在上一篇博客:hadoop入门级总结一:HDFS中,简单的介绍了hadoop分布式文件系统HDFS的整体框架及文件写入读出机制.接下来,简要的总结一下hadoop的另外一大关键技术之一分布式计算框架:Map/Reduce. 一.Map/Reduce是什么: Map/Reduce是在2004年谷歌的一篇论文中提出大数据并行编程框架,由两个基本的步骤Map(映射)和Reduce(化简)组成,Map/Reduce由此得名.同时,由于它隐藏了分布式计算中并行化.容错.数据分布.负载均衡等内部细节,实际的…

前言 在MapReduce程序中,待处理的数据最开始是放在HDFS上的,这点无异议. 接下来,数据被会被送往一个个Map节点中去,这也无异议. 下面问题来了:数据在被Map节点处理完后,再何去何从呢? 这就是本文探讨的话题. Shuffle 在Map进行完计算后,将会让数据经过一个名为Shuffle的过程交给Reduce节点: 然后Reduce节点在收到了数据并完成了自己的计算后,会将结果输出到Hdfs. 那么,什么是Shuffle阶段,它具体做什么事情? 需要知道,这可是Hadoop最为核心的…

前言 从运行我们的 Map/Reduce 程序,到结果的提交,Hadoop 平台其实做了很多事情. 那么 Hadoop 平台到底做了什么事情,让 Map/Reduce 程序可以如此 "轻易" 地实现分布式运行? Map/Reduce 任务执行总流程 经过之前的学习,我们已经知道一个 Map/Reduce 作业的总流程为: 代码编写  -->  作业配置  -->  作业提交  -->  Map任务的分配和执行  -->  处理中间结果(Shuffle)  --&…

原文地址:https://blog.csdn.net/liyong199012/article/details/25423221 一.    概念知识介绍 Hadoop MapReduce是一个用于处理海量数据的分布式计算框架.这个框架解决了诸如数据分布式存储.作业调度.容错.机器间通信等复杂问题,可以使没有并行 处理或者分布式计算经验的工程师,也能很轻松地写出结构简单的.应用于成百上千台机器处理大规模数据的并行分布式程序. Hadoop MapReduce基于“分而治之”的思想,将计算任务抽象…

转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/shapeL/p/9057152.html 1.map():遍历序列,对序列中每个元素进行操作,最终获取新的序列 print(list(map(str, [, , , , , , , , ])))输出结果:['1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9'] def square(x): result = list(map(square,[,,,,])) print(result)输出结果:[1…

Python内建了map()和reduce()函数. 如果你读过Google的那篇大名鼎鼎的论文“MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters”,你就能大概明白map/reduce的概念. 我们先看map.map()函数接收两个参数,一个是函数,一个是Iterable,map将传入的函数依次作用到序列的每个元素,并把结果作为新的Iterator返回. 举例说明,比如我们有一个函数f(x)=x2,要把这个函数作用在一个list [1…

前言 对于Hadoop集群来说,节点损坏是非常常见的现象. 而Hadoop一个很大的特点就是某个节点的损坏,不会影响到整个分布式任务的运行. 下面就来分析Hadoop平台是如何做到的. 硬件故障 硬件故障可以分为两种 - JobTracker节点损坏和TaskTracker节点损坏. 1. JobTracker节点损坏 这是Hadoop集群中最为严重的错误. 出现了这种错误,那就只能重新选择JobTracker节点,而在选择期,所有的任务都必须停掉,而且当前已经完成了的任务也必须通通重来. 2.…

参考:map/reduce Note 1.map():map()函数接收两个参数,一个是函数,一个是Iterable.map将传入的函数依次作用到序列的每个元素,并把结果作为新的Iterator返回. #!/usr/bin/env python3 def f(x) : return x*x l = map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]) print(list(l)) sh-3.2# ./map1.py [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49] l是map函数返回的一…

简单概括:Map/Reduce是分布式离线处理的一个框架. Yarn是Map/Reduce中的一个资源管理器. 一.图形说明下Map/Reduce结构: 官方示意图: 另外还可以参考这个: 流程介绍: HDFS首先会把块进行逻辑上切片处理,然后进行Map映射.一个切片对应一个Map映射. 因为文件内容有可能一个单词被切到两个文件里面,这样计算就会有问题,所以Map映射时除了第一个切片完全映射,其余的映射都会从第二行开始映射,而第一行传递给上一个Map处理. Map程序初始化会设定一个阈值,比如8…

需求说明 用Map&Reduce计算几个班级中,每个班级10岁和20岁之间学生的数量: 需求分析 学生表的字段: db.students.insert({classid:1, age:14, name:'Tom'}) 将classid随机1和2.age在8-25岁之间随机,name在3-7个字符之间随机. 数据写入 数据写入java脚本 往mrtask库中students写入1000万条数据: package org.test; import java.util.ArrayList; impor…