本文为senlie原创,转载请保留此地址:http://www.cnblogs.com/senlie/ 1.概要很多计算在概念上很直观,但由于输入数据很大,为了能在合理的时间内完成,这些计算必须分布在数以百计数以千计的机器上.例如处理爬取得到的文档.网页请求日志来计算各种衍生数据,如倒排索引,网页文档的各种图结构表示,从每个主机上爬取的文档数,在某一天最频繁的查询的集合. MapReduce 是为处理和生成大数据集的编程模式和相应的实现.用户指定一个 map 函数来处理一个键值对来生成一个键值对…

本章来简单介绍下 Hadoop MapReduce 中的 Combiner.Combiner 是为了聚合数据而出现的,那为什么要聚合数据呢?因为我们知道 Shuffle 过程是消耗网络IO 和 磁盘IO 比较大的操作,如果我们能减少 Shuffle 过程的数据量,那就可以提升整个 MR 作业的性能.我在<大数据技术 - MapReduce的Shuffle及调优> 一文中写到 Shuffle 中会有两次调用 Combiner 的过程,有兴趣的朋友可以再翻回去看看.接下来我们还是以 WordCou…

本章内容我们学习一下 MapReduce 中的 Shuffle 过程,Shuffle 发生在 map 输出到 reduce 输入的过程,它的中文解释是 “洗牌”,顾名思义该过程涉及数据的重新分配,主要分为两部分:1. map 任务输出的数据分组.排序,写入本地磁盘 2. reduce 任务拉取排序.由于该过程涉及排序.磁盘IO.以及网络IO 等消耗资源和 CPU 比较大的操作,因此该过程向来是“兵家必争”之地,即大家会重点优化的一个地方,因此也是大数据面试中经常会被重点考察的地方.本文力求通俗.…

前几章我们介绍了 Hadoop 的 MapReduce 和 HDFS 两大组件,内容比较基础,看完后可以写简单的 MR 应用程序,也能够用命令行或 Java API 操作 HDFS.但要对 Hadoop 做深入的了解,显然不够用.因此本章就深入了解一下 MapReduce 应用的运行机制,从而学习 Hadoop 各个组件之间如何配合完成 MR 作业.本章是基于 Hadoop YARN 框架介绍,YARN(Yet Another Resource Negotiator)是 Hadoop 的集群资源…

上一章的 MapReduce 应用中,我们使用了自定义配置,并用 GenericOptionsParser 处理命令行输入的配置,这种方式简单粗暴.但不是 MapReduce 应用常见的写法,本章第一部分将介绍 MapReduce 应用常见的写法,并详细介绍自定义配置以及命令行选项,通过自定义配置我们可以灵活的控制 MapReduce 应用而不需要修改代码并打包.第二部分将介绍开发 MapReduce 应用的单元测试,单元测试的重要性不言而喻,是每个程序员必备技能. 带有自定义配置的 MapRe…

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…

大数据技术之Sqoop  一.Sqoop简介 Apache Sqoop(TM)是一种旨在有效地在Apache Hadoop和诸如关系数据库等结构化数据存储之间传输大量数据的工具. Sqoop于2012年3月孵化出来,现在是一个顶级的Apache项目. 请注意,1.99.7与1.4.6不兼容,且没有特征不完整,它并不打算用于生产部署. 二.Sqoop原理 将导入或导出命令翻译成mapreduce程序来实现. 在翻译出的mapreduce中主要是对inputformat和outputformat进行…

第1章 HBase简介 1.1 什么是HBase HBase的原型是Google的BigTable论文,受到了该论文思想的启发,目前作为Hadoop的子项目来开发维护,用于支持结构化的数据存储. 官方网站:http://hbase.apache.org -- 2006年Google发表BigTable白皮书 -- 2006年开始开发HBase -- 2008年北京成功开奥运会,程序员默默地将HBase弄成了Hadoop的子项目 -- 2010年HBase成为Apache顶级项目 -- 现在很多公…

除Hadoop外的9个大数据技术: 1.Apache Flink 2.Apache Samza 3.Google Cloud Data Flow 4.StreamSets 5.Tensor Flow 6.Apache NiFi 7.Druid 8.LinkedIn WhereHows 9.Microsoft Cognitive Services Hadoop是大数据领域最流行的技术,但并非唯一.还有很多其他技术可用于解决大数据问题.除了Apache Hadoop外,另外9个大数据技术也是必须要了…

2013年12月5日-6日参加了为期两天的2013中国大数据技术大会(Big Data Technology Conference, BDTC2013),本期会议主题是:“应用驱动的架构与技术 ”.大数据概念最近真是火得不行,从大会多达7个的“大数据架构与系统”.“大数据技术”.“大数据应用”.“大数据研究与发展”.“大数据基准测试”“智能交通与大数据”以及“传统行业如何驾驭大数据”主题论坛,再到现场爆棚的人群,可见大家拥抱大数据的高涨热情. 在9月份读完了一本<大数据时代>,后面又听大学老师…