一.每次输出文件存在很烦人 // 判断output文件夹是否存在,如果存在则删除 Path path = new Path(otherArgs[1]);// 取第1个表示输出目录参数(第0个参数是输入目录) FileSystem fileSystem = path.getFileSystem(conf);// 根据path找到这个文件 if (fileSystem.exists(path)) { fileSystem.delete(path, true);// true的意思是,就算output…

一.序列化   (*) 核心接口:Writable接口.如果有一个类实现了Writable接口,就可以作为Map/Reduce的key和value.    举例: 读取员工数据,生成员工对象,直接存储在HDFS 序列化的顺序和反序列化 的顺序要保持相同. public void readFields(DataInput input) throws IOException{ } pubic void write(DataOutput output) throws IOException{  } 二…

package com.bw.mr; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; // yarn mr--->Mapper map Reducer reduce //…

本文转载自:https://blog.csdn.net/tototuzuoquan/article/details/73251616 1.Azkaban实战 Azkaba内置的任务类型支持command.java Command类型单一job示例 1.创建job描述文件 vi command.job #command.job type=command command=echo 'hello' 2.将job资源文件打包成zip文件 zip command.job 3.通过azkaban的web管理…

1.概述 前面我们已经对Hadoop有了一个初步认识,接下来我们开始学习Hadoop的一些核心的功能,其中包含mapreduce,fs,hdfs,ipc,io,yarn,今天为大家分享的是mapreduce部分,其内容目录如下所示: MapReduce V1 MapReduce V2 MR V1和MR V2的区别 MR V2的重构思路 本篇文章的源码是基于hadoop-2.6.0-src.tar.gz来完成的.代码下载地址,请参考<Hadoop2源码分析-准备篇>. 2.MapReduce V…

原文 一．Map的原理和运行流程 Map的输入数据源是多种多样的,我们使用hdfs作为数据源.文件在hdfs上是以block(块,Hdfs上的存储单元)为单位进行存储的. 1.分片 我们将这一个个block划分成数据分片,即Split(分片,逻辑划分,不包含具体数据,只包含这些数据的位置信息),那么上图中的第一个Split则对应两个个文件块,第二个Split对应一个块.需要注意的是一个Split只会包含一个File的block,不会跨文件  2. 数据读取和处理 当我们把数据块分好的时候,Map…

一．Map的原理和运行流程 Map的输入数据源是多种多样的,我们使用hdfs作为数据源.文件在hdfs上是以block(块,Hdfs上的存储单元)为单位进行存储的. 1.分片 我们将这一个个block划分成数据分片,即Split(分片,逻辑划分,不包含具体数据,只包含这些数据的位置信息),那么上图中的第一个Split则对应两个个文件块,第二个Split对应一个块.需要注意的是一个Split只会包含一个File的block,不会跨文件.  2. 数据读取和处理 当我们把数据块分好的时候,MapRe…

之前有幸在MOOC学院抽中小象学院hadoop体验课. 这是小象学院hadoop2.X概述第一章的笔记 第一章主要讲的是hadoop基础知识.老师讲的还是比较全面简单的,起码作为一个非专业码农以及数据库管理人员,也能狗大致了解其特点.后面因为8月比较忙,就主要看案例那一部分了,应用及基础部分笔记基本没怎么做. 基本上是3/4屏幕放视频,1/4开着马克飞象 首先是概括图(以hadoop2.0为例)  不在博客园上阅读时才会看到的,这篇博文归http://www.cnblogs.com/weibaa…

源代码参见我的github: https://github.com/YaoZengzeng/MIT-6.824 Part I: Word count MapReduce操作实际上就是将一个输入文件拆分成M份,交由M个Map task进行操作.每个Map task生成R个包含中间键值对的结果.R个Reduce task执行Reduce操作,其中第i个Reduce task操作每个Map task的第i个输出文件.最终,生成R个结果文件,通过Merge操作,将结果生成一个输出文件. 1.mapred…

原文: https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5NzAyNTE0Ng==&mid=207895956&idx=1&sn=58e8af26fd3c6025acfa5bc679d2ab01&scene=1&srcid=0919Sz0SAs6DNlHTl7GYxrGW&key=dffc561732c2265121a47642e3bebf851225841a00d06325b09e7d125978a26d60870026c28e53…

前言 第一章主要讲的是hadoop基础知识.老师讲的还是比较全面简单的,起码作为一个非专业码农以及数据库管理人员,也能狗大致了解其特点 首先是概括图(以hadoop2.0为例)  一.Hadoop基础架构: HDFS(分布式存储层,主要储存数据) YARN(集群资源管理层) MapReduce 分布式数据处理,java HDFS为最基本的,分布式文件系统 Redundant, Reliable Storage 它可扩展性好,资源不够时再买服务器就可以直接集成了.另外数据重分布也很方便,对服务器崩…

http://blog.csdn.net/dc_726/article/details/41777661 为了优化MapReduce及MR之前的各种工具的性能,在Hadoop内建的数据存储格式外,又涌现了一批各种各样的存储方式.如优化Hive性能的RCFile,以及配合Impala实现出Google Dremel功能(类似甚至是功能的超集)的Parquet等.今天就来一起学习一下HDFS中数据存储的进化历程. 数据摆放结构 数据摆放结构(data placement structure),顾名思…

