MapReduce中数据流动    (1)最简单的过程:  map - reduce    (2)定制了partitioner以将map的结果送往指定reducer的过程: map - partition - reduce    (3)增加了在本地先进性一次reduce(优化)过程: map - combin(本地reduce) - partition -reduce map函数的处理结果放在内存中,这个内存也称为环形缓冲区,缓冲区达到80%的时候会形成溢写,一边向磁盘写入,一般接受map输出,

MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters(MapReduce: 简化大型集群下的数据处理) 作者:Jeffrey Dean and Sanjay Ghemawat Abstract(摘要) MapReduce is a programming model and an associated implementation for processing and generating large data sets. Users s

Google在2004年创造了MapReduce,MapReduce系统获得成功的原因之一是它为编写需要大规模并行处理的代码提供了简单的编程模式.MapReduce集群可包括数以千计的并行操作的计算机.同时MapReduce允许程序员在如此庞大的集群中快速的转换数据并执行数据.它受到了Lisp的函数编程特性和其他函数式语言的启发.MapReduce和云计算非常相配.MapReduce的关键特点是它能够对开发人员隐藏操作并行语义 — 并行编程的具体工作方式. HDFS(Hadoop Distrib

1.课程环境 本课程涉及的技术产品及相关版本: 技术 版本 Linux CentOS 6.5 Java 1.7 Hadoop2.0 2.6.0 Hadoop1.0 1.2.1 Zookeeper 3.4.6 CDH Hadoop 5.3.0 Vmware 10 Hive 0.13.1 HBase 0.98.6 Impala 2.1.0 Oozie 4.0.0 Hue 3.7.0 2.内容简介 本教程针对有一定Hadoop基础的学员,深入讲解如下方面的内容: 1.Hadoop2.0高阶运维,包括H

1.storm概述 应用于实时的流式计算,结合消息队列和数据库进行使用. Spouts:拓扑的消息源 Bolts:拓扑的处理逻辑单元,每个bolt可以在集群当中多实例的并发执行 tuple:消息元组,数据传递的封装形式 streams:流,不同的消息所经过的路径是不一样的 stream groupings:流的分组策略 Shuffle Grouping——随机分组,随机派发stream里面的tuple Fields Grouping——按字段分组,具有同样字段的tuple会被分到相同的Bolts

1. 简介 流式计算的历史 早在7.8年前诸如UC伯克利.斯坦福等大学就开始了对流式数据处理的研究,但是由于更多的关注于金融行业的业务场景或者互联网流量监控的业务场景,以及当时互联网数据场景的限制,造成了研究多是基于对传统数据库处理的流式化,对流式框架本身的研究偏少.目前这样的研究逐渐没有了声音,工业界更多的精力转向了实时数据库. 2010年Yahoo!对S4的开源,2011年twitter对Storm的开源,改变了这个情况.以前互联网的开发人员在做一个实时应用的时候,除了要关注应用逻辑计算处理

Hadoop 中利用 mapreduce 读写 mysql 数据   有时候我们在项目中会遇到输入结果集很大,但是输出结果很小,比如一些 pv.uv 数据,然后为了实时查询的需求,或者一些 OLAP 的需求,我们需要 mapreduce 与 mysql 进行数据的交互,而这些特性正是 hbase 或者 hive 目前亟待改进的地方. 好了言归正传,简单的说说背景.原理以及需要注意的地方: 1.为了方便 MapReduce 直接访问关系型数据库(Mysql,Oracle),Hadoop提供了DBI

在上一节我们分析了Child子进程启动,处理Map.Reduce任务的主要过程,但对于一些细节没有分析,这一节主要对MapOutputBuffer这个关键类进行分析. MapOutputBuffer顾名思义就是Map输出结果的一个Buffer,用户在编写map方法的时候有一个参数OutputCollector: void map(K1 key, V1 value, OutputCollector<K2, V2> output, Reporter reporter) throws IOExcep

在上一节我们分析了TaskTracker如何对JobTracker分配过来的任务进行初始化,并创建各类JVM启动所需的信息,最终创建JVM的整个过程,本节我们继续来看,JVM启动后,执行的是Child类中的Main方法,这个方法是如何执行的. 1,从命令参数中解析相应参数,获取JVMID.建立RPC连接.启动日志线程等初始化操作: 父进程(即TaskTracker)在启动子进程时,会加入一些参数,如本机的IP.端口.TaskAttemptID等等,通过解析可以得到JVMID. String ho

在上面一节我们分析了JobTracker调用JobQueueTaskScheduler进行任务分配,JobQueueTaskScheduler又调用JobInProgress按照一定顺序查找任务的流程,获得了任务之后,将任务封装为TaskTrackerAction数组返回的整个过程.TaskTracker通过心跳响应接收到了这个数组.本节我们继续分析,TaskTracker拿到了这个数组之后,如何对任务进行处理的. 1,TaskTracker在其方法offerService中,将得到的任务加入队

在上一节分析了TaskTracker和JobTracker之间通过周期的心跳消息获取任务分配结果的过程.中间留了一个问题,就是任务到底是怎么分配的.任务的分配自然是由JobTracker做出来的,具体来说,存在一个抽象类:TaskScheduler,主要负责分配任务,继承该类的有几个类: CapacityTaskScheduler.FairScheduler.JobQueueTaskScheduler(LimitTasksPerJobTaskScheduler又继承于该类). 从名字大致可以看出

