume+HDFS 关于Flume 的 一些核心概念: 组件名称     功能介绍 Agent代理 使用JVM 运行Flume.每台机器运行一个agent,但是可以在一个agent中包含多个sources和sinks. Client客户端 生产数据,运行在一个独立的线程. Source源 从Client收集数据,传递给Channel. Sink接收器 从Channel收集数据,进行相关操作,…

原创不易,转载请务必注明,原创地址,谢谢配合! http://qindongliang.iteye.com/ Pig系列的学习文档,希望对大家有用,感谢关注散仙! Apache Pig的前世今生 Apache Pig如何自定义UDF函数? Apache Pig5行代码怎么实现Hadoop的WordCount? Apache Pig入门学习文档(一) Apache Pig学习笔记(二) Apache Pig学习笔记之内置函数(三) 玩转大数据系列之Apache Pig如何与Apache Lucen…

在前文大数据系列1:一文初识Hdfs中,我们对Hdfs有了简单的认识. 在本文中,我们将会简单的介绍一下Hdfs文件的读写流程,为后续追踪读写流程的源码做准备. Hdfs 架构 首先来个Hdfs的架构图,图中中包含了Hdfs 的组成与一些操作. 对于一个客户端而言,对于Hdfs的操作不外乎也就读写两个操作,接下来就去看看整个流程是怎么走的. 下面我们由浅及深,氛围简单流程,详细流程分别介绍读写过程 简单流程 读请求流程 客户端需要读取数据的时候,流程大致如下: Client向NameNode发起…

Apache Beam实战指南 | 大数据管道(pipeline)设计及实践  mp.weixin.qq.com 策划 & 审校 | Natalie作者 | 张海涛编辑 | LindaAI 前线导读: 本文是 Apache Beam 实战指南系列文章第五篇内容,将对 Beam 框架中的 pipeline 管道进行剖析,并结合应用示例介绍如何设计和应用 Beam 管道.系列文章第一篇回顾 Apache Beam 实战指南 | 基础入门.第二篇回顾 Apache Beam 实战指南 | 玩转 Kaf…

MapReduce是hadoop中的一个计算框架,用来处理大数据.所谓大数据处理,即以价值为导向,对大数据加工,挖掘和优化等各种处理. MapReduce擅长处理大数据,这是由MapReduce的设计思想决定的“分而治之”. 1)Mapper负责“分”,即把复杂的任务分解为若干个“简单的任务”来处理.“简单的任务”包含三层含义:一是数据或计算的规模相对原任务要大大缩小:而是就近计算原则,即任务会分配到存放着所需数据的节点上进行计算:三是这些小人物可以并行计算,彼此间几乎没有依赖关系. 2)Red…

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…

一. HDFS和MapReduce优缺点 1.HDFS的优势 HDFS的英文全称是 Hadoop Distributed File System,即Hadoop分布式文件系统,它是Hadoop的核心子项目.实际上,Hadoop中有一个综合性的文件系统抽象,它提供了文件系统实现的各类接口, 而HDFS只是这个抽象文件系统 的一种实现,但HDFS是各种抽象接口中应用最为广泛和最广为人知的一个. HDFS被设计成适合运行在通用和廉价硬件上的分布式文件系统.它和现有的分布式文件系统有很多共同点,但他和其…

Hadoop框架中,有很多优秀的工具,帮助我们解决工作中的问题. Hadoop的位置 从上图可以看出,越往右,实时性越高,越往上,涉及到算法等越多. 越往上,越往右就越火…… Hadoop框架中一些简介 HDFS HDFS,(Hadoop Distributed File System) hadoop分布式文件系统.在Google开源有关DFS的论文后,由一位大牛开发而成.HDFS的建立在集群之上,适合PB级大量数据的存储,扩展性强,容错性高.它也是Hadoop集群的基础,大部分内容都存在了HD…

[摘要] CarbonData将存储和计算逻辑分离,通过索引技术让存储和计算物理上更接近,提升CPU和IO效率,实现超高性能的大数据分析.以CarbonData为融合数仓的大数据解决方案,为金融转型打造新一代数仓引擎. 金融领域随着数据与日俱增(如国内某大行,平均3亿笔业务/天,峰值6亿/天):业务驱动下的数据分析灵活性要求越来越高,不同业务的数据分系统构建,导致冗余严重,缺乏高效.统一的融合数仓,阻碍企业快速转型.如何对浪涌式的数据进行整合分析,发挥最大价值,金融机构对数据的处理提出了相应诉求…