/*** * MapReduce Module * @author nele * */ public class ModuleMapReduce extends Configured implements Tool { // map class /** * * @author nele * TODO */ public static class ModuleMapper extends Mapper<LongWritable, Text, LongWritable, Text> { @Over…

模板类编写好后写MapReduce程序,的模板类编写好以后只需要改参数就行了,代码如下: package org.dragon.hadoop.mr.module; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.conf.Configured; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.h…

引言 1.本文不描写叙述MapReduce入门知识,这类知识网上非常多.请自行查阅 2.本文的实例代码来自官网 http://hadoop.apache.org/docs/current/hadoop-mapreduce-client/hadoop-mapreduce-client-core/MapReduceTutorial.html 最后的WordCount v2.0,该代码相比源代码中的org.apache.hadoop.examples.WordCount要复杂和完整,更适合作为MapR…

一.基本作用 概念: Sqoop被称为协作框架,是在Hadoop.2.X生态系统的辅助型框架,简单说,就是一个数据转换工具,类似的协作框架有文件收集库框架Flume,任务协调框架Oozie,大数据Web工具Hue 过程: 数据源(RDBMS)取得数据<--->数据清洗/数据分析<--->HDFS/HBASE/HDFS 作用: Sql-to-Hadoop,是连接关系型数据库和Hadoop的桥梁,以mapreduce为底层,通过参数与与mapreduce模板封装成jar包,提交给Yar…

一:准备工作 1.步骤 1)hadoop ->下载解压 ->修改配置文件 ->hadoop-env JAVA_HOME ->core-site fs.defaultFS hadoop.tmp.dir ->hdfs-site dfs.replication permission ->mapred-site mapreduce.frame.work historyserver ->yarn-site mapreduce->shuffle resourcemana…

1.Hive  能做什么,与 MapReduce 相比优势在哪里 关于hive这个工具,hive学习成本低,入手快,对于熟悉sql语法的人来说,操作简单,熟悉. 2.为什么说 Hive 是 Hadoop  数据仓库,从[数据存储和分析]方 面理解 对于有固定格式的文件,使用HIVE把他存储到HDFS上,然后使用hive操作这些数据,这就是hive的由来. 所以说,Hive是建立在hadoop之上的. 下面具体说明一下: 1.hive构建在Hadoop之上,所有的数据存储在hadoop中hdfs上…

鉴于目前大数据Hadoop 2.x被企业广泛使用,在实际的企业项目中需要更加深入的灵活运用,并且Hadoop 2.x是大数据平台处理 的框架的基石,尤其在海量数据的存储HDFS.分布式资源管理和任务调度YARN及分布式计算框架MapReduce.然而当前众多书籍和 视频教程资料中,没有一套完整的.深入浅出的.实战性操作强的一套资料,一此种情况下,结合鄙人多年实际项目经验,以项目中 使用为主线,编纂筹划此套Hadoop 2.x从零基础到项目实战的课程,带领大家从零基础开始上手,到如何理解HDFS.…

为什么使用CDH版本? 这个主要考虑到兼容性. 下载地址:http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5 最新的CDH公司的hadoop版本: 一:准备工作 1.步骤 1)hadoop ->下载解压 ->修改配置文件 ->hadoop-env JAVA_HOME ->core-site fs.defaultFS hadoop.tmp.dir ->hdfs-site dfs.replication permission ->mapred-si…

0.发展 在hive公布源代码之后 公司又公布了presto,这个比较快,是基于内存的. impala:3s处理1PB数据. 1.Hive  能做什么,与 MapReduce 相比优势在哪里 关于hive这个工具,hive学习成本低,入手快,对于熟悉sql语法的人来说,操作简单,熟悉. 其实,还有一个,就是统一的数据管理,可与impala/spark等共享元数据. 2.为什么说 Hive 是 Hadoop  数据仓库,从[数据存储和分析]方 面理解 对于有固定格式的文件,使用HIVE把他存储到H…

1.1.1     hive是什么? Hive是基于 Hadoop 的一个数据仓库工具: 1.       hive本身不提供数据存储功能,使用HDFS做数据存储: 2.       hive也不分布式计算框架,hive的核心工作就是把sql语句翻译成MR程序: 3.       hive也不提供资源调度系统,也是默认由Hadoop当中YARN集群来调度: 4.       可以将结构化的数据映射为一张数据库表,并提供 HQL(Hive SQL)查询功能. 1.1.2     hive和Hado…

