1.  如何用通俗的方法解释MapReduce MapReduce是Google开源的三大技术之一,是对海量数据进行“分而治之”计算框架.为了简单的理解并讲述给客户理解.我们举下面的例子来说明. 首先,面对一堆杂乱的东西,有若干个汉堡.若干个冰淇淋.若干个可乐.如果级别都是上万数量的情况下,有没有方法把他们较快的分析出来? 第一步,调度员简单的将这一堆东西分解成若干堆. 第二步,调度员为每堆物品分配一个分拣员,注意只分拣不计数,分拣员对应MAPReduce中的Map角色.分拣员干的事情,就是将物…

转载自http://blog.csdn.net/yfkiss/article/details/6387613和http://blog.csdn.net/yfkiss/article/details/6387461 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…

在学习Hadoop,慢慢的从使用到原理,逐层的深入吧 第一部分:MapReduce工作原理   MapReduce 角色 •Client :作业提交发起者. •JobTracker: 初始化作业,分配作业,与TaskTracker通信,协调整个作业. •TaskTracker:保持JobTracker通信,在分配的数据片段上执行MapReduce任务. 提交作业 •在作业提交之前,需要对作业进行配置 •程序代码,主要是自己书写的MapReduce程序. •输入输出路径 •其他配置,如输出压缩等.…

MapReduce执行流程及单词统计WordCount示例…

转载自http://www.aboutyun.com/thread-6723-1-1.html 有时候我们在用,但是却不知道为什么.就像苹果砸到我们头上,这或许已经是很自然的事情了,但是牛顿却发现了地球的万有引力.ok了,希望通过了解MapReduce,我们能够写出更好的MapReduce例子.第一部分:MapReduce工作原理<ignore_js_op> <ignore_js_op> MapReduce 角色•Client :作业提交发起者.•JobTracker: 初始化作业…

目录-探索mapreduce 1.Mapreduce的模型简介与特性?Yarn的作用? 2.mapreduce的工作原理是怎样的? 3.配置Yarn与Mapreduce.演示Mapreduce例子程序 4.javaApi开发Mapreduce程序 发散思考-入门mapreduce 思考题:假设有一个长度为1000万的int数组,求数组数据长度. 答:如果是应试考试,你说觉得太简单了吧,一个for循环就搞定.可是,它是一个面试,你如何通过解决这一个问题就脱颖而出呢?凡是,大数据量计算一定要向多线程…

这一讲我们主要剖析MapReduce的原理机制和流程. “云计算分布式大数据Hadoop实战高手之路”之完整发布目录 云计算分布式大数据实战技术Hadoop交流群:312494188,每天都会在群中发布云计算实战性资料,欢迎大家加入! 关于MapReduce,你至少需要知道以下几点: 1,         MapReduce是运行于分布式文件系统之上的,在Hadoop中就是运行于HDFS之上的: 2,         MapReduce主要用于大规模数据的并行运算,这种大数据通过指1TB以上:…

关于二次排序主要涉及到这么几个东西: 在0.20.0 以前使用的是 setPartitionerClass setOutputkeyComparatorClass setOutputValueGroupingComparator 在0.20.0以后使用是 job.setPartitionerClass(Partitioner p); job.setSortComparatorClass(RawComparator c); job.setGroupingComparatorClass(RawCom…

一.MapReduce的概念 MapReduce是hadoop的核心组件之一,hadoop要分布式包括两部分,一是分布式文件系统hdfs,一部是分布式计算框就是mapreduce,两者缺一不可,也就是说,可以通过mapreduce很容易在hadoop平台上进行分布式的计算编程. 1.MapReduce编程模型 MapReduce采用"分而治之"的思想,把对大规模数据集的操作,分发给一个主节点管理下的各个分节点共同完成,然后通过整合各个节点的中间结果,得到最终结果.简单地说,MapRed…

    一致性Hash算法. Hash算法是为了保证数据均匀的分布,例如有3个桶,分别是0号桶,1号桶和2号桶:现在有12个球,怎么样才能让12个球平均分布到3个桶中呢?使用Hash算法的做法是,将12个球从0开始编号,得到这样的一个序列:0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11.将这个序列中的每个值模3,不管数字是什么,得到的结果都是0,1,2,不会超过3,将结果为0的数字放入0号桶,结果为1的数子放入1号桶,结果为2的数字放入2号桶,12个球就均匀的分布到3个桶中,0,3,6,9,…