MapReduce作业可以细分为map task和reduce task,而MRAppMaster又将map task和reduce task分为四种状态: 1.pending:刚启动但尚未向resourcemanager发送资源请求: 2.scheduled:已经向resourceManager发送资源请求,但尚未分配到资源: 3.assigned:已经分配到了资源且正在运行: 4.completed:已经运行完成. map task的生命周期为:scheduled -> assigned -

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

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

一.神马是高大上的MapReduce MapReduce是Google的一项重要技术,它首先是一个编程模型,用以进行大数据量的计算.对于大数据量的计算,通常采用的处理手法就是并行计算.但对许多开发者来说,自己完完全全实现一个并行计算程序难度太大,而MapReduce就是一种简化并行计算的编程模型,它使得那些没有多有多少并行计算经验的开发人员也可以开发并行应用程序.这也就是MapReduce的价值所在,通过简化编程模型,降低了开发并行应用的入门门槛. 1.1 MapReduce是什么 Hadoop

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

MapReduce Tutorial(个人指导) Purpose(目的) Prerequisites(必备条件) Overview(综述) Inputs and Outputs(输入输出) MapReduce - User Interfaces(用户接口) Payload(有效负载) Mapper Reducer Partitioner Counter Job Configuration(作业配置) Task Execution & Environment(任务执行和环境) Memory Man

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

在Hadoop中,每个MapReduce任务都被初始化为一个job,每个job又可分为两个阶段:map阶段和reduce阶段.这两个阶段分别用两个函数来表示.Map函数接收一个<key,value>形式的输入,然后同样产生一个<ey,value>形式的中间输出,Hadoop会负责将所有具有相同中间key值的value集合在一起传递给reduce函数,reduce函数接收一个如<key,(list of values)>形式的输入,然后对这个value集合进行处理,每个r

1.1 1.2 :计算员工相关 2.1 内容 :求各个部门的总工资 :求各个部门的人数和平均工资 :求每个部门最早进入公司的员工姓名 :求各个城市的员工的总工资 :列出工资比上司高的员工姓名及其工资 :列出工资比公司平均工资要高的员工姓名及其工资 :列出名字以J开头的员工姓名及其所属部门名称 :列出工资最高的头三名员工姓名及其工资 :将全体员工按照总收入(工资+提成)从高到低排列 :求任何两名员工信息传递所需要经过的中间节点数 :MapReduce实现推荐系统 3.1 内容 运行环境说明 1.1

MapReduce MongoDB中的MapReduce相当于关系数据库中的group by.使用MapReduce要实现两个函数Map和Reduce函数.Map函数调用emit(key,value),遍历 Collection中所有的记录,将key与value传递给Reduce函数进行处理. Mapreduce使用惯用的javascript操作来做map和reduce操作,因此Mapreduce的灵活性和复杂性都会比aggregate 更高一些,并且相对aggregate 而言更消耗性能: 语

摸索了将近一个月的hadoop , 在centos上配了一个伪分布式的环境,又折腾了一把hadoop eclipse plugin,最后终于实现了在windows上编写MapReduce程序,在centos上可以执行. 关于环境的配置,网上很多,不再废话. 仅以此系列的博客记录学习过程中的点点滴滴. ##############################传说中的分割线##################### 学习了WordCount程序,也照着网上的某些文章,实现了一些简单的MapRed

MapReduce MapReduce是一种计算模型,简单的说就是将大批量的工作(数据)分解(MAP)执行,然后再将结果合并成最终结果(REDUCE).这样做的好处是可以在任务被分解后,可以通过大量机器进行并行计算,减少整个操作的时间. 对科班出生的程序员来说,最好的例子莫过于归并排序的例子,没错,归并排序流程就可以看作是一个MapReduce,只是我们在学校写过的归并排序程序可能还没有涉及到并行计算罢了. 上面是MapReduce的理论部分,下面说实际的应用,下面以MongoDB MapRed

一直在搞spark,也没时间弄hadoop,不过Hadoop基本的编程我觉得我还是要会吧,看到一篇不错的文章,不过应该应用于hadoop2.0以前,因为代码中有  conf.set("mapred.job.tracker", "192.168.1.2:9001");新框架中已改为 Yarn-site.xml 中的 resouceManager 及 nodeManager 具体配置项,新框架中历史 job 的查询已从 Job tracker 剥离,归入单独的mapre