1. hive是什么? Hive是基于 Hadoop 的一个数据仓库工具: 1.       hive本身不提供数据存储功能,使用HDFS做数据存储: 2.       hive也不分布式计算框架,hive的核心工作就是把sql语句翻译成MR程序: 3.       hive也不提供资源调度系统,也是默认由Hadoop当中YARN集群来调度: 4.       可以将结构化的数据映射为一张数据库表,并提供 HQL(Hive SQL)查询功能. 2. hive和Hadoop关系 Hive利用HDF…

https://www.cnblogs.com/qingyunzong/p/8707885.html http://www.360doc.com/content/16/1006/23/15257968_596289341.shtml 1.什么是hive 基于 Hadoop 的一个数据仓库工具:hive本身不提供数据存储功能,使用HDFS做数据存储,hive也不分布式计算框架,hive的核心工作就是把sql语句翻译成MR程序hive也不提供资源调度系统,也是默认由Hadoop当中YARN集群来调度…

1.MapReduce 编程模型的5个步骤: 1)迭代,将输入数据解析成 key/value 对: 2)将解析的 key/value经过Map处理映射成另一组key/value对: 3)根据key进行分组: 4)以分组为单位进行归约(Reduce 过程): 5)迭代,输出最终结果. 2.MapReduce编程模型模板: 在进行编程过程只需改变Map()和Reduce()方法,如果没有Reduce过程时需要对run()作适当调整. import java.io.IOException; impor…

原 Hadoop MapReduce 框架的问题 原hadoop的MapReduce框架图 从上图中可以清楚的看出原 MapReduce 程序的流程及设计思路: 首先用户程序 (JobClient) 提交了一个 job,job 的信息会发送到 Job Tracker 中,Job Tracker 是 Map-reduce 框架的中心,他需要与集群中的机器定时通信 (heartbeat), 需要管理哪些程序应该跑在哪些机器上,需要管理所有 job 失败.重启等操作. TaskTracker 是 Ma…

最近在看google那篇经典的MapReduce论文,中文版可以参考孟岩推荐的 mapreduce 中文版 中文翻译 论文中提到,MapReduce的编程模型就是: 计算利用一个输入key/value对集,来产生一个输出key/value对集.MapReduce库的用户用两个函数表达这个计算:map和reduce. 用户自定义的map函数,接受一个输入对,然后产生一个中间key/value对集.MapReduce库把所有具有相同中间key I的中间value聚合在一起,然后把它们传递给reduc…

time:2015年10月04日 星期日 00时00分27秒 # opencv笔记4:模板运算和常见滤波操作 这一篇主要是学习模板运算,了解各种模板运算的运算过程和分类,理论方面主要参考<图像工程--图像处理>(章毓晋)一书第3章,空域增强:模板操作.同时也有个疑问:此书第四章,频域图像增强,讲了低通滤波和高通滤波,然而这些东西和模板运算中的平滑.锐化操作有什么区别?... 以下是正文: 模板运算 首先我们把所有图像看作矩阵. 模板一般是nxn(n通常是3.5.7.9等很小的奇数)的矩阵.模板…

Mapper类4个函数的解析 Mapper有setup(),map(),cleanup()和run()四个方法.其中setup()一般是用来进行一些map()前的准备工作,map()则一般承担主要的处理工作,cleanup()则是收尾工作如关闭文件或者执行map()后的K-V分发等.run()方法提供了setup->map->cleanup()的执行模板. 在MapReduce中,Mapper从一个输入分片中读取数据,然后经过Shuffle and Sort阶段,分发数据给Reducer,在M…

1.     前言 本文的目的是让一个从未接触Hadoop的人,在很短的时间内快速上手,掌握编译.安装和简单的使用. 2.     Hadoop家族 截止2009-8-19日,整个Hadoop家族由以下几个子项目组成: 成员名 用途 Hadoop Common Hadoop体系最底层的一个模块,为Hadoop各子项目提供各种工具,如:配置文件和日志操作等. Avro Avro是doug cutting主持的RPC项目,有点类似Google的protobuf和Facebook的thrift.avr…

1.MapReduce代码入口 FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(input)); //设置MapReduce输入格式 job.waitForCompletion(true); 2.InputFormat分析 public abstract class InputFormat<K, V> { //获取输入文件的分片,仅是逻辑分片,并没有物理分片 public abstract List<InputSplit> getSplits…

1.通过修改实例模板程序来实现自己的map-reduce: 为了让示例程序run起来: 1)安装eclipse 2)安装map-reduce的eclipse插件 eclipse的map-reduce插件可以很方便的创建hadoop项目(自动导入所依赖的map-reduce jar包)和打开map-reduce视图(在里面可以像查看本机文件系统一样直观的看到hdfs文件系统的结构) 安装详细步骤: i)查找eclipse的安装路径: $:whereis eclipse 1.通过修改实例模板程序来实…

