1.  启动集群 2.  创建input路径(有关hadoop 的命令用 "hadoop fs"),input路径并不能在系统中查找到,可以使用 “hadoop fs -ls /” hadoop fs -mkdir /input 3.  创建测试文件(test1.txt,test2.txt) test1.txt Hello World Bye World test2.txt Hello Hadoop Goodbye Hadoop 4.  将测试文件放入/input 中 hadoop f…

:对云计算的看法 内容 :使用MapReduce求每年最低温度 内容 :求温度平均值能使用combiner吗? 内容 :使用Hadoop流求最高温度(awk脚本) 内容 :使用Hadoop流求最高温度(Python语言) 内容 :MapReduce是否可以自动识别新增节点? 内容 :使用Hadoop公平调度器 内容 中新增节点后,DataNode无法启动 运行环境说明 1.1  硬软件环境 线程,主频2.2G,6G内存 l  虚拟软件:VMware® Workstation 9.0.0 buil…

近期在做数据分析的时候.须要在mapreduce中调用c语言写的接口.此时就须要把动态链接库so文件分发到hadoop的各个节点上,原来想自己来做这个分发,大概过程就是把so文件放在hdfs上面,然后做mapreduce的时候把so文件从hdfs下载到本地,但查询资料后发现hadoop有对应的组件来帮助我们完毕这个操作,这个组件就是DistributedCache,分布式缓存,运用这个东西能够做到第三方文件的分发和缓存功能,以下具体解释: 假设我们须要在map之间共享一些数据,假设信息量不大,我…

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…

Hadoop-MapReduce计算气象温度 1 运行环境说明 1.1 硬软件环境 主机操作系统:Mac OS 64 bit ,8G内存 虚拟软件:Parallers Desktop12 虚拟机操作系统:CentOS 64位,单核,512内存 JDK:java version "1.7.0_45" Hadoop:1.1.2 1.2 机器网络环境 集群包含三个节点:1个namenode.2个datanode,其中节点之间可以相互ping通.节点IP地址和主机名分布如下: 序号 IP地址…

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…

在网络环境方面,作为分布式系统,Hadoop基于TCP/IP进行节点间的通信和传输. 在数据传输方面,广泛应用HTTP实现. 在监控.通知方面,Hadoop等分布式大数据软件则广泛使用异步消息队列等机制. 1. hadoop的概念及其发展历程 Hadoop是Apache开源组织的一个分布式计算开源框架,用java语言实现开源软件框架,实现在大量计算机组成的集群中对海量数据进行分布式计算. Hadoop框架中最核心设计:HDFS和MapReduce,HDFS实现存储,MapReduce实现原理分析…

Hadoop 中利用 mapreduce 读写 mysql 数据   有时候我们在项目中会遇到输入结果集很大,但是输出结果很小,比如一些 pv.uv 数据,然后为了实时查询的需求,或者一些 OLAP 的需求,我们需要 mapreduce 与 mysql 进行数据的交互,而这些特性正是 hbase 或者 hive 目前亟待改进的地方. 好了言归正传,简单的说说背景.原理以及需要注意的地方: 1.为了方便 MapReduce 直接访问关系型数据库(Mysql,Oracle),Hadoop提供了DBI…

在比较四中压缩方法之前,先来点干的,说一下在MapReduce的job中怎么使用压缩. MapReduce的压缩分为map端输出内容的压缩和reduce端输出的压缩,配置很简单,只要在作业的conf中配置即可 //配置压缩 conf.setBoolean("mapred.out.compress", true);//配置map输出的压缩 conf.setBoolean("mapred.output.compress", true); //配置reduce输出的压缩…

在近期的工作中,我需要用脚本来运行mapreduce,并且要判断运行的结果,根据结果来做下一步的动作. 开始我想到shell中获得上一条命令运行结果的方法,即判断"$?"的值 if [ $? -eq 0 ];then #do something fi 但是有时候即便mapreduce运行失败了,也还是会进入判断结构中. 后来查阅了相关资料,得知hadoop中可以使用yarn的命令,来获得job的状态,包括job名称.完成百分比.当前状态等参数,其实就和yarn的web界面查看到的数据一…

MapReduce的流程分为11个步骤,4个实体 1.客户端:编写MapReduce的代码,配置作业,提交作业 2.JobTracker:初始化作业,分配作业,与TaskTracker通信,协调整个作业的执行 3.TaskTracker:保持JobTracker的通信,在分配的数据段上执行Map和Reduce任务,一个Hadoop中可以包含多个TaskTracker 4.HDFS:保存作业的数据.配置信息等,保存作业结果.…

转载▼ Hadoop中在计算一个JOB需要的map数之前首先要计算分片的大小.计算分片大小的公式是: goalSize = totalSize / mapred.map.tasks minSize = max {mapred.min.split.size, minSplitSize} splitSize = max (minSize, min(goalSize, dfs.block.size)) totalSize是一个JOB的所有map总的输入大小,即Map input bytes.参数map…