太久没动这里,目前人生处于一个新的开始.这次博客的内容很久前就想更新上来,但是一直没找到合适的时间点(哈哈,其实就是懒),主要内容集中在使用Mongodb时的一些隐蔽的MapReduce问题: 1.Reduce时的计数问题 2.Reduce时的提取数据问题 另外,补充一个小tips:mongoDB中建立的索引,优先使用固定的,而不要使用范围. 一.MapReduce时的计数问题 这个问题主要出现在使用“+1”的思路去计算累计次数时.如果在Map后的某一类中,记录量过大,就会导致计数失败. 具体演

有很长一段时间没更新博客了,因为最近都比较忙,今天算是有点空闲吧.本文主要是介绍MapReduce在MongoDB上的使用,它与sql的分组.聚集类似,也是先map分组,再用reduce统计,最后还可选性地使用finalize调整最终结果.好了,来介绍下我所使用版本是MongoDB2.4.5,然后我还使用了MongoVUE(一款非常不错的图形化mongodb管理工具)帮助我协同操作. 1.原始数据,待使用的Collection中有三条doc: 而且它们的数据格式为:   可能很多人并不注意mon

上一节以WordCount分析了MapReduce的基本执行流程,但并没有从框架上进行分析,这一部分工作在后续慢慢补充.这一节,先剖析一下作业提交过程. 在分析之前,我们先进行一下粗略的思考,如果要我们自己设计分布式计算,应该怎么设计呢?假定有100个任务要并发执行,每个任务分别针对一块数据,这些数据本身是分布在多个机器上的,主要面临哪些问题? 1.数据如何分布是首先面临的问题,可能也是影响分布式计算性能的最关键问题.一个超大文件,按照哪种方式切割开来,分别丢到不同的机器?Hadoop的答案是按

1 什么是MapReduce? Map本意可以理解为地图,映射(面向对象语言都有Map集合),这里我们可以理解为从现实世界获得或产生映射.Reduce本意是减少的意思,这里我们可以理解为归并前面Map产生的映射. 2 MapReduce的编程模型 按照google的MapReduce论文所说的,MapReduce的编程模型的原理是:利用一个输入key/value对集合来产生一个输出的key/value对集合.MapReduce库的用户用两个函数表达这个计算:Map和Reduce.用户自定义的Ma

简单解释 MapReduce 算法 一个有趣的例子 你想数出一摞牌中有多少张黑桃.直观方式是一张一张检查并且数出有多少张是黑桃? MapReduce方法则是: 给在座的所有玩家中分配这摞牌 让每个玩家数自己手中的牌有几张是黑桃,然后把这个数目汇报给你 你把所有玩家告诉你的数字加起来,得到最后的结论 拆分 MapReduce合并了两种经典函数: 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mappi

我不喜欢照搬书上的东西,我觉得那样写个blog没多大意义,不如直接把那本书那一页告诉大家,来得省事.我喜欢将我自己的理解.所以我会说说我对于Hadoop对大量数据进行处理的理解.如果有理解不对欢迎批评指责,不胜感激. Hadoop为何有如此能耐? Hadoop之所以能处理大量数据,是因为他提供了一个让大量机器同时处理问题的一个框架,而且高扩展性,可以随时添加机器进来.我曾经和学长讨论过Hadoop和高性能计算机,当时我说这个就像,小白对阵大侠,大侠是高性能计算,小白是普通机器.大侠只有一个,小白

一.问题定义 我在网上找了些,关于二度人脉算法的实现,大部分无非是通过广度搜索算法来查找,犹豫深度已经明确了2以内:这个算法其实很简单,第一步找到你关注的人:第二步找到这些人关注的人,最后找出第二步结果中出现频率最高的一个或多个人(频率这块没完成),即完成. 但如果有千万级别的用户,那在运算时,就肯定会把这些用户的follow 关系放到内存中,计算的时候依次查找:先说明下我没有明确的诊断对比,这样做的效果一定没 基于hadoop实现的好:只是自己,想用hadoop实现下,最近也在学:若有不足的地

一.问题描述: 主要解决一个问题,就是两个表做join,两个表都够大,单个表都无法装入内存. 怎么做呢?思路就是对做join的字段做排序两个表都排序,然后针对一个表a逐行读取,希望能够在内存中加载到另一个表b的数据,针对表a当前记录希望b的对应记录在内存中,这就是缓存的作用,希望命中率越高越好! 这个问题其实关键就是做缓存! 如下的情形是针对两个表做join的字段是两个,比如字段1字段2,做法是将表b 按照字段1分成多个文件,然后每个文件内按照字段2做好排序:表a也是同样的操作! 表b做晚切割后

MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters MapReduce:面向大型集群的简化数据处理 摘要 MapReduce既是一种编程模型,也是一种与之关联的.用于处理和产生大数据集的实现.用户要特化一个map程序去处理key/value对,并产生中间key/value对的集合,以及一个reduce程序去合并有着相同key的所有中间key/value对.本文指出,许多实际的任务都可以用这种模型来表示. 用这种函数式风格写出的程序自动就

文章为作者原创,未经许可,禁止转载.    -Sun Yat-sen University 冯兴伟 一.    项目简介: 电子商务的发展以及电商平台的多样化,类似于京东和天猫这种拥有过亿用户的在线购物网站,每天要处理的订单数堪称海量,更别提最近的双十一购物节,如此海量的订单数据阿里巴巴和京东是如何准确将用户信息和其订单匹配并配货的呢?答案是数据连接匹配.我的云计算项目idea也是来源于此.我们在做数据分析时常要连接从不同的数据源中获取到的数据,单机模式下的关系型数据库中我们会遇到这问题,同样在