0.preliminary 环境搭建 Setup development environment Download the latest version of MRUnit jar from Apache website: https://repository.apache.org/content/repositories/releases/org/apache/mrunit/mrunit/. For example if you are using the Hadoop version 1.0…

前面在讲InputFormat的时候,讲到了Mapper类是如何利用RecordReader来读取InputSplit中的K-V对的. 这一篇里,开始对Mapper.class的子类进行解读. 先回忆一下.Mapper有setup(),map(),cleanup()和run()四个方法.其中setup()一般是用来进行一些map()前的准备工作,map()则一般承担主要的处理工作,cleanup()则是收尾工作如关闭文件或者执行map()后的K-V分发等.run()方法提供了setup->map…

http://hi.baidu.com/hzd2712/item/d2465ae65270ab3e4cdcaf55 MapReduce几个典型的例子 在Google的<MapReduce: Simpli ed Data Processing on Large Clusters>论文中,作者向世界阐述了什么是MapReduce.其中的几个关于MapReduce的例子很简单,但是很有代表性.拿来分享一下. 分布式Grep:map函数检查输入行,如果匹配给定的模板(类似于正则表达式的匹配),就把该行…

目录 · 概况 · 原理 · MapReduce编程模型 · MapReduce过程 · 容错机制 · API · 概况 · WordCount示例 · Writable接口 · Mapper类 · Reducer类 · Partitioner抽象类 · WritableComparator接口 · 示例:连接 · 示例:二次排序 概况 1. 起源:一篇Google论文. 2. 特点 a) 开发简单:用户可不考虑进程通信.套接字编程,无需高深技巧,只需符合MapReduce编程模型. b) 伸缩…

很多视频网站都有电视剧热度排名,一般是依据用户在自己站的行为数据所体现出的受欢迎程度来排名.这里有一份来自优酷.爱奇艺.搜索视频等五大视频网站的一份视频播放数据,我们利用这份数据做些有意义的事情. 金婚第一部 3 9851 0 0 0 0金婚第一部 3 9851 0 0 0 0金婚第一部 3 9851 0 0 0 0金婚第一部 3 9851 0 0 0 0金婚第一部 3 9851 0 0 0 0金子,轻松出来吧 1 4715 0 5 0 0金子,轻松出来吧 1 2685 0 3 0 0金枝欲孽…

上一篇我们学习了MapReduce的原理,今天我们使用代码来加深对MapReduce原理的理解. wordcount是Hadoop入门的经典例子,我们也不能免俗,也使用这个例子作为学习Hadoop的第一个程序.本文将介绍使用java和python编写第一个MapReduce程序. 本文使用Idea2018开发工具开发第一个Hadoop程序.使用的编程语言是Java. 打开idea,新建一个工程,如下图所示: 在弹出新建工程的界面选择Java,接着选择SDK,一般默认即可,点击“Next”按钮,如…

MapReduce(三) MapReduce(三): 1.关于倒叙排序前10名 1)TreeMap根据key排序 2)TreeSet排序,传入一个对象,排序按照类中的compareTo方法排序 2.写一个MapReduce的模板 3.MapReduce的分区              1)手动分区              2)自动分区       4.自定义分区 ------------------------------------------------------------------…

MapReduce基本原理和高性能网络下优化: Mapreduce概述 Mapreduce式谷歌开源的一项重要技术,是一个编程模型,用来进行大数据量的计算,对于大数据量的计算通常采用的处理方式式并行计算,对于许多开发者来说,自己完全实现一个并行计算程序难度太大.而MapReduce就是一种简化并行计算的模型,它使得那些没有多少并行计算经验的开发人员也可以开发出并行计算应用程序,通过简化编程模型,降低了开发并行应用程序的难度. 工作原理 并行计算模型通常从并行计算的设计和分析出发,将各种并行计算机…

一.创建虚拟机 1.从网上下载一个Centos6.X的镜像(http://vault.centos.org/) 2.安装一台虚拟机配置如下:cpu1个.内存1G.磁盘分配20G(看个人配置和需求,本人配置有点低所以参数有点低) 3.虚拟机安装建议去挑战minidesktop,分区自己创建有/boot(300).swap(300)./(分配全部空间). 二.集群环境配置 1.准备Linux环境 设置一个IP地址,先将虚拟机的网络模式选为NAT模式,对应vmnet1和vmnet8,保证能ping通V…

[转自:http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-hadoop-yarn/] 简介: 本文介绍了 Hadoop 自 0.23.0 版本后新的 map-reduce 框架(Yarn) 原理,优势,运作机制和配置方法等:着重介绍新的 yarn 框架相对于原框架的差异及改进:并通过 Demo 示例详细描述了在新的 yarn 框架下搭建和开发 hadoop 程序的方法. 读者通过本文中新旧 hadoop map-reduce 框架的对比,…