第一部分:重要的组件 Combiner •什么是Combiner •combine函数把一个map函数产生的<key,value>对(多个key, value)合并成一个新的<key2,value2>. 将新的<key2,value2>作为输入到reduce函数中,其格式与reduce函数相同. •这样可以有效的较少中间结果,减少网络传输负荷.   •什么情况下可以使用Combiner •可以对记录进行汇总统计的场景,如求和. •求平均数的场景就不可以使用了 Combi

(1)以怎样的方式从分片中读取一条记录,每读取一条记录都会调用RecordReader类: (2)系统默认的RecordReader是LineRecordReader,如TextInputFormat:而SequenceFileInputFormat的RecordReader是SequenceFileRecordReader: (3)LineRecordReader是用每行的偏移量作为map的key,每行的内容作为map的value: (4)应用场景:自定义读取每一条记录的方式:自定义读入key

(1)以怎样的方式从分片中读取一条记录,每读取一条记录都会调用RecordReader类: (2)系统默认的RecordReader是LineRecordReader,如TextInputFormat:而SequenceFileInputFormat的RecordReader是SequenceFileRecordReader: (3)LineRecordReader是用每行的偏移量作为map的key,每行的内容作为map的value: (4)应用场景:自定义读取每一条记录的方式:自定义读入key

mapreduce三大组件:Combiner\Sort\Partitioner 默认组件:排序,分区(不设置,系统有默认值) 一.mapreduce中的Combiner 1.什么是combiner Combiner 是 MapReduce 程序中 Mapper 和 Reducer 之外的一种组件,它的作用是在 maptask 之后给 maptask 的结果进行局部汇总,以减轻 reducetask 的计算负载,减少网络传输    2.如何使用combiner Combiner 和 Reducer

上篇文章hadoop之mapreduce详解(基础篇)我们了解了mapreduce的执行过程和shuffle过程,本篇文章主要从mapreduce的组件和输入输出方面进行阐述. 一.mapreduce作业控制模块以及其他功能 mapreduce包括作业控制模块,编程模型,数据处理引擎.这里我们重点阐述作业控制模块MRAppMaster. 1.1.MRAppMaster的构成 MRAppMaster主要有如下几个组件构成,如下图所示: 1.ContainerAllocator:与resourcem

批处理引擎MapReduce编程模型 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. MapReduce是一个经典的分布式批处理计算引擎,被广泛应用于搜索引擎索引构建,大规模数据处理等场景中,具有易于编程,良好的扩展性与容错性以及高吞吐率等特点.它主要由两部分组成:编程模型和运行时环境.其中编程模型为用户提供了非常易用的编程接口,用户只需像编写串行程序一样实现几个简单的函数即可实现一个分布式程序,而其他比较复杂的工作,如节点间的通信,节点失效,数据切分等,全部由MapReduc

原文:http://zhuanlan.zhihu.com/donglaoshi/19962491 作者: 董飞       提到大数据分析平台,不得不说Hadoop系统,Hadoop到现在也超过10年的历史了,很多东西发生了变化,版本也从0.x 进化到目前的2.6版本.我把2012年后定义成后Hadoop平台时代,这不是说不用Hadoop,而是像NoSQL (Not Only SQL)那样,有其他的选型补充.我在知乎上也写过Hadoop的一些入门文章 如何学习Hadoop - 董飞的回答,为了给

转自:https://www.cnblogs.com/reed/p/7730329.html 今天看到一篇讲得比较清晰的框架对比,这几个框架的选择对于初学分布式运算的人来说确实有点迷茫,相信看完这篇文章之后应该能有所收获. 简介 大数据是收集.整理.处理大容量数据集,并从中获得见解所需的非传统战略和技术的总称.虽然处理数据所需的计算能力或存储容量早已超过一台计算机的上限,但这种计算类型的普遍性.规模,以及价值在最近几年才经历了大规模扩展. 在之前的文章中,我们曾经介绍过有关大数据系统的常规概念.

摘要: hadoop是什么?hadoop是如何发展起来的?怎样才能正确安装hadoop环境? 这些天,有很多人咨询我大数据相关的一些信息,觉得大数据再未来会是一个朝阳行业,希望能尽早学会.入行,借这个机会,我决定写一下关于大数据的知识和我这些年的感悟. 我写这个博客目的就是为了帮助新人快速进入大数据行业,市面上有很多类似的书籍都是重理论少实践,特别缺少一线企业实践经验的传授,而这个课程会让您少走弯路.快速入门和实践,让您再最短时间内达到一个一线企业大数据工程师的能力标准,因为在课程整理和实践安排

目录: Hadoop三种安装模式 搭建伪分布式集群准备条件 第一部分 安装前部署 1.查看虚拟机版本2.查看IP地址3.修改主机名为hadoop4.修改 /etc/hosts5.关闭防火墙6.关闭SELINUX7.安装yum源并安装基础包8.关闭不必要的服务9.安装Java环境 第二部分 Hadoop正式安装 1.安装Hadoop2.修改hadoop的5个配置文件3.解决互信问题 第三部分 启动Hadoop集群 1.格式化NameNode2.启动Hadoop集群3.验证集群是否启动成功4.关闭h

提到大数据分析平台,不得不说Hadoop系统,Hadoop到现在也超过10年的历史了,很多东西发生了变化,版本也从0.x进化到目前的2.6版本.我把2012年后定义成后Hadoop平台时代,这不是说不用Hadoop,而是像NoSQL (Not Only SQL)那样,有其他的选型补充. 背景篇 Hadoop: 开源的数据分析平台,解决了大数据(大到一台计算机无法进行存储,一台计算机无法在要求的时间内进行处理)的可靠存储和处理.适合处理非结构化数据,包括HDFS,MapReduce基本组件. HD

