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…

第15章 大数据与MapReduce 大数据 概述 大数据: 收集到的数据已经远远超出了我们的处理能力. 大数据 场景 假如你为一家网络购物商店工作,很多用户访问该网站,其中有些人会购买商品,有些人则随意浏览后就离开. 对于你来说,可能很想识别那些有购物意愿的用户. 那么问题就来了,数据集可能会非常大,在单机上训练要运行好几天. 接下来:我们讲讲 MapRedece 如何来解决这样的问题 MapRedece Hadoop 概述 Hadoop 是 MapRedece 框架的一个免费开源实现. Ma…

​ 这次来聊聊Hadoop中使用广泛的分布式计算方案--MapReduce.MapReduce是一种编程模型,还是一个分布式计算框架. MapReduce作为一种编程模型功能强大,使用简单.运算内容不只是常见的数据运算,几乎大数据中常见的计算需求都可以通过它来实现.使用的时候仅仅需要通过实现Map和Reduce接口的方式来完成计算逻辑,其中Map的输入是一对<Key, Value>,经过计算后输出一对<Key, Value>:然后将相同Key合并,形成<Key, Value&…

第十五章 大数据与Maprudece 一．引言 实际生活中的数据量是非常庞大的,采用单机运行的方式可能需要若干天才能出结果,这显然不符合我们的预期,为了尽快的获得结果,我们将采用分布式的方式,将计算分布到不同的机器上.Mapreduce就是一个典型的分布式框架,Hadoop则是用java编写的一个Mapreduce实现. 分布式和并行的区别在于分布式它将数据分布到不同的机器上,而并行只是将数据分布到同一簇中的不同节点上,它们的区别主要体现在物理载体层面上. 二．Mapreduce简介 Mapre…

 1.谷歌三驾马车地位 [关键词]开启时代,指明方向 聊起大数据,我们通常言必称谷歌,谷歌有“三驾马车”:谷歌文件系统(GFS).MapReduce和BigTable.谷歌的“三驾马车”开启了大数据时代,并为我们指明了大数据的发展方向. 2.谷歌三驾马车诞生(1)诞生时间 [关键词]2010.2003.2004.2006大数据在2010年开始有火起来的苗头,谷歌三驾马车诞生更早.谷歌文件系统第一次公开发表的论文是在2003年,MapReduce公开发表的时间是2004年,而BigTable则公开…

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.…

MapReduce MapReduce的基本定义及过程 搭建开发环境 代码实例及运行程序 MapReduce开发接口介绍 1. MapReduce的基本定义及过程 MapReduce是面向大数据并行处理的计算模型.框架和平台,其资源调度由Yarn完成,任务资源隐含了以下三层含义: 1)MapReduce是 一个基于集群的高性能并行计算平台(cluster Infrastructure). 2)MapReduce是 一个并行计算与运行软件框架(SoftWare Framework) 3)MapRe…

最近在学习大数据相关的东西,开这篇专题来记录一下学习过程.今天主要记录一下MapReduce执行流程解析 引子(我们需要解决一个简单的单词计数(WordCount)问题) 1000个单词 嘿嘿,1000单词还不简单,我们直接一句shell搞定 cat file | tr ' ' '\n' | sort | uniq -c | sort -rk1 | head -n 20 1000G 感觉良好,写个简单的程序也很好解决. 1000*1000G 有点懵逼了. 1000*1000*1000G 这时候就…

Hadoop的第一个产品是HDFS,可以说分布式文件存储是分布式计算的基础,也可见分布式文件存储的重要性.如果我们将大数据计算比作烹饪,那么数据就是食材,而Hadoop分布式文件系统HDFS就是烧菜的那口大锅.这些年来,各种计算框架.各种算法.各种应用场景不断推陈出新,让人眼花缭乱,但是大数据存储的王者依然是HDFS. 为什么HDFS的地位如此稳固呢?在整个大数据体系里面,最宝贵.最难以代替的资产就是数据,大数据所有的一切都要围绕数据展开.HDFS作为最早的大数据存储系统,存储着宝贵的数据资产,…

1.  MapReduce 介绍 1.1MapReduce的作用 假设有一个计算文件中单词个数的需求,文件比较多也比较大,在单击运行的时候机器的内存受限,磁盘受限,运算能力受限,而一旦将单机版程序扩展到集群来分布式运行,将极大增加程序的复杂度和开发难度,因此这个工作可能完成不了.针对以上这个案例,MapReduce在这里能起到什么作用呢,引入MapReduce框架后,开发人员可以将绝大部分工作集中在业务逻辑的开发上,而将分布式计算中的复杂性交由框架来处理. 可见在程序由单机版扩成分布式时,会引入…