MapReduce示例式理解

从word count这个实例理解MapReduce. MapReduce大体上分为六个步骤:input, split, map, shuffle, reduce, output.细节描述如下: 1. 输入(input):如给定一个文档,包含如下四行:Hello JavaHello CHello JavaHello C++2. 拆分(split):将上述文档中每一行的内容转换为key-value对,即: 0 - Hello Java1 - Hello C2 – Hello Java3 - Hel…

hadoop环境安装及简单Map-Reduce示例

说明:这篇博客来自我的csdn博客,http://blog.csdn.net/lxxgreat/article/details/7753511 一.参考书:<hadoop权威指南--第二版(中文)> 二.hadoop环境安装 1.安装sun-jdk1.6版本 1)目前我只在一台服务器(CentOS5.5)上搭建hadoop环境,因此先卸载已安装的java1.4版本卸载命令:yum -y remove java 2)下载sun-jdk1.6,地址:http://download.oracle.…

Wordcount on YARN 一个MapReduce示例

Hadoop YARN版本:2.2.0 关于hadoop yarn的环境搭建可以参考这篇博文:Hadoop 2.0安装以及不停集群加datanode hadoop hdfs yarn伪分布式运行,有如下进程 ResourceManager NodeManager NameNode SecondaryNameNode 写一个mapreduce示例,在yarn上跑,wordcount数单词示例代码在github上:https://github.com/huahuiyang/yarn-demo 步骤…

傻瓜式理解递归之php递归

写程序这么久了,有时候别人会问道一些算法比如排序啊,递归啊,总是不知道该怎么去说,今天就来整理一下,让更多的人去傻瓜式的理解递归.递归在网络上有很多定义,但有这么一句话听的最多:递归就是自己调用自己!引用百科的一个故事去理解: 从前有座山,山里有座庙,庙里有个老和尚,正在给小和尚讲故事呢!故事是什么呢?“从前有座山,山里有座庙,庙里有个老和尚,正在给小和尚讲故事呢!故事是什么呢?‘从前有座山,山里有座庙,庙里有个老和尚,正在给小和尚讲故事呢!故事是什么呢?……’” 这样的故事是不是在做很多重复的…

【爬坑】运行 Hadoop 的 MapReduce 示例卡住了

1. 问题说明在以伪分布式模式运行 Hadoop 自带的 MapReduce 示例,卡在了 Running job ,如图所示 2. 解决过程查看日志没得到有用的信息再次确认配置信息没有错误信息最终修改了 hosts 添加本机的 hosts ,如下 192.168.23.101 s101 重新将 SSH 进行配置,最终修改了 SSH 远程登陆配置笔记. 再次运行示例,程序顺利运行.…

Unity3d-通过简单示例来理解Time.deltaTime

转载文章: Unity3d-通过简单示例来理解Time.deltaTime 2018年04月21日 18:04:14 Black_Window 阅读数:926 标签: UnityTime 更多个人分类: Unity 在初学Unity3d时就不时会用上Time.deltaTime这个变量,初学Unity时不是很懂这个这个变量,那时的理解仅限于“要让数值按每秒多少进行变化时把数值乘以它就对了” 这么理解它其实也不算错下面来简单理解这个变量,我们先看看Unity官方手册中对这个变量的描述(网址…

MapReduce 示例：减少 Hadoop MapReduce 中的侧连接

摘要:在排序和reducer 阶段,reduce 侧连接过程会产生巨大的网络I/O 流量,在这个阶段,相同键的值被聚集在一起. 本文分享自华为云社区<MapReduce 示例:减少 Hadoop MapReduce 中的侧连接>,作者:Donglian Lin. 在这篇博客中,将使用 MapReduce 示例向您解释如何在 Hadoop MapReduce 中执行缩减侧连接.在这里,我假设您已经熟悉 MapReduce 框架并知道如何编写基本的 MapReduce 程序.本博客中讨论的主题如下…

MapReduce的一点理解

对于MapReduce编程,大概率的流程用过的人或多或少都清楚,但是归结到细节上,就有的地方不清楚了,下面根据自己的疑问,加上从网上各处,找到的被人的描述,最自己的疑问做出回答. 1. MapReduce 和 HDFS有什么关系? 首先,HDFS和MapReduce是Hadoop最核心的设计: 对于HDFS,即Hadoop Distributed File System,它是Hadoop的存储基础,是数据层面的,提供海量的数据存储:而MapReduce,则是一种引擎或者编程模型,可以理解为数据的…

javascript下的arguments,caller,callee,call,apply示例及理解

(参考:http://justcoding.iteye.com/blog/589111) Arguments 该对象代表正在执行的函数和调用它的函数的参数. [function.]arguments[n] 参数 function :选项.当前正在执行的 Function 对象的名字. n :选项.要传递给 Function 对象的从0开始的参数值索引. 说明 Arguments 是进行函数调用时,除了指定的参数外,还另外创建的一个隐藏对象. Arguments是一个类似数组但不是数组的对象,…

