前言 本文讲解Hadoop中的编程及计算模型MapReduce,并将给出在MapReduce模型下编程的基本套路. 模型架构 在Hadoop中,用于执行计算任务(MapReduce任务)的机器有两个角色:一个是JobTracker,一个是TaskTracker,前者用于管理和调度工作,后者用于执行工作. 一般来说,一个Hadoop集群由一个JobTracker和N个TaskTracker构成. 执行流程 每次计算任务都可以分为两个阶段,Map阶段和Reduce阶段. 其中,Map阶段接收一组键值

MapReduce计算模型 MapReduce两个重要角色:JobTracker和TaskTracker. ​ MapReduce Job 每个任务初始化一个Job,没个Job划分为两个阶段:Map和Reduce阶段. Map函数接受一个<key, value>形式的输入,输出一个<key, value>形式的中间输出. Hadoop负责将所有的相同中间key值的value集合到一起传递给Reduce函数. Reduce函数接受一个<key, (list of value)&

MapReduce 计算模型的优化涉及了方方面面的内容,但是主要集中在两个方面:一是计算性能方面的优化:二是I/O操作方面的优化.这其中,又包含六个方面的内容. 1.任务调度 任务调度是Hadoop中非常重要的一环,这个优化又涉及两个方面的内容.计算方面,Hadoop总会优先将任务分配给空闲的机器,使所有的任务能公平地分享系统资源.I/O方面.Hadoop会尽量将Map任务分配给InputSplit所在的机器,以减少网络I/O的消耗. 2.数据预处理与InputSplit的大小 MapReduc

之前写过关于Hadoop方面的MapReduce框架的文章MapReduce框架Hadoop应用(一) 介绍了MapReduce的模型和Hadoop下的MapReduce框架,此文章将进一步介绍mapreduce计算模型能用于解决什么问题及有什么巧妙优化. MapReduce到底解决什么问题? MapReduce准确的说,它不是一个产品,而是一种解决问题的思路,能够用分治策略来解决问题.例如:网页抓取.日志处理.索引倒排.查询请求汇总等等问题.通过分治法,将一个大规模的问题,分解成多个小规模的问

前言 项目中运用了Spark进行Kafka集群下面的数据消费,本文作为一个Spark入门文章/笔记,介绍下Spark基本概念以及MapReduce模型 Spark的基本概念: 官网: http://spark.apache.org/ 给出了如下概念 Apache Spark™ is a unified analytics engine for large-scale data processing. Apache Spark™是用于大规模数据处理的统一分析引擎.当然,它也适用于AI人工智能. A

前言 本文讲解Hadoop中的编程及计算模型MapReduce,并将给出在MapReduce模型下编程的基本套路. 模型架构 在Hadoop中,用于执行计算任务(MapReduce任务)的机器有两个角色:一个是JobTracker,一个是TaskTracker,前者用于管理和调度工作,后者用于执行工作. 一般来说,一个Hadoop集群由一个JobTracker和N个TaskTracker构成. 执行流程 每次计算任务都可以分为两个阶段,Map阶段和Reduce阶段. 其中,Map阶段接收一组键值

  通过前面的实例,可以基本了解MapReduce对于少量输入数据是如何工作的,但是MapReduce主要用于面向大规模数据集的并行计算.所以,还需要重点了解MapReduce的并行编程模型和运行机制.   我们知道,MapReduce计算模型主要由三个阶段构成:Map.shuffle.Reduce.Map和Reduce操作需要我们自己定义相应Map类和Reduce类.而shuffle则是系统自动帮我们实现的,是MapReduce的"心脏",是奇迹发生的地方.是其主要流程基本如下图所示

前一阵子參加炼数成金的MapReduce培训,培训中的作业样例比較有代表性,用于解释问题再好只是了. 有一本国外的有关MR的教材,比較有用.点此下载. 一.MapReduce应用场景 MR能解决什么问题?一般来说,用的最多的应该是日志分析,海量数据排序处理.近期一段时间公司用MR来解决大量日志的离线并行分析问题. 二.MapReduce机制 对于不熟悉MR工作原理的同学,推荐大家先去看一篇博文:http://blog.csdn.net/athenaer/article/details/82039

[前言:笔者将分上下篇文章进行阐述Spark和MapReduce的对比,首篇侧重于"宏观"上的对比,更多的是笔者总结的针对"相对于MapReduce我们为什么选择Spark"之类的问题的几个核心归纳点:次篇则从任务处理级别运用的并行机制/计算模型方面上对比,更多的是让大家对Spark为什么比MapReduce快有一个更深.更全面的认识.通过两篇文章的解读,希望帮助大家对Spark和MapReduce有一个更深入的了解,并且能够在遇到诸如"MapReduce

最近做了一个小的mapreduce程序,主要目的是计算环比值最高的前5名,本来打算使用spark计算,可是本人目前spark还只是简单看了下,因此就先改用mapreduce计算了,今天和大家分享下这个例子,也算是对自己写的程序的总结了. 首先解释下环比,例如我们要算本周的环比,那么计算方式就是本周的数据和上周数字的差值除以上周数值就是环比了,如果是月的环比就是本月和上月数据的差值除以上月数字就是本月环比了.不过本mapreduce实例不会直接算出比值,只是简单求出不同时间段数值的差值,最终环比结