1. 概述 Mapreduce是一个分布式运算程序的编程框架,是用户开发"基于hadoop的数据分析应用"的核心框架: Mapreduce核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运算程序,并发运行在一个hadoop集群上: 1.1 MapReduce的诞生背景 背景原因:(1) 海量数据在单机上处理因为硬件资源限制,无法胜任:(2) 而一旦将单机版程序扩展到集群来分布式运行,将极大增加程序的复杂度和开发难度:(3) 引入mapreduce框架后,开发人员可…

来源:http://blog.csdn.net/liuxiaochen123/article/details/8786715?utm_source=tuicool 2013-04-11 10:15 4941人阅读 评论(2) 收藏 举报   目录(?)[-] 1MapReduce理论简介 11 MapReduce编程模型 12 MapReduce处理过程 2运行WordCount程序 21 准备工作 22 运行例子 23 查看结果 3WordCount源码分析 31 特别数据类型介绍 32 旧的…

    一致性Hash算法. Hash算法是为了保证数据均匀的分布,例如有3个桶,分别是0号桶,1号桶和2号桶:现在有12个球,怎么样才能让12个球平均分布到3个桶中呢?使用Hash算法的做法是,将12个球从0开始编号,得到这样的一个序列:0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11.将这个序列中的每个值模3,不管数字是什么,得到的结果都是0,1,2,不会超过3,将结果为0的数字放入0号桶,结果为1的数子放入1号桶,结果为2的数字放入2号桶,12个球就均匀的分布到3个桶中,0,3,6,9,…

1. 概述 Yarn是一个资源调度平台,负责为运算程序提供服务器运算资源,相当于一个分布式的操作系统平台:而MapReduce等运算程序则相当运行于操作系统之上的应用程序. 2. YARN的重要概念 1.yarn并不清楚用户提交的程序的运行机制:2.yarn只提供运算资源的调度(用户程序向yarn申请资源,yarn就负责分配资源):3.yarn中的主管角色叫ResourceManager:4.yarn中具体提供运算资源的角色叫NodeManager:5.这样一来,yarn其实就与运行的用户程序完…

1.用于map的输入,先将输入数据切分成相等的分片,为每一个分片创建一个map worker,这里的切片大小不是随意订的,一般是与HDFS块大小一致,默认是64MB,一个节点上存储输入数据切片的最大size就是HDFS的块大小,当设置的切片size大于HDFS块大小,会引起节点之间的传输,占用带宽. 2.map worker调用用户编写的map函数对每个分片进行处理,并且将处理结果输出到本地存储(非HDFS) 3.对map的输出进行combiner操作,这里的的combiner主要是减少map与…

MapReduce概念 MapReduce是一种分布式计算模型,由谷歌提出,主要用于搜索领域,解决海量数据计算问题. MR由两个阶段组成:Map和Reduce,用户只需要实现map()和reduce()两个函数实现分布式计算. 这两个函数的形参是key,value对,表示函数的输入信息. MP执行流程 客户端提交给jobtracker,jobtracker分配给tasktracker. trasktracker会对任务进行mapper和reducer操作. MapReduce原理 一个map输入…

这里分析MapReduce原理并没用WordCount,目前没用过hadoop也没接触过大数据,感觉,只是感觉,在项目中,如果真的用到了MapReduce那待排序的肯定会更加实用. 先贴上源码 package examples; import java.io.DataInput; import java.io.DataOutput; import java.io.IOException; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.Da…

前面我们使用HDFS进行了相关的操作,也了解了HDFS的原理和机制,有了分布式文件系统我们如何去处理文件呢,这就的提到hadoop的第二个组成部分-MapReduce. MapReduce充分借鉴了分而治之的思想,将一个数据的处理过程分为Map(映射)和Reduce(处理)两步.那么用户只需要将数据以需要的格式交给reduce函数处理就能轻松实现分布式的计算,很多的工作都由mapReduce框架为我们封装好,大大简化了操作流程. 1 MapReduce的编程思想 MapReduce的设计思路来源…

关于二次排序主要涉及到这么几个东西: 在0.20.0 以前使用的是 setPartitionerClass setOutputkeyComparatorClass setOutputValueGroupingComparator 在0.20.0以后使用是 job.setPartitionerClass(Partitioner p); job.setSortComparatorClass(RawComparator c); job.setGroupingComparatorClass(RawCom…

MapReduce原理 MapReduce原理 简单来说就是,一个大任务分成多个小的子任务(map),并行执行后,合并结果(reduce). 例子: 100GB的网站访问日志文件,找出访问次数最多的IP地址…