什么是MapReduce? MapReduce是一种编程模型,用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算.概念"Map(映射)"和"Reduce(归约)",和他们的主要思想,都是从函数式编程语言里借来的,还有从矢量编程语言里借来的特性.他极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下,将自己的程序运行在分布式系统上. 当前的软件实现是指定一个Map(映射)函数,用来把一组键值对映射成一组新的键值对,指定并发的Reduce(归约)函数,用来保证所有映射的键值对中的每一

在伪分布式模式和全分布式模式下 HBase 是架构在 HDFS 上的,因此完全可以将MapReduce 编程框架和 HBase 结合起来使用.也就是说,将 HBase 作为底层“存储结构”, MapReduce 调用 HBase 进行特殊的处理,这样能够充分结合 HBase 分布式大型数据库和MapReduce 并行计算的优点. 相对应MapReduce的hbase实现类: 1)InputFormat 类:HBase 实现了 TableInputFormatBase 类,该类提供了对表数据的大部

背景: 某电信项目中采用HBase来存储用户终端明细数据,供前台页面即时查询.HBase无可置疑拥有其优势,但其本身只对rowkey支持毫秒级 的快 速检索,对于多字段的组合查询却无能为力.针对HBase的多条件查询也有多种方案,但是这些方案要么太复杂,要么效率太低,本文只对基于Solr的 HBase多条件查询方案进行测试和验证. 原理: 基于Solr的HBase多条件查询原理很简单,将HBase表中涉及条件过滤的字段和rowkey在Solr中建立索引,通过Solr的多条件查询快速获得符合过滤条

Hadoop是什么,为什么要学习Hadoop?     Hadoop是一个分布式系统基础架构,由Apache基金会开发.用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序.充分利用集群的威力高速运算和存储.Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFS.HDFS有着高容错性的特点,并且设计用来部署在低廉的(low-cost)硬件上.而且它提供高传输率(high throughput)来访问应用程序的数据,适合那些有着超大数据

一.Hbase搭建: 二.理论知识介绍: 1Hbase介绍: Hbase是分布式.面向列的开源数据库(其实准确的说是面向列族).HDFS为Hbase提供可靠的底层数据存储服务,MapReduce为Hbase提供高性能的计算能力,Zookeeper为Hbase提供稳定服务和Failover机制,因此我们说Hbase是一个通过大量廉价的机器解决海量数据的高速存储和读取的分布式数据库解决方案. 11.来源比对(hbase由谷歌公司BigTable参考而来) 项目 Hbase BIgTable 文件存储

HDFS: HDFS是GFS的一种实现,他的完整名字是分布式文件系统,类似于FAT32,NTFS,是一种文件格式,是底层的. Hive与Hbase的数据一般都存储在HDFS上.Hadoop HDFS为他们提供了高可靠性的底层存储支持. Hive: Hive不支持更改数据的操作,Hive基于数据仓库,提供静态数据的动态查询.其使用类SQL语言,底层经过编译转为MapReduce程序,在Hadoop上运行,数据存储在HDFS上. Hbase: Hbase是Hadoop database,即Hadoo

1 MapReduce编程 1.1 MapReduce简介 MapReduce是一种编程模型,用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算,用于解决海量数据的计算问题. MapReduce分成了两个部分: 1.映射(Mapping)对集合里的每个目标应用同一个操作.即,如果你想把表单里每个单元格乘以二,那么把这个函数单独地应用在每个单元格上的操作就属于mapping. 2.化简(Reducing)遍历集合中的元素来返回一个综合的结果.即,输出表单里一列数字的和这个任务属于reducing. 你向Ma

转自:http://blog.csdn.net/zhongwen7710/article/details/39577431 本blog的内容包含: 第一部分:Hbase框架原理理解 第二部分:Hbase调用MapReduce函数使用理解 第三部分:Hbase调用Java API使用理解 第四部分:Hbase Shell操作 第五部分:Hbase建表.读写操作方式性能优化总结   第一部分:Hbase框架原理理解   概述 HBase是一个构建在HDFS上的分布式列存储系统:HBase是基于Goo

1.简介 MapReduce计算框架是二代hadoop的YARN一部分,能够提供大数据量的平行批处理.MR只提供了基本的计算方法,之所以能够使用在不用的数据格式上包括HBase表上是因为特定格式上的数据读取和写入都实现了各自的inputformat和outputformat,这样MR就通过这两个接口屏蔽了各个数据源的产异性,统一计算框架.本文主要介绍如何让HBase表作为MR计算框架的输入和输出源,并通过实现一个简历二级索引的小例子来介绍. 2. HBase与MR关系 HBase和MapRedu

原文链接(系列):http://blog.csdn.net/XuanZuoNuo/article/details/10472219 论文: 加速贝叶斯网络:Accelerating Bayesian NetworkParameter Learning.pdf 概率论与信念传播:Axioms for probability and belief-function propagation.pdf 贝叶斯网络在知识发现中的应用:bayesian_networks_for_knowledge_disco