上次新霸哥给大家介绍了一些hadoop的相关知识,发现大家对hadoop有了一定的了解,但是还有很多的朋友对mapreduce很模糊,下面新霸哥将带你共同学习mapreduce编程模型. mapreduce编程模型可以利用大量的商用服务器构成大规模集群来解决处理千兆级别的数据量问题.mapreduce编程模型有两个比较独立的步骤,分别是map和reduce map:比较常见的就是数据初始读取和转换的步骤,同时在这个步骤中,每个独立的输入数据记录都进行并行处理. Reduce: 一个数据整合或者加

首先,来说的是,reduce并发任务数,默认是1. 即,在jps后,出现一个yarnchild.之后又消失. 这里,我控制reduce并发任务数6 有多少个reduce的并发任务数可以控制,但有多少个map的并发任务数还没 其实啊,有多少个map的并发任务数还没(是在分片中控制的). jps ->   生成个Runjar  -> jps -> 生成个Runjar  ->  生成个MRAppMaster(运行map任务) soga jps  ->  生成个Runjar  -&g

集群的优化 1.合理分配map和reduce任务的数量(单个节点上map任务.reduce任务的最大数量) 2.其他配置 io.file.buffer.size hadoop访问文件的IO操作都需要通过代码库.因此,在很多情况下,io.file.buffer.size都被用来设置缓存的大小不论是对硬盘或者是网络操作来讲,较大的缓存都可以提供更高的数据传输,但这也就意味着更大的内存消耗和延迟 这个参数要设置为系统页面大小的倍数,以byte为单位,默认值是4KB,一般情况下,可以设置为64KB(65

MapReduce概述 MapReduce是一种分布式计算模型,运行时不会在一台机器上运行.hadoop是分布式的,它是运行在很多的TaskTracker之上的. 在我们的TaskTracker上面跑的是Map或者是Reduce Task任务. 通常我们在部署hadoop taskTracker 的时候,我们的TaskTracker同时还是我们的Datanode节点.datanode和tasktracker总是部署在一起的. MapReduce执行流程: 为什么要有多个datanode: 因为我

原文链接:http://www.cnblogs.com/xia520pi/archive/2012/06/04/2534533.html 从网上搜到的一篇hadoop的编程实例,对于初学者真是帮助太大了,看过以后对MapReduce编程基本有了大概的了解.看了以后受益匪浅啊,赶紧保存起来. 1.数据去重  "数据去重"主要是为了掌握和利用并行化思想来对数据进行有意义的筛选.统计大数据集上的数据种类个数.从网站日志中计算访问地等这些看似庞杂的任务都会涉及数据去重.下面就进入这个实例的Ma

MapReduce框架内置了一些计数器的支持,当然,我们也可以设置自己的计数器用来满足一些特殊的要求. 其实计数器可以用来完成很多事,关键要看你如何用,例如你想知道map输入数据的指定记录特定的信息有多少可以设置计数,还有,在MR执行过程中,一些特定事件的发生次数也可以记录.使用计数器的莫大好处在于整个计数的过程只需要再map阶段就可以完成,而且也可以不做任何输出,可以快速的得到自己想要的一些计数结果.但并不是计数器可以设置为无限多,因为计数器过多会影响JT的效率,甚至可能被自定义的分析程序拖垮

MapReduce On Yarn和MapReduce程序区别 MapReduce On Yarn(由专业人员开发)1 为MapReduce作业运行在YARN上提供一个通用的运行时环境2 需要与Yarn的各个服务交互(包括ResourceManager,NodeManager),完成较为复杂的功能(比方资源申请,跟对应的NodeManager通信启动任务)3 由客户端和ApplicationMaster两部分组成.备注:通常不需要开发,因为MapRed Storm, Spark等都提供了已经写好

文章来自于:http://www.cnblogs.com/geekma/p/3139823.html MapReduce:大型集群上的简单数据处理 摘要 MapReduce是一个设计模型,也是一个处理和产生海量数据的一个相关实现.用户指定一个用于处理一个键值(key-value)对生成一组key/value对形式的中间结果的map函数,以及一个将中间结果键相同的键值对合并到一起的reduce函数.许多现实世界的任务都能满足这个模型,如这篇文章所示. 使用这个功能形式实现的程序能够在大量的普通机器