很多刚初次接触MaxCompute的用户,面对繁多的产品文档内容以及社区文章,往往很难快速.全面了解MaxCompute产品全貌.同时,很多拥有大数据开发经验的开发者,也希望能够结合自身的背景知识,将MaxCompute产品能力与开源项目.商业软件之间建立某种关联和映射,以快速寻找或判断MaxCompute是否满足自身的需要,并结合相关经验更轻松地学习和使用产品. 本文将站在一个更宏观的视角来分主题地介绍MaxCompute产品,以期读者能够通过本文快速获取对MaxCompute产品的认识. 概…

大纲(辅助系统) 离线辅助系统 数据接入 Flume介绍 Flume组件 Flume实战案例 任务调度 调度器基础 市面上调度工具 Oozie的使用 Oozie的流程定义详解 数据导出 sqoop基础知识 sqoop实战及原理 Sqoop数据导入实战 Sqoop数据导出实战 Sqoop作业操作 Sqoop的原理 目标: 1.理解flume.sqoop.oozie的应用场景 2.理解flume.sqoop.oozie的基本原理 3.掌握flume.sqoop.oozie的使用方法 前言 在一个完整…

GFS -->hdfsmapreduce --->hadoop mrbigtable-->hbase HBase是一个高可靠性.高性能.面向列.可伸缩的分布式存储系统 海量存储:列式存储:极易扩展:高并发:稀疏(针对HBase列的灵活性,在列族中,你可以指定任意多的列:稀疏性体现了它的非结构化特点) hbase是一个基于hdfs的列式存储系统,可以用廉价pc组建集群,对10亿行百万列的数据量级提供随机实时读写. 标示 列族rowkey column family 列族中有若干列,列并不是…

一.Spark概述 spark官网:spark.apache.org Spark是用的大规模数据处理的统一计算引擎,它是为大数据处理而设计的快速通用的计算引擎.spark诞生于加油大学伯克利分校AMP实验室. mapreduce(MR)与spark的对比: 1.MR在计算中产生的结果存储在磁盘上,spark存储在内存中: 2.磁盘运行spark的速度是MR的10倍,内存运行spark是MR的100多倍: 3.spark并不是为了替代Hadoop,而是为了补充Hadoop: 4.spark没有存储…

为什么需要工作流调度系统 一个完整的数据分析系统通常都是由大量任务单元组成: shell脚本程序,java程序,mapreduce程序.hive脚本等 各任务单元之间存在时间先后及前后依赖关系 为了很好地组织起这样的复杂执行计划,需要一个工作流调度系统来调度执行 例如,我们可能有这样一个需求,某个业务系统每天产生20G原始数据,我们每天都要对其进行处理,处理步骤如下所示: 1. 通过Hadoop先将原始数据同步到HDFS上: 2. 借助MapReduce计算框架对原始数据进行转换,生成的数据以分…

该文章是基于 Hadoop2.7.6_01_部署 . Hive-1.2.1_01_安装部署 进行的 1. 前言 在一个完整的大数据处理系统中,除了hdfs+mapreduce+hive组成分析系统的核心之外,还需要数据采集.结果数据导出.任务调度等不可或缺的辅助系统,而这些辅助工具在hadoop生态体系中都有便捷的开源框架,如图所示: 2. 工作流调度器azkaban概述 2.1. 为什么需要工作流调度系统 一个完整的数据分析系统通常都是由大量任务单元组成: shell脚本程序,java程序,m…

Hadoop生态圈-大数据生态体系快速入门篇 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.大数据概念 1>.什么是大数据 大数据(big data):是指无法在一定时间范围内用常规软件进行捕捉,管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力,洞察发现力和流程优化能力的海量,高增长率和多样化的信息资产. 大数据技术主要解决两个问题,即海量的存储和海量的数据的分析计算. 2>.数据存储单位介绍 按照顺序给出数据存储单位如:Bit,Byte,KB,MB,GB,T…

Azkaban介绍 什么是azkaban?1.工作流的作业调度系统2.通过k.v指令写法描述工作流节点3.可以通过web界面去管理工作流 Azkaban安装部署 2.3.1 准备工作 Azkaban Web服务器 azkaban-web-server-2.5.0.tar.gz Azkaban执行服务器 azkaban-executor-server-2.5.0.tar.gz MySQL 目前azkaban只支持 mysql,需安装mysql服务器,本文档中默认已安装好mysql服务器,并建立了 …

