Spark 介绍(基于内存计算的大数据并行计算框架)  Hadoop与Spark 行业广泛使用Hadoop来分析他们的数据集.原因是Hadoop框架基于一个简单的编程模型(MapReduce),它支持可扩展,灵活,容错和成本有效的计算解决方案.这里,主要关注的是在处理大型数据集时在查询之间的等待时间和运行程序的等待时间方面保持速度.Spark由Apache Software Foundation引入,用于加速Hadoop计算软件过程.对于一个普遍的信念,Spark不是Hadoop的修改版本,并不…

应用程序并行计算遇到的问题 当硬件处理能力不能按摩尔定律垂直发展的时候,选择了水平发展.多核处理器已广泛应用,未来处理器的核心数将进一步发布,甚至达到上百上千的数量.而现在 很多的应用程序在运行在多核心的处理器上并不能得到很好的性能提升,因为应用程序的并发处理能力不强,不能够合理有效地的利用计算资源.线性的计算只能利 用n分之一的计算支援. 要提高应用程序在多核处理器上的执行效率,只能想办法提高应用程序的本身的并行能力.常规的做法就是使用多线程,让更多的任务同时处理,或者让一部分操作 异步执行,…

问题来源  很感谢@doctorwho的问题: 假如职业介绍所来了一批生产汽车的工作,如果生产一辆汽车任务是这种:搭好底盘.拧4个轮胎.安装发动机.安装4个座椅.再装4个车门.最后安装顶棚. 之间有的任务是能够并行计算的(比方拧4个轮胎,安装发动机和安装座椅),有的任务有前置任务(比方先装好座椅.才干装车门和顶棚).让两组包工头组织两种类型的工作:将工人分成两种类型,就可以并行计算的放在同一组内,由职业介绍所来控制A组包工头做完的任务交给B组包工头.中间环节的半成品保存到Warehouse中.是…

摘要: 通过前面的学习,大家已经了解了HDFS文件系统.有了数据,下一步就要分析计算这些数据,产生价值.接下来我们介绍Mapreduce计算框架,学习数据是怎样被利用的. 博主福利 给大家赠送一套hadoop视频课程 授课老师是百度 hadoop 核心架构师 内容包括hadoop入门.hadoop生态架构以及大型hadoop商业实战案例. 讲的很细致, MapReduce 就讲了 15 个小时. 学完后可以胜任 hadoop 的开发工作,很多人学的这个课程找到的工作. (包括指导书.练习代码.和…

MapReduce 是 Hadoop 的核心组成,是专用于进行数据计算的.重点掌握实现 MapReduce 算法的步骤,掌握 map.reduce 函数的特点.如何写函数. 如果我们把 MapReduce 拆开看,就是两个单词 map 和 reduce.map 翻译为"映射" ,reduce 翻译为"归约" . Hadoop中的Map和Reduce 1,在 Hadoop 中 ,map 函 数 位 于 内 置 类 org.apache.hadoop.mapreduce…

目录 1 - 什么是 MapReduce 2 - MapReduce 的设计思想 2.1 如何海量数据:分而治之 2.2 方便开发使用:隐藏系统层细节 2.3 构建抽象模型:Map 和 Reduce 3 - MapReduce 的优劣 3.1 MapReduce 的优势 3.2 MapReduce 的限制 参考资料 版权声明 1 - 什么是 MapReduce 维基百科中,MapReduce 是 Google 提出的一个软件架构,用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算. MapReduce 是…

Java在JDK7之后加入了并行计算的框架Fork/Join,可以解决我们系统中大数据计算的性能问题.Fork/Join采用的是分治法,Fork是将一个大任务拆分成若干个子任务,子任务分别去计算,而Join是获取到子任务的计算结果,然后合并,这个是递归的过程.子任务被分配到不同的核上执行时,效率最高.伪代码如下: Result solve(Problem problem) { if (problem is small) directly solve problem else { split pr…

故名思义,拆分fork+合并join.jdk1.7整合Fork/Join,性能上有大大提升. 思想:充分利用多核CPU把计算拆分成多个子任务,并行计算,提高CPU利用率大大减少运算时间.有点像,MapReduce思路感觉大致一样. jdk7中已经提供了最简洁的接口,让你不需要太多时间关心并行时线程的通信,死锁问题,线程同步,下面是它提供的接口:…

并行计算在处处都有大数据的今天已经不是一个新奇的词汇了.如今已经有单机多核甚至多机集群并行计算.注意,这里说的是并行,而不是并发.严格的将,并行是指系统内有多个任务同一时候运行,而并发是指系统内有多个任务同一时候存在,不同的任务按时间分片的方式切换运行,因为切换的时间非常短.给人的感觉好像是在同一时候运行. Java在JDK7之后增加了并行计算的框架Fork/Join,能够解决我们系统中大数据计算的性能问题.Fork/Join採用的是分治法,Fork是将一个大任务拆分成若干个子任务.子任务分别去…