简介 大数据是收集.整理.处理大容量数据集,并从中获得见解所需的非传统战略和技术的总称.虽然处理数据所需的计算能力或存储容量早已超过一台计算机的上限,但这种计算类型的普遍性.规模,以及价值在最近几年才经历了大规模扩展. 在之前的文章中,我们曾经介绍过有关大数据系统的常规概念.处理过程,以及各种专门术语,本文将介绍大数据系统一个最基本的组件:处理框架.处理框架负责对系统中的数据进行计算,例如处理从非易失存储中读取的数据,或处理刚刚摄入到系统中的数据.数据的计算则是指从大量单一数据点中提取信息和见解

1. Hadoop 版本衍化历史 Hadoop 是一个由 Apache 基金会所开发的开源分布式系统基础架构.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进行高速运算和存储.解 决了大数据(大到一台计算机无法进行存储,一台计算机无法在要求的时间内进行处理)的 可靠存储和处理.适合处理非结构化数据,包括 HDFS,MapReduce 基本组件. 1. Hadoop 版本衍化历史 由于 Hadoop 版本混乱多变对初级用户造成一定困扰,所以对其版本衍化历史有个大概 了

1 大数据概述 大数据特性:4v volume velocity variety value 即大量化.快速化.多样化.价值密度低 数据量大:大数据摩尔定律 快速化:从数据的生成到消耗,时间窗口小,可用于生成决策的时间非常少:1秒定律,这和传统的数据挖掘技术有着本质区别(谷歌的dremel可以在1秒内调动上千台服务器处理PB级数据) 价值密度低,商业价值高 大数据影响: 对科学研究影响:出现科学研究第四方式数据(前三个分别是实验.理论.计算) 对思维方式影响:全样而非抽样.效率而非准确.相关而非

1.2Hadoop与云计算的关系1.什么是云计算:一种基于互联网的计算,在其中共享的资源.软件和信息以一种按需的方式提供给计算机和设备 , 就如同日常生活中的电网一样. 什么是Hadoop:Hadoop 是Apache 旗下的一款开源软件 ,它实现了包括分布式文件系统 HDFS 和 MapReduce 框架在内的云计算软件平台的基础架构,并且在其上整合了数据库.云计算管理.数据仓储等一系列平台 . Hadoop 不等于云计算, Hadoop 是一种技术的实现,而云计算更偏重于业务的建设 . 更具

复杂的软件集群系统从来绕不开高可用.负载均衡等问题,大数据系统更是如此. 高可用:计算机系统的可用性定义为系统保持正常运行时间的百分比,具体手段有自动检测,自动切换,自动恢复等. 负载均衡:主要解决单节点数据流量过大.网络负荷过重,一是为了防止单节点负载过大压垮节点导致系统瘫痪,二是益于分摊负载充分挖掘集群潜力. 大数据系统的根本思想在于使用多机器的高并发机器突破单机器算力及存储空间不足的瓶颈,通过水平扩展(分布式)及纵向扩展(微服务拆分)等方式实现集群能力的稳定提升.问题在于当前大数据组件如H

简介 大数据是收集.整理.处理大容量数据集,并从中获得见解所需的非传统战略和技术的总称.虽然处理数据所需的计算能力或存储容量早已超过一台计算机的上限,但这种计算类型的普遍性.规模,以及价值在最近几年才经历了大规模扩展. 在之前的文章中,我们曾经介绍过有关大数据系统的常规概念.处理过程,以及各种专门术语,本文将介绍大数据系统一个最基本的组件:处理框架.处理框架负责对系统中的数据进行计算,例如处理从非易失存储中读取的数据,或处理刚刚摄入到系统中的数据.数据的计算则是指从大量单一数据点中提取信息和见解

最近接手了一个改造多平台日志服务的需求,经过梳理,我认为之前服务在设计上存在缺陷.经过一段时间的技术方案调研,最终我们决定选择使用 Flink 重构该服务. 目前重构后的服务已成功经受了国庆节流量洪峰的考验,今日特来总结回顾,和大家分享一下经验. 业务需求及背景 在了解改造服务的需求前,我们首先要明确,要解决什么问题以及目前的服务是如何解决的. 当前的业务逻辑还是比较清晰的: 采集同一时段不同数据源的日志: 对采集的数据进行处理: 将处理后的数据上传到指定位置,供客户下载. 我们面临的痛点和难点

说在前面 之前一段时间想着把 LeetCode 每个专题完结之后,就开始着手大数据和算法的内容. 想来想去,还是应该穿插着一起做起来. 毕竟,如果只写一类的话,如果遇到其他方面,一定会遗漏一些重要的点. LeetCode 专题复盘,已经进行了一大半了. 大数据计划 正式开始有更新大数据想法的时候,想着把平常要注意的问题以及重要的知识点写出来. 可是之后想着咱们读者大部分是毕业前后的学生,还是从基础的开始分享. 很多人已经在 hive.HBASE.Spark.Flink 这几个方面使用的很熟练了,

其实啊,spilt是,控制Apache Hadoop Mapreduce的map并发任务数,详细见http://www.cnblogs.com/zlslch/p/5713652.html map,是mapper代码 partitioner,自定义分组,详细见http://www.cnblogs.com/zlslch/p/5713701.html sort,自定义排序,详细见http://www.cnblogs.com/zlslch/p/5713701.html reduce,是reducer代码