基于mapreduce的大规模连通图寻找算法 当我们想要知道哪些账号是一个人的时候往往可以通过业务得到两个账号之间有联系,但是这种联系如何传播呢? 问题 已知每个账号之间的联系 如: A B B C D E F C B G 得到 对应的一个人的账号 如: A B C F G为同一个人 D E 为同一个人 当前迭代次数11次 理论最大迭代次数: max_nick_count = max(nick_count) max_iterator = log2(max_nick_count) 62%的账号可在

这个操作和普通的Mapreduce还不太一样,比如普通的Mapreduce输入可以是txt文件等,Mapreduce可以直接读取Hive中的表的数据(能够看见是以类似txt文件形式),但Mapreduce操作Hbase却和前二者不一样 它有专门的Mapper 这个叫TableMapper,这个Mapper继承自Mapper,普通的Mapper有4个输入泛型,但这里的TableMapper却只有两个,通过源码可以看到TableMapper的KEYIN,VALUEIN分别设置为ImmutableBy

MapReduce从HDFS读取数据存储到HBase中 现有HDFS中有一个student.txt文件,格式如下 95002,刘晨,女,19,IS 95017,王风娟,女,18,IS 95018,王一,女,19,IS 95013,冯伟,男,21,CS 95014,王小丽,女,19,CS 95019,邢小丽,女,19,IS 95020,赵钱,男,21,IS 95003,王敏,女,22,MA 95004,张立,男,19,IS 95012,孙花,女,20,CS 95010,孔小涛,男,19,CS 95

Hadoop生态圈-使用MapReduce处理HBase数据 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. 一.对HBase表中数据进行单词统计(TableInputFormat)  1>.准备环境 create_namespace 'yinzhengjie' create 'yinzhengjie:WordCount','f1','f2' put 'yinzhengjie:WordCount', 'row1', 'f1:line', 'hello wold tom how

MapReduce 操作 HBase 在 HBase 系统上运行批处理运算,最方便和实用的模型依然是 MapReduce,如下图所示. HBase Table 和 Region 的关系类似 HDFS File 和 Block 的关系,HBase提供配套的 TableInputFormat 和 TableOutputFormat API,可以方便地将 HBase Table 作为 Hadoop MapReduce 的Source 和 Sink.对于 MapReduce Job 应用开发人员来说,基

7 HBase的MapReduce   HBase中Table和Region的关系,有些类似HDFS中File和Block的关系.由于HBase提供了配套的与MapReduce进行交互的API如 TableInputFormat和TableOutputFormat,可以将HBase的数据表直接作为Hadoop MapReduce的输入和输出,从而方便了MapReduce 应用程序的开发,基本不需要关注HBase系统自身的处理细节. 8 实现方法: Hbase对MapReduce提供支持,它实现了

基于Nutch+Hadoop+Hbase+ElasticSearch的网络爬虫及搜索引擎 网络爬虫架构在Nutch+Hadoop之上,是一个典型的分布式离线批量处理架构,有非常优异的吞吐量和抓取性能并提供了大量的配置定制选项.由于网络爬虫只负责网络资源的抓取,所以,需要一个分布式搜索引擎,用来对网络爬虫抓取到的网络资源进行实时的索引和搜索. 搜 索引擎架构在ElasticSearch之上,是一个典型的分布式在线实时交互查询架构,无单点故障,高伸缩.高可用.对大量信息的索引与搜索都可以在近 乎实时

1.     前言 本文的目的是让一个从未接触Hadoop的人,在很短的时间内快速上手,掌握编译.安装和简单的使用. 2.     Hadoop家族 截止2009-8-19日,整个Hadoop家族由以下几个子项目组成: 成员名 用途 Hadoop Common Hadoop体系最底层的一个模块,为Hadoop各子项目提供各种工具,如:配置文件和日志操作等. Avro Avro是doug cutting主持的RPC项目,有点类似Google的protobuf和Facebook的thrift.avr

      Hadoop是一个分布式系统基础架构,由Apache基金会开发.用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序.充分利用集群的威力高速运算和存储.Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFS.HDFS有着高容错性的特点,并且设计用来部署在低廉的(low-cost)硬件上.而且它提供高传输率(high throughput)来访问应用程序的数据,适合那些有着超大数据集(large data set)的应用程序

hbase是基于hadoop的hdfs框架做的分布式表格存储系统,所谓表格系统就是在k/v系统的基础上,对value部分支持column family和column,并支持多版本读写. hbase的工作原理是保证系统中key全局有序存储,每个regionserver负责的某一个key range,并在regionserver中数据量过大的时候由master负责通知其分列成2个key range,并将其中一个key range交给其他regionserver维护,通过修改meta表生效从而达到了自

读取hdfs中文件并做处理,取出卡号,通过卡号连接hbase查询出对应客户号,写入redis,因为不用输出,所以不调用context.write方法,整个操作在一个map中便可完成 protected HTable connect //setup方法被MapReduce框架仅且执行一次,在执行Map任务前,进行相关变量或者资源的集中初始化工作.若是将资源初始化工作放在方法map()中,导致Mapper任务在解析每一行输入时都会进行资源初始化工作,导致重复,程序运行效率不高! protected