一个简单的MapReduce示例（多个MapReduce任务处理）

MapReduce 人个理解

1.MapReduce 理解拆分成 map 过程与 reduce 过程: map 可以理解为sql 中的 group by 操作, reduce相当于group by 后的聚合计算 : 一个map 必须对应一个 reduce map后会存在 hdfs 中,然后再进行 reduce 2.MapReduce 与 spark 对比用hdfs来作为中间介质(map后的结果存储),spark是用内存来作为中间介质 MapReduce不的支持流水线作业(就是reduce 必须等待map完后才能工作,不能…

MapReduce原理深入理解(一)

1.MapReduce概念 1)MapReduce是一种分布式计算模型,由Google提出,主要用于搜索领域,解决海量数据的计算问题. 2)MapReduce是分布式运行的,由两个阶段组成:Map和Reduce,Map阶段是一个独立的程序,有很多个节点同时运行,每个节点处理一部分数据.Reduce阶段是一个独立的程序,有很多个节点同时运行,每个节点处理一部分数据[在这先把reduce理解为一个单独的聚合程序即可]. 3)MapReduce框架都有默认实现,用户只需要覆盖map()和reduce(…

从K8S部署示例进一步理解容器化编排技术的强大

概念 Kubernetes,也称为K8s,生产级别的容器编排系统,是一个用于自动化部署.扩展和管理容器化应用程序的开源系统.K8s是一个go语言开发,docker也是go语言开发,可见go语言的是未来的趋势:从公有云Iaas.Paas.Saas的云计算时代开始,到Docker Swarm用于容器化集群和Apache Mesos为分布式资源管理框架,Kubernetes最终打败其他容器化编排技术成为主流引领者. kubeadm部署部署规划服务器最低配置要求: 2core .2G. 50G,由于…

Angular指令渗透式理解

通过一段时间对angular指令的使用,理解了angular指令的意义,下面逐一介绍一下. ng-app:定义一个angualr模块,表示angular作用的范围,如下代码: ng-app在html标签上使用时,表示angular作用于整个html页面,而在body上使用时表示作用于整个body <!DOCTYPE html> <html lang="en" ng-app="app"> <!-- 定义在html中的 ng-app --&…

hadoop2.2编程：从default mapreduce program 来理解mapreduce

下面写一个default mapreduce 的程序: import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.conf.Configured; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apa…

Hadoop MapReduce链式实践--ChainReducer

版本号:CDH5.0.0,HDFS:2.3.0,Mapreduce:2.3.0,Yarn:2.3.0. 场景描写叙述:求一组数据中依照不同类别的最大值,比方,例如以下的数据: data1: A,10 A,11 A,12 A,13 B,21 B,31 B,41 B,51 data2: A,20 A,21 A,22 A,23 B,201 B,301 B,401 B,501 最后输出为: A,23 B,501 假如这种逻辑的mapreduce数据流例如以下: 假设C组数据比較多,同一时候假设集群有2个…

（转）Hadoop MapReduce链式实践--ChainReducer

版本:CDH5.0.0,HDFS:2.3.0,Mapreduce:2.3.0,Yarn:2.3.0. 场景描述:求一组数据中按照不同类别的最大值,比如,如下的数据: data1: A,10 A,11 A,12 A,13 B,21 B,31 B,41 B,51 data2: A,20 A,21 A,22 A,23 B,201 B,301 B,401 B,501 最后输出为: A,23 B,501 假如这样的逻辑的mapreduce数据流如下: 假设C组数据比较多,同时假设集群有2个节点,那么这个任…

【大数据系列】MapReduce示例一年之内的最高气温

一.项目采用maven构建,如下为pom.xml中引入的jar包 <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4…

【大数据系列】MapReduce示例好友推荐

package org.slp; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; import java.io.IOException; import java.util.StringTokenizer; /** * Created by sanglp on 2017/7/17. */ public clas…

通过完整示例来理解如何使用 epoll

网络服务器通常使用一个独立的进程或线程来实现每个连接.由于高性能应用程序需要同时处理大量的客户端,这种方法就不太好用了,因为资源占用和上下文切换时间等因素影响了同时处理大量客户端的能力.另一种方法是在一个线程中使用非阻塞 I/O,以及一些就绪通知方法,即当你可以在一个套接字上读写更多数据的时候告诉你. 本文介绍了 Linux 的 epoll(7) 机制,它是 Linux 最好的就绪通知机制.我们用 C 语言编写了示例代码,实现了一个完整的 TCP 服务器. 我假设您有一定 C 语言编程经验,知道…

MapReduce原理深入理解(二)

1.Mapreduce操作不需要reduce阶段 1 import org.apache.hadoop.conf.Configuration; 2 import org.apache.hadoop.fs.FileSystem; 3 import org.apache.hadoop.fs.Path; 4 import org.apache.hadoop.io.LongWritable; 5 import org.apache.hadoop.io.NullWritable; 6 import org…