二.计算向数据移动如何实现? Hadoop1.x(已经淘汰): hdfs暴露数据的位置 1)资源管理 2)任务调度 角色:JobTracker&TaskTracker JobTracker: 资源管理.任务调度(主) TaskTracker:任务管理.资源汇报(从) Client: 1.会根据每次计算数据,咨询NN的元数据(block).算:split 得到一个切片的清单 map的数量就有了 2.split是逻辑的,block是物理的,block身上有(offset,locatios),spli…

一. MapReduce执行过程 分片: (1)对输入文件进行逻辑分片,划分split(split大小等于hdfs的block大小) (2)每个split分片文件会发往不同的Mapper节点进行分散处理 mapper任务 (3)每个Mapper节点拿到split分片后,创建RecordReader,把分片数据解析成键值对<k1,v1>,每对<k1,v1>进行一次map操作形成<k2,v2>,此时的<k2,v2>存储在内存的环形缓冲区内(默认100m),当缓冲…

一.为什么叫MapReduce? Map是以一条记录为单位映射 Reduce是分组计算…

@ 目录 概念 MapReduce中常用的组件 概念 Job(作业) : 一个MapReduce程序称为一个Job. MRAppMaster(MR任务的主节点): 一个Job在运行时,会先启动一个进程,这个进程称为MRAppMaster,负责Job中执行状态的监控,容错,和RM申请资源,提交Task等. Task(任务): Task是一个进程,负责某项计算. Map(Map阶段):Map是MapReduce程序运行的第一个阶段,Map阶段的目的是将输入的数据,进行切分.将一个大文件,切分为若干小…

http://my.oschina.net/fourinone/blog/289122 http://www.oschina.net/p/fourinone…

我准备学习用hadoop来实现下面的过程: 词频统计 存储海量的视频数据 倒排索引 数据去重 数据排序 聚类分析 ============= 先写这么多…

Spark2.1. http://dblab.xmu.edu.cn/blog/1689-2/ 0+入门:Spark的安装和使用(Python版) Spark2.1.0+入门:第一个Spark应用程序:WordCount(Python版) http://dblab.xmu.edu.cn/blog/1692-2/#more-1692 应用: 启动 cd /usr/local/spark ./bin/pyspark RDD 分布式对象集合,一个只读的分区记录集合.一种数据结构(相当于int.doubl…

简介及适用场景 如果想在数据仓库中快速查询结果,可以使用greenplum. Greenplum数据库也简称GPDB.它拥有丰富的特性: 第一,完善的标准支持:GPDB完全支持ANSI SQL 2008标准和SQL OLAP 2003 扩展:从应用编程接口上讲,它支持ODBC和JDBC.完善的标准支持使得系统开发.维护和管理都大为方便.而现在的 NoSQL,NewSQL和Hadoop 对 SQL 的支持都不完善,不同的系统需要单独开发和管理,且移植性不好. 第二,支持分布式事务,支持ACID.保…

一.Hadoop的发展历史 说到Hadoop的起源,不得不说到一个传奇的IT公司—全球IT技术的引领者Google.Google(自称)为云计算概念的提出者,在自身多年的搜索引擎业务中构建了突破性的GFS(Google File System),从此文件系统进入分布式时代.除此之外,Google在GFS上如何快速分析和处理数据方面开创了MapReduce并行计算框架,让以往的高端服务器计算变为廉价的x86集群计算,也让许多互联网公司能够从IOE(IBM小型机.Oracle数据库以及EMC存储)中…

l扩容能力(Scalable):能可靠地(reliably)存储和处理千兆字节(PB)数据. l成本低(Economical):可以通过普通机器组成的服务器群来分发以及处理数据.这些服务器群总计可达数千个节点. l高效率(Efficient):通过分发数据,hadoop可以在数据所在的节点上并行地(parallel)处理它们,这使得处理非常的快速. l可靠性(Reliable):hadoop能自动地维护数据的多份副本,并且在任务失败后能自动地重新部署(redeploy)计算任务.   三种部署方…

本文转载自向着梦想奋斗博客 Hadoop是什么? 适合大数据的分布式存储于计算平台 不适用小规模数据 作者:Doug Cutting 受Google三篇论文的启发 Hadoop核心项目 HDFS(Hadoop Distrubuted File System) 分布式文件系统 MapReduce 并行计算框架 版本 Apache 官方版本 Cloudera 使用下载最多的版本,稳定,有商业支持,在Apache的基础上打上了一些补丁(Patch).推荐使用. Yahoo Yahoo内部使用的版本,发…

1.核心 HDFS  分布式文件系统    主从结构,一个namenoe和多个datanode, 分别对应独立的物理机器 1) NameNode是主服务器,管理文件系统的命名空间和客户端对文件的访问操作.NameNode执行文件系统的命名空间操作,比如打开关闭重命名文件或者目录等,它也负责数据块到具体DataNode的映射 2)集群中的DataNode管理存储的数据.负责处理文件系统客户端的文件读写请求,并在NameNode的统一调度下进行数据块的创建删除和复制工作. 3)NameNode是所有…

