1. MapReduce 定义 Hadoop 中的 MapReduce是一个使用简单的软件框架.基于它写出来的应用程序能够执行在由上千个商用机器组成的大型集群上,并以一种可靠容错式并行处理TB级别的数据集 2. MapReduce 特点 MapReduce 为什么如此受欢迎?尤其如今互联网+时代,互联网+公司都在使用 MapReduce.MapReduce 之所以如此受欢迎.它主要有下面几个特点. - MapReduce 易于编程.它简单的实现一些接口,就能够完毕一个分布式程序.这个分布式程序能…

MapReduce是一种分布式计算模型,是Hadoop的主要组成之一,承担大批量数据的计算功能.MapReduce分为两个阶段:Map和Reduce. 一.MapReduce的架构演变 客户端向JobTracker提交一个作业,JobTracker会把这个作业拆分成多份,然后分配给TaskTracker(任务执行者)执行,TaskTracker会每隔一段时间向JobTracker发送心跳信息,如果JobTracker在一段时间内没有收到TaskTracker的心跳信息,JobTracker会认为…

目录 1.MapReduce定义 2.MapReduce来源 3.MapReduce特点 4.MapReduce实例 5.MapReduce编程模型 6.MapReduce 内部逻辑 7.MapReduce架构 8.MapReduce框架的容错性 9.MapReduce资源组织方式 1.MapReduce 定义 Hadoop 中的 MapReduce是一个使用简单的软件框架,基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个机器组成的大型集群上,并以一种可靠容错并行处理TB级别的数据集 2.MapRedu…

(一) HDFS主要是用于做什么的? HDFS(Hadoop Distributed File System)是Hadoop项目的核心子项目,是分布式计算中数据存储管理的基础,是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的,可以运行于廉价的商用服务器上.它所具有的高容错.高可靠性.高可扩展性.高获得性.高吞吐率等特征为海量数据提供了不怕故障的存储,为超大数据集(Large Data Set)的应用处理带来了很多便利. (二) HDFS的优缺点比较 HDFS 的优点: 1.高容错性 1)数据自动…

这是我收集的两本关于Hadoop的书,高清PDF版,在此和大家分享: 1.<Hadoop技术内幕:深入理解MapReduce架构设计与实现原理>董西成 著  机械工业出版社2013年5月出版 2.<Hadoop技术内幕:深入解析Hadoop Common和HDFS架构设计与实现原理>蔡斌.陈湘萍 著  机械工业出版社2013年4月出版 百度网盘下载地址: http://pan.baidu.com/s/1sjNmkFj…

彻底理解MapReduce shuffle过程原理 MapReduce的Shuffle过程介绍 Shuffle的本义是洗牌.混洗,把一组有一定规则的数据尽量转换成一组无规则的数据,越随机越好.MapReduce中的Shuffle更像是洗牌的逆过程,把一组无规则的数据尽量转换成一组具有一定规则的数据. 为什么MapReduce计算模型需要Shuffle过程?我们都知道MapReduce计算模型一般包括两个重要的阶段:Map是映射,负责数据的过滤分发:Reduce是规约,负责数据的计算归并.Redu…

Hbase架构与原理 HBase是一个分布式的.面向列的开源数据库,该技术来源于 Fay Chang所撰写的Google论文"Bigtable:一个结构化数据的分布式存储系统".就像Bigtable利用了Google文件系统(File System)所提供的分布式数据存储一样,HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力.HBase是Apache的Hadoop项目的子项目.HBase不同于一般的关系数据库,它是一个适合于非结构化数据存储的数据库.另一个不同的是HBas…

原文链接:HDFS架构及原理 引言 进入大数据时代,数据集的大小已经超过一台独立物理计算机的存储能力,我们需要对数据进行分区(partition)并存储到若干台单独的计算机上,也就出现了管理网络中跨多台计算机存储的文件系统:分布式文件系统(distributed filesystem).基于hadoop分布式文件系统HDFS(Hadoop Distributed Filesystem)具备高容错.高吞吐量等特性,在大数据和AI时代得以广泛应用. HDFS设计 HDFS设计初衷: 低成本:HDFS…