关于js闭包官方解释庖丁解牛式理解

闭包:是一个拥有许多变量和绑定了这些变量的环境的表达式(通常是一个函数),因而这些变量也是该表达式的一部分. 变量+环境首先按这个句子主谓宾来分解.闭包是一个表达式,通常是一个函数. 这意味着第一它是表达式,不是语句,语句是以";"作为结束的,或者某些情况省略分号也可以. 如下:function foo(){ return function(){console.log(arguments);}} 函数foo在执行后返回一个闭包,这个闭包是一个函数,并且这个函数在foo外可以访问f…

Hbase框架原理及相关的知识点理解、Hbase访问MapReduce、Hbase访问Java API、Hbase shell及Hbase性能优化总结

转自:http://blog.csdn.net/zhongwen7710/article/details/39577431 本blog的内容包含: 第一部分:Hbase框架原理理解第二部分:Hbase调用MapReduce函数使用理解第三部分:Hbase调用Java API使用理解第四部分:Hbase Shell操作第五部分:Hbase建表.读写操作方式性能优化总结第一部分:Hbase框架原理理解概述 HBase是一个构建在HDFS上的分布式列存储系统:HBase是基于Goo…

hadoop学习第三天-MapReduce介绍&&WordCount示例&&倒排索引示例

一.MapReduce介绍 (最好以下面的两个示例来理解原理) 1. MapReduce的基本思想 Map-reduce的思想就是“分而治之” Map Mapper负责“分”,即把复杂的任务分解为若干个“简单的任务”执行 “ 简单的任务”有几个含义: 1 数据或计算规模相对于原任务要大大缩小: 2 就近计算,即会被分配到存放了所需数据的节点进行计算: 3 这些小任务可以并行计算,彼此间几乎没有依赖关系一个HDFS block (input split)执行一个Map task. Map tas…

大数据核心知识点：Hbase、Spark、Hive、MapReduce概念理解，特点及机制

今天,上海尚学堂大数据培训班毕业的一位学生去参加易普软件公司面试,应聘的职位是大数据开发.面试官问了他10个问题,主要集中在Hbase.Spark.Hive和MapReduce上,基础概念.特点.应用场景等问得多.看来,还是非常注重基础的牢固.整个大数据开发技术,这几个技术知识点占了很大一部分.那本篇文章就着重介绍一下这几个技术知识点. 一.Hbase 1.1.Hbase是什么? HBase是一种构建在HDFS之上的分布式.面向列的存储系统.在需要实时读写.随机访问超大规模数据集时,可以使用HB…

MongoDB下Map-Reduce使用简单翻译及示例

目录 Map-Reduce JavaScript 函数 Map-Reduce 行为一个简单的测试原文地址https://docs.mongodb.com/manual/core/map-reduce/ Map-Reduce 示例 Map-reduce是一种数据处理范例,用于将大量数据压缩为有用的聚合结果. 对于map-reduce操作,MongoDB提供了mapReduce数据库命令. 一个简单的map-reduce示例如下: 在此map-reduce操作中,MongoDB将映射(map)操…

MapReduce的核心资料索引 [转]

转自http://prinx.blog.163.com/blog/static/190115275201211128513868/和http://www.cnblogs.com/jie465831735/archive/2013/03/06.html 按如下顺序看效果最佳: 1. MapReduce Simplied Data Processing on Large Clusters 2. Hadoop环境的安装 By 徐伟 3. Parallel K-Mea…

深入理解jQuery、Angular、node中的Promise

最初遇到Promise是在jQuery中,在jQuery1.5版本中引入了Deferred Object,这个异步队列模块用于实现异步任务和回调函数的解耦.为ajax模块.队列模块.ready事件提供基础功能.在用jQuery操作DOM的时候对Promise的使用欲不够强烈,最近学习node和Angular,需要用js写业务逻辑和数据操作代码的时候这种场景需求就出来了.一般来说事件适合在交互场景中运用,因为用户的行为本来就是分散的,而promise这样的流程控制适合在后台逻辑中处理业务. //j…

从零自学Hadoop(08)：第一个MapReduce

阅读目录序数据准备 wordcount Yarn 新建MapReduce 示例下载系列索引本文版权归mephisto和博客园共有,欢迎转载,但须保留此段声明,并给出原文链接,谢谢合作. 文章是哥(mephisto)写的,SourceLink 序上一篇,我们的Eclipse插件搞定,那开始我们的MapReduce之旅. 在这里,我们先调用官方的wordcount例子,然后再手动创建个例子,这样可以更好的理解Job. 数据准备一:说明 wordcount这个类是对不同的word进行统计个…

MapReduce输入格式

文件是 MapReduce 任务数据的初始存储地.正常情况下,输入文件一般是存储在 HDFS 里面.这些文件的格式可以是任意的:我们可以使用基于行的日志文件, 也可以使用二进制格式,多行输入记录或者其它一些格式.这些文件一般会很大,达到数十GB,甚至更大.那么 MapReduce 是如何读取这些数据的呢?下面我们来学习 InputFormat 接口 1.InputFormat接口 InputFormat接口决定了输入文件如何被 Hadoop分块(split up)与接受.InputFormat…

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