Hadoop 分布式缓存实现目的是在所有的MapReduce调用一个统一的配置文件,首先将缓存文件放置在HDFS中,然后程序在执行的过程中会可以通过设定将文件下载到本地具体设定如下: public static void main(String[] arge) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException{            Configuration conf=new Configuration();  …

1.什么时Hadoop的分布式缓存 答:在执行MapReduce时,可能Mapper之间需要共享一些信息,如果信息量不大,可以将其从HDFS中加载到内存中,这就是Hadoop分布式缓存机制. 2.如何使用缓存机制 答:在main方法中加载共享文件的HDFS路径,路径可以是目录也可以是文件.可以在路径末尾阶段追加 '#' +别名,在map阶段可以使用该别名. 这时执行第一步的代码: String cache = "hdfs://10.105.xx.xxxx:8020/cache/file"…

一.本课程是怎么样的一门课程(全面介绍)    1.1.课程的背景       作为企业Hadoop应用的核心产品,Hive承载着FaceBook.淘宝等大佬 95%以上的离线统计,很多企业里的离线统计甚至全由Hive完成,如我所在的电商.       Hive在企业云计算平台发挥的作用和影响愈来愈大,如何优化提速已经显得至关重要.       Hive作业的规模决定着优化层级,一个Hive作业的优化和一万的Hive作业的优化截然不同.       拥有1万多个Hive作业的大电商如何进行Hiv…

分布式缓存一个最重要的应用就是在进行join操作的时候,如果一个表很大,另一个表很小很小,我们就可以将这个小表进行广播处理,即每个计算节点 上都存一份,然后进行map端的连接操作,经过我的实验验证,这种情况下处理效率大大高于一般的reduce端join,广播处理就运用到了分布式缓存的 技术. DistributedCache将拷贝缓存的文件到Slave节点在任何Job在节点上执行之前,文件在每个Job中只会被拷贝一次,缓存的归档文件会被在Slave节 点中解压缩.将本地文件复制到HDFS中去,接…

做项目的时候遇到一个问题,在Mapper和Reducer方法中处理目标数据时,先要去检索和匹配一个已存在的标签库,再对所处理的字段打标签.因为标签库不是很大,没必要用HBase.我的实现方法是把标签库存储成HDFS上的文件,用分布式缓存存储,这样让每个slave都能读取到这个文件. main方法中的配置: //分布式缓存要存储的文件路径 String cachePath[] = { "hdfs://10.105.32.57:8020/user/ad-data/tag/tag-set.csv&qu…

大数据.高并发这是最近一段时间内被IT行业提的最为火热的概念,看过<大数据时代>的同学应该不会陌生大数据的概念,尤其是对于互联网行业来说,大数据是每天都要接触的问题,简单通俗地说,每天得大数据,就给系统的性能带来了新的要求---高并发,有了这样一个技术应用的实际背景,对技术人员就提出了要求,随着java环境下的Hadoop,PHP的Memcached,包括Redis的产生和技术的扩散,我们就开始接触这些应用与大数据高并发领域的架构理念,Memcached基于C语言编写,天生的跨平台,让这个技术…

引言 Hadoop分布式文件系统(HDFS)被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统.它和现有的分布式文件系统有很多共同点.但同时,它和其他的分布式文件系统的区别也是很明显的.HDFS是一个高 度容错性的系统,适合部署在廉价的机器上.HDFS能提供高吞吐量的数据访问,非常适合大规模数据集上的应用.HDFS放宽了一部分POSIX约束,来实 现流式读取文件系统数据的目的.HDFS在最开始是作为Apache Nutch搜索引擎项目的基础架构而开发的.HDFS…

http://hadoop.apache.org/docs/r1.0.4/cn/hdfs_design.html 引言 前提和设计目标 硬件错误 流式数据访问 大规模数据集 简单的一致性模型 “移动计算比移动数据更划算” 异构软硬件平台间的可移植性 Namenode 和 Datanode 文件系统的名字空间 (namespace) 数据复制 副本存放: 最最开始的一步 副本选择 安全模式 文件系统元数据的持久化 通讯协议 健壮性 磁盘数据错误,心跳检测和重新复制 集群均衡 数据完整性 元数据磁盘…

前面我们介绍了MapReduce中的Join算法,我们提到了可以通过map端连接或reduce端连接实现join算法,在文章中,我们只给出了reduce端连接的例子,下面我们说说使用map端连接结合分布式缓存机制实现Join算法 1.介绍 我们使用频道类型数据集和机顶盒用户数据集,进行连接,统计出每天.每个频道.每分钟的收视人数 2.数据集 频道类型数据集就是channelType.csv文件,如下示例 机顶盒用户数据集来源于“08.统计电视机顶盒中无效用户数据,并以压缩格式输出有效数据”这个实…

1.概述 不管程序性能有多高,机器处理能力有多强,都会有其极限.能够快速方便的横向与纵向扩展是Nut设计最重要的原则,以此原则形成以分布式并行计算为核心的架构设计.以分布式并行计算为核心的架构设计是Nut区别于Solr.Katta的地方. Nut是一个Lucene+Hadoop分布式并行计算搜索框架,能对千G以上索引提供7*24小时搜索服务.在服务器资源足够的情况下能达到每秒处理100万次的搜索请求. Nut开发环境:jdk1.6.0.23+lucene3.0.3+eclipse3.6.1+ha…