1.hadoop量大,数目多. 存储:分布式,集群的概念,管理(主节点.从节点),HDFS. 分析:分布式.并行.离线计算框架,管理(主节点.从节点),MapReduce. 来源:GFS->HDFS,MapReduce->hadoop MapReduce,BigTable->HBase(hadoop的数据库,分布式的大数据存储和可扩展). HDFS+MR思想:尽量移动计算到数据端,而不是移动数据到计算端. HDFS默认存储是三份,解决硬件和网络故障问题. HDFS思想:文件单次写入,多次…

简介及适用场景 如果想在数据仓库中快速查询结果,可以使用greenplum. Greenplum数据库也简称GPDB.它拥有丰富的特性: 第一,完善的标准支持:GPDB完全支持ANSI SQL 2008标准和SQL OLAP 2003 扩展:从应用编程接口上讲,它支持ODBC和JDBC.完善的标准支持使得系统开发.维护和管理都大为方便.而现在的 NoSQL,NewSQL和Hadoop 对 SQL 的支持都不完善,不同的系统需要单独开发和管理,且移植性不好. 第二,支持分布式事务,支持ACID.保…

一.Hadoop的发展历史 说到Hadoop的起源,不得不说到一个传奇的IT公司—全球IT技术的引领者Google.Google(自称)为云计算概念的提出者,在自身多年的搜索引擎业务中构建了突破性的GFS(Google File System),从此文件系统进入分布式时代.除此之外,Google在GFS上如何快速分析和处理数据方面开创了MapReduce并行计算框架,让以往的高端服务器计算变为廉价的x86集群计算,也让许多互联网公司能够从IOE(IBM小型机.Oracle数据库以及EMC存储)中…

原文:http://www.cnblogs.com/edisonchou/ 一.Hadoop的发展历史 说到Hadoop的起源,不得不说到一个传奇的IT公司-全球IT技术的引领者Google.Google(自称)为云计算概念的提出者,在自身多年的搜索引擎业务中构建了突破性的GFS(Google File System),从此文件系统进入分布式时代.除此之外,Google在GFS上如何快速分析和处理数据方面开创了MapReduce并行计算框架,让以往的高端服务器计算变为廉价的x86集群计算,也让许…

1.Hadoop系统运行于一个由普通商用服务器组成的计算集群上,能提供大规模分布式数据存储资源的同时,也提供了大规模的并行化计算资源. 2.Hadoop生态系统 3.MapReduce并行计算框架 MapReduce并行计算框架是一个并行化程序执行系统.它提供了一个包含Map和Reduce两个阶段的并行处理模型和过程,提供了一个并行化编程模型和接口,让程序员可以方便快速地编写出大数据并行处理程序.MapReduce以键值对数据输入方式来处理数据,并能自动完成数据的划分和调度管理. 在程序执行时,…

一.Greenplum背景 时间回到2002年,互联网行业经过近10年的发展,数据量正处于快速增长期: 1.传统的主机计算模式在海量数据面前,除了造价昂贵外,在CPU计算和IO吞吐上不能满足海量数据的计算需求: 2.传统数据库大多基于SMP架,纵向扩容(scale-up)模式遇到了瓶颈. 3.分布式存储和分布式计算理论刚刚被提出来,Google的两篇著名论文关于GFS分布式文件系统和关于MapReduce 并行计算框架的理论引起业界的关注,分布式计算模式在互联网行业特别是收索引擎和分词检索等方面…

开卷有益——作者的话 有时候真的感叹人生岁月匆匆,特别是当一个IT人沉浸于某个技术领域十来年后,蓦然回首,总有说不出的万千感慨. 笔者有幸从04年就开始从事大规模数据计算的相关工作,08年作为Greenplum 早期员工加入Greenplum团队(当时的工牌是“005”,哈哈),记得当时看了一眼Greenplum的架构(嗯,就是现在大家耳熟能详的那个好多个X86框框的图),就义无反顾地加入了,转眼之间,已经到了第8个年头. 在诸多项目中我亲历了Greenplum在国内的生根发芽到高速发展,再到现…

你可能感兴趣的文章: Flink入门 Flink DataSet&DataSteam API Flink集群部署 Flink重启策略 Flink分布式缓存 Flink重启策略 Flink中的Time Flink中的窗口 Flink的时间戳和水印 Flink广播变量 Flink-Kafka-connetor Flink-Table&SQL Flink实战项目-热销排行 Flink-Redis-Sink Flink消费Kafka写入Mysql SQL简述 SQL是Structured Quer…

Greenplum数据库架构 Greenplum数据库基本由PostgreSQL核心增强数据库实例组合并衔接成的数据库管理系统,即Greenplum数据在PostgreSQL基础上扩展开发,每个Greenplum数据库由1个master实例和2个或2个以上segment实例组成,客户端使用PostgreSQL规范与Master交互.以上的插图,展示Greenplum数据库实例由1个master和8 segement实例组成 Master Host或Master实例就是GreenPlum数据服务端…