Hadoop 和 Spark 的关系 Spark 运算比 Hadoop 的 MapReduce 框架快的原因是因为 Hadoop 在一次 MapReduce 运算之后,会将数据的运算结果从内存写入到磁盘中,第二次 Mapredue 运算时在从磁盘中读取数据,所以其瓶颈在2次运算间的多余 IO 消耗. Spark 则是将数据一直缓存在内存中,直到计算得到最后的结果,再将结果写入到磁盘,所以多次运算的情况下, Spark 是比较快的. 其优化了迭代式工作负载 Hadoop的局限 Spark的改进 抽…

storm 架构与原理 1 storm简介 1.1 storm是什么 如果只用一句话来描述 storm 是什么的话:分布式 && 实时 计算系统.按照作者 Nathan Marz 的说法,storm对于实时计算的意义类似于hadoop对于批处理的意义. Hadoop(大数据分析领域无可争辩的王者)专注于批处理｡这种模型对许多情形(比如为网页建立索引)已经足够,但还存在其他一些使用模型,它们需要来自高度动态的来源的实时信息｡为了解决这个问题,就得借助 Nathan Marz 推出的 stor…

资源管理与调度系统-YARN的基本架构与原理 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 为了能够对集群中的资源进行统一管理和调度,Hadoop2.0引入了数据操作系统YARN.YARN的引入大大提高了集群的资源利用率,并降低了集群管理成本. 首先,YARN能够将资源按需分配给各个应用程序,这大大提高了资源利用率,其次,YARN允许各类短作业和长服务混合部署在一个集群中.并提供了容错,资源隔离及负载均衡等方面的支持,这大大简化了作业和服务的部署和管理成本. 一.YARN产生…

Hbase架构与原理 HBase是一个分布式的.面向列的开源数据库,该技术来源于 Fay Chang所撰写的Google论文“Bigtable:一个结构化数据的分布式存储系统”.就像Bigtable利用了Google文件系统(File System)所提供的分布式数据存储一样,HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力.HBase是Apache的Hadoop项目的子项目.HBase不同于一般的关系数据库,它是一个适合于非结构化数据存储的数据库.另一个不同的是HBase基于列的…

1.概述:最近,有一些工程师问我有关HBase的基本架构的问题,其实这个问题仅仅说架构是非常简单,但是需要理解.在这里,我觉得可以用HDFS的架构作为借鉴.(其实像Hadoop生态系统中的大部分组建的架构原理是类似,不信你往下看) 2.介绍架构 (1)HDFS例子 在这里我以我比较熟悉的HDFS分布式文件系统作为一个例子来简单说明一下.首先我对HDFS的架构做一个简单的说明: HDFS分布式文件系统主要三个组建:NameNode和DataNode以及SecondaryNameNode.Namen…

原文地址: https://blogs.oracle.com/ronen/entry/diving_into_openstack_network_architecture 译文转载自:http://blog.csdn.net/halcyonbaby/article/details/41524447 前言 openstack网络功能强大同时也相对更复杂.本系列文章通过Oracle OpenStack TechPreview介绍openstack的配置,通过各种场景和例子说明openstack各种不…

随着移动互联网时代的到来,手机正在逐步替代其他的设备,手机是电话.手机是即时通讯,手机是相机,手机是导航仪,手机是钱包,手机是音乐播放器……. 除此之外,手机还是一个大大的U盘,曾几何时,我们用一根长长的数据线,将手机和电脑连接起来,将电脑上的内容拷贝到手机,或者将手机上的照片上传到电脑.但是,无线Wifi的普及,连接是一个常态,没过多久,我们就会问:“数据线”是什么东东? 没错,爱莲(iLinkIT)软件就是一款借助Wifi网络,实现手机和电脑之间文件传送的软件,可以把你电脑上的文件快速传送到…