最近分析和比较了Hive和并行数据仓库的架构,本文记下一些体会. Hive是架构在Hadoop MapReduce Framework之上的开源数据分析系统. Hive具有如下特点: 1. 数据以HDFS文件的形式存储,从而可以很方便的使用外部文件 2. 元数据存储独立于数据存储之外,从而解耦合元数据和数据,同样的数据,不同的用户可以有不同的元数据 3. 查询计划被分解为多个MapReduce Job,并按照依赖关系依次执行,复用了MapReduce的执行架构 4. 灵活的存储格式,通过Obje…

一 概述1.1 为什么需要工作流调度系统1.2 常见工作流调度系统1.3 各种调度工具特性对比1.4 Azkaban 与 Oozie 对比二 Azkaban(阿兹卡班) 介绍三 Azkaban 安装部署3.1 安装前准备3.2 安装 azkaban3.2 创建 SSL 配置3.3 时间同步配置3.4 配置文件3.4.1 Web 服务器配置3.4.2 执行服务器配置3.5 启动 web 服务器3.6 启动执行服务器四 Azkaban 实战4.1 Command 类型之单 job 工作流案例4.2…

概述 为什么需要工作流调度系统 l 一个完整的数据分析系统通常都是由大量任务单元组成: shell脚本程序,java程序,mapreduce程序.hive脚本等 l 各任务单元之间存在时间先后及前后依赖关系 l 为了很好地组织起这样的复杂执行计划,需要一个工作流调度系统来调度执行: 例如,我们可能有这样一个需求,某个业务系统每天产生20G原始数据,我们每天都要对其进行处理,处理步骤如下所示: 1.  通过Hadoop先将原始数据同步到HDFS上: 2.  借助MapReduce计算框架对原始数据…

2.4 Azkaban实战 Azkaba内置的任务类型支持command.java Command类型单一job示例 创建job描述文件 创建文本文件,更改名称为mycommand.job 注意后缀.txt一定不要带上,保存为格式为UFT-8 without bom 内容如下 type=command command=echo 'hello world' 将job资源文件打包成zip文件 创建project并上传压缩包 通过azkaban的web管理平台创建project并上传job压缩包 首先…

1 概述 1.1 为什么需要工作流调度系统 l 一个完整的数据分析系统通常都是由大量任务单元组成: shell脚本程序,java程序,mapreduce程序.hive脚本等 l 各任务单元之间存在时间先后及前后依赖关系 l 为了很好地组织起这样的复杂执行计划,需要一个工作流调度系统来调度执行: 例如,我们可能有这样一个需求,某个业务系统每天产生20G原始数据,我们每天都要对其进行处理,处理步骤如下所示: 1.  通过Hadoop先将原始数据同步到HDFS上: 2.  借助MapReduce计算框…

Azkaban3.x安装部署 官方文档地址 三种模式 solo-server模式:exec进程和web进程为同一个进程,存放元数据的数据库为H2 two-server模式:与之前的单机版本类似,exec进程和web进程分开,存放元数据的数据库为mysql multiple-executor模式:exec进程和web进程在不同的机器上,存放元数据的数据库为mysql 一.solo模式安装 1.克隆项目:git clone https://github.com/azkaban/azkaban.git…

刚开始接触Spark被Hive在Spark中的作用搞得云里雾里,这里简要介绍下,备忘. 参考:https://blog.csdn.net/zuochang_liu/article/details/82292076 SparkSQL:是一个完全不依赖Hive的SQL引擎. Spark On Hive 通过sparksql,加载hive的配置文件,获取到hive的元数据信息:spark sql获取到hive的元数据信息之后就可以拿到hive的所有表的数据:接下来就可以通过spark sql来操作hi…

目录 一. Hive基本概念 1.1 Hive是什么 1.2 Hive的优缺点 1.3 Hive的架构 1.4 Hive和数据库的区别 二. Hive安装 2.1 安装地址 2.2 Mysql的安装 2.3 Hive的安装 2.4 Hive的元数据配置到Mysql 2.5 Hive的启动 2.6 Hive访问 2.7 Hive常用交互命令 hive命令查询数据不显示表头解决办法 2.8 Hive常见属性配置 2.9 Hive的参数配置方式 一. Hive基本概念 1.1 Hive是什么 Hive…

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…

把我们的简单运算逻辑,很方便地扩展到海量数据的场景下,分布式运算. Map作一些,数据的局部处理和打散工作. Reduce作一些,数据的汇总工作. 这是之前的,weekend110的hdfs输入流之源码分析.现在,全部关闭断点. //4个泛型中,前两个是指定mapper输入数据的类型,KEYIN是输入的key类型,VALUE是输入的value的类型 //map 和 reduce的数据输入输出是以key-value对的形式封装的 //默认情况下,框架传递给我们的mapper的输入数据中,key是要…