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继续摘抄<Hadoop 权威指南>第二章,跳过不少于我复杂的东西,但依然是捉急的效率,开始觉得看不完另外一本全英文的书,大概每天要看5页吧... 以上. MapReduce 是一种可用于数据处理的编程模型.该模型比较简单,但想要写出有用的程序却不太容易.Hadoop 可以运行各种语言版本的 MapReduce 程序.在本章中,我们将看到同一个程序的 Java. Ruby. Python 和 C++语言版本.最重要的是,MapReduce 程序本质上是并行运行的,因此可以将大规模的数据分析任务分…

一.概念综述 MapReduce是一种可用于数据处理的编程模型(或计算模型),该模型可以比较简单,但想写出有用的程序却不太容易.MapReduce能将大型数据处理任务分解成很多单个的.可以在服务器集群中并行执行的任务,而这些任务的计算结果可以合并在一起计算最终的结果.最重要的是,MapReduce的优势在于易于编程且能在大型集群(上千节点)并行处理大规模数据集,以可靠,容错的方式部署在商用机器上. 从MapReduce的所有长处来看,它基本上是一个批处理系统,并不适合交互式分析.不可能执行一条查…

了解hadoop,首先就需要先了解hadoop的数据流,就像了解servlet的生命周期似的.hadoop是一个分布式存储(hdfs)和分布式计算框架(mapreduce),但是hadoop也有一个很重要的特性:hadoop会将mapreduce计算移动到存储有部分数据的各台机器上. 术语           MapReduce 作业(job)是客户端需要执行的一个工作单元:它包括输入数据.mapreduce程序和配置信息.hadoop将作业分成若干个小任务(task)来执行,其中包括两类任务:…

1.reduce操作,在分组的dataset上使用,也可以在不分组的dataset上使用 应用于分组DataSet的Reduce转换使用用户定义的reduce函数将每个组减少为单个元素.对于每组输入元素,reduce函数连续地将元素对组合成一个元素,直到每个组只剩下一个元素. 注意,对于ReduceFunction,返回对象的key字段应与输入值匹配.这是因为reduce是可隐式组合(combine)的,并且从combine运算符发出的对象在传递给reduce运算符时再次按key分组. 1.1…

上一篇博客说明了怎么自定义Key,而且用了二次排序的例子来做测试,但没有详细的说明二次排序,这一篇说详细的说明二次排序,为了说明曾经一个思想的误区,特地做了一个3个字段的二次排序来说明.后面称其为“三次排序”.测试数据:a1,b2,c5a4,b1,c3a1,b2,c4a2,b2,c4a2,b1,c4a4,b1,c2测试目的:输出以下结果首先根据第一个自段排序,如果第一个字段排好后再根据第二个字段的升序排序最后在根据第三个字段进行排序,得到以下结果.a1      b2,c4a1      b2,…

Hadoop基础原理 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. 业内有这么一句话说:云计算可能改变了整个传统IT产业的基础架构,而大数据处理,尤其像Hadoop组件这样的技术出现,将是改变IT业务模式的一种技术. 另外,很多小伙伴可能还搞不明白云和Hadoop有什么关系,事实上这是两种截然不同的技术.虽然从某种意义上来讲,他们都是在大规模的计算机集群上来完成的.但是openstack或其它的paas或sas的云环境,他们所指的是所谓的云计算的方式,通常是来讲是用于指定如何…

本文基于hadoop2.x架构详细描述了mapreduce的执行过程,包括partition,combiner,shuffle等组件以及yarn平台与mapreduce编程模型的关系. mapreduce的简介和优点 mapreduce是一个分布式运算程序的编程框架,是hadoop数据分析的核心. mapreduce的核心思想是将用户编写的逻辑代码和架构中的各个组件整合成一个分布式运算程序,实现一定程序的并行处理海量数据,提高效率. 海量数据难以在单机上处理,而一旦将单机版程序扩展到集群上进行分…

1 大数据概述 大数据特性:4v volume velocity variety value 即大量化.快速化.多样化.价值密度低 数据量大:大数据摩尔定律 快速化:从数据的生成到消耗,时间窗口小,可用于生成决策的时间非常少:1秒定律,这和传统的数据挖掘技术有着本质区别(谷歌的dremel可以在1秒内调动上千台服务器处理PB级数据) 价值密度低,商业价值高 大数据影响: 对科学研究影响:出现科学研究第四方式数据(前三个分别是实验.理论.计算) 对思维方式影响:全样而非抽样.效率而非准确.相关而非…

1. 查找历年最高的温度. MapReduce任务过程被分为两个处理阶段:map阶段和reduce阶段.每个阶段都以键/值对作为输入和输出,并由程序员选择它们的类型.程序员还需具体定义两个函数:map函数和reduce函数. 对应的Java MapReduce代码如下: public class MaxTemperature{ static class MaxTemperatureMapper extends Mapper<LongWritable,Text,Text,IntWritable>…