前言 :本文旨在理清在Hadoop中一个MapReduce作业(Job)在提交到框架后的整个生命周期过程,权作总结和日后参考,如有问题,请不吝赐教.本文不涉及Hadoop的架构设计,如有兴趣请参考相关书籍和文献.在梳 理过程中,我对一些感兴趣的源码也会逐行研究学习,以期强化基础. 作者 :Jaytalent 开始日期 :2013年9月9日 参考资料:[1]<Hadoop技术内幕--深入解析MapReduce架构设计与实现原理>董西成                   [2]   Hadoop…

前言 :本文旨在理清在Hadoop中一个MapReduce作业(Job)在提交到框架后的整个生命周期过程,权作总结和日后参考,如有问题,请不吝赐教.本文不涉及Hadoop的架构设计,如有兴趣请参考相关书籍和文献.在梳 理过程中,我对一些感兴趣的源码也会逐行研究学习,以期强化基础. 作者 :Jaytalent 开始日期 :2013年9月9日 参考资料:[1]<Hadoop技术内幕--深入解析MapReduce架构设计与实现原理>董西成                   [2]Hadoop 1.…

继前段时间分析Redis源代码一段时间之后.我即将開始接下来的一段技术学习的征程.研究的技术就是当前很火热的Hadoop,可是一个Hadoop生态圈是很庞大的.所以首先我的打算是挑选当中的一部分模块,去学习,研究,我就选中了MapReduce.MapReduce最早是由Google公司在04年公布的论文中提出的一种思想,后来被人实现出来.才有了后面的Hadoop的诞生.学习MapReduce的打算一定不会如Redis源代码学习一样.我仅仅会挑出当中一些用的比較多的过程分析.希望能理解的更深吧.跟…

前言 :本文旨在理清在Hadoop中一个MapReduce作业(Job)在提交到框架后的整个生命周期过程,权作总结和日后参考,如有问题,请不吝赐教.本文不涉及Hadoop的架构设计,如有兴趣请参考相关书籍和文献.在梳 理过程中,我对一些感兴趣的源码也会逐行研究学习,以期强化基础. 作者 :Jaytalent 开始日期 :2013年9月9日 参考资料:[1]<Hadoop技术内幕--深入解析MapReduce架构设计与实现原理>董西成                   [2]Hadoop 1.…

万字详解Oracle架构.原理.进程,学会世间再无复杂架构 http://www.itpub.net/2019/04/24/1694/ 里面的图特别好 数据和云 2019-04-24 09:11:59 本文共12880个字,预计阅读需要33分钟. 学习是一个循序渐进的过程,从面到点.从宏观到微观,逐步渗透,各个击破,对于Oracle, 怎么样从宏观上来理解呢?先来看一个图,这个图取自于教材,这个图对于从整体上理解ORACLE 的体系结构组件,非常关键. 首先看张图: 对于一个数据库系统来说,假设…

转自:http://blog.csdn.net/jaytalent?viewmode=contents MapReduce调度与执行原理系列文章 一.MapReduce调度与执行原理之作业提交 二.MapReduce调度与执行原理之作业初始化 三.MapReduce调度与执行原理之任务调度 四.MapReduce调度与执行原理之任务调度(续) 前言:本文旨在理清在Hadoop中一个MapReduce作业(Job)在提交到框架后的整个生命周期过程,权作总结和日后参考,如有问题,请不吝赐教.本文不涉…

转自:http://blog.csdn.net/Androidlushangderen/article/details/41051027 继前段时间分析Redis源码一段时间之后,我即将开始接下来的一段技术学习的征程,研究的技术就是当前非常火热的Hadoop,但是一个Hadoop生态圈是非常庞大的,所以首先我的打算是挑选其中的一部分模块,去学习,研究,我就选中了MapReduce.MapReduce最早是由Google公司在04年发布的论文中提出的一种思想,后来被人实现出来,才有了后面的Hado…

下面给大家介绍怎么理解impala,impala工作原理是什么. Impala是hadoop上交互式MPP SQL引擎, 也是目前性能最好的开源SQL-on-hadoop方案. 如下图所示, impala性能超过SparkSQL. Presto. Hive. impala与hadoop生态结合紧密 (1) HDFS是impala最主要的数据源. 除此之外, impala也支持HBase,甚至支持S3存储. (2) impala表定义存储在hive metastore中, 支持读取hive表定义.…

深入理解Logger日志--框架绑定原理 说到Logger日志的动态绑定,主要归功与Slf4j,在之前的文章也说过,Slf4j是类似于Apache Common-Logging,英文为Simple Logging Facade,是一个简单的日志门面适配器,所有的日志代码都可以用slf4j方式,它会根据项目具体依赖的日志实现包进行日志操作,只需修改pom.xml文件中的日志实现依赖,对于Log4j.Log4j2和Logback等都有相应的桥接包,对相应的slf4j-api接口实现. 那么slf4j…

技术博客--微信小程序的架构与原理 在两个月的微信小程序开发过程中,我曾走了不少弯路,也曾被很多现在看来十分可笑的问题所困扰.这些弯路与困扰,基本上都是由于当时对小程序的架构理解不够充分,对小程序的原理学习不够深入.我在解决这些问题的过程中,不仅学到了很多有意义的.对开发有直接帮助的知识点,更在微信小程序的架构与原理上补了不少课,对于我在微信小程序的设计上大有裨益.在这篇博客中,我将平常学习到的关于微信小程序的架构与原理的知识记录下来,同时记录我在一些功能上的代码实现,这些功能的实现曾经困扰过我…

WordCount是一个入门的MapReduce程序(从src\examples\org\apache\hadoop\examples粘贴过来的): package org.apache.hadoop.examples; import java.io.IOException; import java.util.StringTokenizer; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path…

atitit. 深入理解 内聚( Cohesion)原理and  attilax大总结         1.1. 内聚的概念 1 1.1.1. 高内聚模式关于这个问题给出的答案是:分配职责,使其可保持较高的内聚性. 1 1.2. 所谓内聚(内聚有多种类型,包括偶然内聚.逻辑内聚.时间内聚.通信内聚.顺序内聚.功能内聚.信息内聚等,这里主要指的是功能内聚 2 1.2.1. 如果元素具有高度相关的职责,而且没有过多工作,那么该元素具有高内聚性. 2 1.3. 内聚按紧密程度从低到高排列次序为偶然内聚…

SQL Server AlwaysOn架构及原理 SQL Server2012所支持的AlwaysOn技术集中了故障转移群集.数据库镜像和日志传送三者的优点,但又不相同.故障转移群集的单位是SQL实例,数据库镜像和日志传送的单位是单个用户数据库,而AlwaysOn支持的单位是可用性组,每个组中可以包括一个或者是多个用户数据库.也就是说,一旦发生切换,则可用性组中的所有数据组会作为一个整体进行切换. AlwaysOn底层依然采用Windows 故障转移群集的机制进行监测和转移,因此也需要先建立Wi…

理解MapReduce Hadoop的MapReduce过程具有如下形式:           1) map: (K1, V1) => list(K2, V2)          2) reduce: (K2, list(V2)) => list(K3, V3) 我用一个简单的例子说明它表示的含义: 假设待分析的数据文件是一个用户名和密码的表,即"用户名,密码"格式: ========= input.dat========= zhang,123456 wang,qazxsw…

Google工程师将MapReduce定义为一般的数据处理流程.一直以来不能完全理解MapReduce的真义,为什么MapReduce可以“一般”? 最近在研究Spark,抛开Spark核心的内存计算,这里只关心Spark做了什么.在Spark上的所有工作都是围绕数据集进行,包括创建新的数据集.对数据集的转换.对数据集的归约.对于实际应用中的数据处理流程,Spark的这些似乎足够了,足够形成一套一般的数据处理流程.的确,Spark以数据集为操作对象,而可以不论数据集中数据的类型——很朴素的思想!…