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)&…

本篇博客是金子在学习hadoop过程中的笔记的整理,不论看别人写的怎么好,还是自己边学边做笔记最好了. 1:shuffle阶段的排序(部分排序) shuffle阶段的排序可以理解成两部分,一个是对spill进行分区时,由于一个 分区包含多个key值,所以要对分区内的<key,value>按照key进行排序,即key值相同的一 串<key,value>存放在一起,这样一个partition内按照key值整体有序了. 第二部分并不是排序,而是进行merge,merge有两次,一次是ma…

http://jiezhu2007.iteye.com/blog/2041422 大学里面数据结构里面有专门的一章图论,可惜当年没有认真学习,现在不得不再次捡 起来.真是少壮不努力,老大徒伤悲呀!什么是DAG(Directed Acyclical Graphs),先来看下教科书上的定义吧:如果一个有向图无法从某个顶点出发经过若干条边回到该点.让我们再来看看DAG算法现在都应用在哪些 hadoop引擎中. Tez: Hortonworks开发的DAG计算框架,是从MapReduce计算框架演 化而…

市面上有一些初学者的误解,他们拿spark和hadoop比较时就会说,Spark是内存计算,内存计算是spark的特性.请问在计算机领域,mysql,redis,ssh框架等等他们不是内存计算吗?依据冯诺依曼体系结构,有什么技术的程序不是在内存中运行,需要数据从硬盘中拉取,然后供cpu进行执行?所有说sprk的特点是内存计算相当于什么都没有说.那么spark的真正特点是什么?抛开spark的执行模型的方式,它的特点无非就是多个任务之间数据通信不需要借助硬盘而是通过内存,大大提高了程序的执行效率.…

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…

Hadoop的框架最核心的设计就是:HDFS和MapReduce.HDFS为海量的数据提供了存储,MapReduce则为海量的数据提供了计算. HDFS是Google File System(GFS)的开源实现. MapReduce是Google MapReduce的开源实现. HDFS和MapReduce实现是完全分离的,并不是没有HDFS就不能MapReduce运算. 本文主要参考了以下三篇博客学习整理而成. 1. Hadoop示例程序WordCount详解及实例 2. hadoop 学习笔…

Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软体框架,实现了Google的MapReduce编程模型和框架,能够把应用程式分割成许多的 小的工作单元,并把这些单元放到任何集群节点上执行.在MapReduce中,一个准备提交执行的应用程式称为「作业(job)」,而从一个作业划分出 得.运行于各个计算节点的工作单元称为「任务(task)」.此外,Hadoop提供的分布式文件系统(HDFS)主要负责各个节点的数据存储,并实现了 高吞吐率的数据读写. 在分布式存储和分布式计算方面,Hadoop都是用…

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…

1.定制Writable类型 Hadoop中有一套Writable实现,例如:IntWritable.Text等,但是,有时候可能并不能满足自己的需求,这个时候,就需要自己定制Writable类型. 定制分以下几步: 需要实现WritableComparable接口,因为Writable常常作为健值对出现,而在MapReduce中,中间有个排序很重要,因此,Hadoop中就让Writable实现了WritableComparable 需要实现WritableComparable的write().…

http://edu.51cto.com/roadmap/view/id-29.html http://my.oschina.net/infiniteSpace/blog/308401 大数据实时计算工程师/Hadoop工程师/数据分析师职业路线图 描述 本路线图是一个专门针对大数据实时处理.Hadoop工程师和数据分析师所设计的课程体系介绍,在实时计算方向主要包括了从数据收集框架.集群协调框架.数据缓存框架到实时计算框架都全面进行深度解析,让一个普通的开发人员迅速成为实时计算领域的领跑者.也从…

OutputFormat 主要用于描述输出数据的格式,它能够将用户提供的 key/value 对写入特定格式的文件中. 本文将介绍 Hadoop 如何设计 OutputFormat 接口 , 以及一些常用的OutputFormat 实现. 1.旧版 API 的 OutputFormat 解析 如图所示, 在旧版 API 中,OutputFormat 是一个接口,它包含两个方法: RecordWriter<K, V> getRecordWriter(FileSystem ignored, Job…

InputFormat 主要用于描述输入数据的格式, 它提供以下两个功能.❑数据切分:按照某个策略将输入数据切分成若干个 split, 以便确定 Map Task 个数以及对应的 split.❑为 Mapper 提供输入数据: 给定某个 split, 能将其解析成一个个 key/value 对.本文将介绍 Hadoop 如何设计 InputFormat 接口,以及提供了哪些常用的 InputFormat实现. 1 .旧版 API 的 InputFormat 解析 如图所示: 在旧版 API 中,…

转自:http://my.oschina.net/leejun2005/blog/100922 最近几次被问到关于数据倾斜的问题,这里找了些资料也结合一些自己的理解. 在并行计算中我们总希望分配的每一个task 都能以差不多的粒度来切分并且完成时间相差不大,但是集群中可能硬件不同,应用的类型不同和切分的数据大小不一致总会导致有部分任务极大的拖慢了整个任务的完成时间,硬件不同就不说了,应用的类型不同其中就比如page rank 或者data mining 里面一些计算,它的每条记录消耗的成本不太一…

1. MapReduce基本编程模型和框架 1.1 MapReduce抽象模型 大数据计算的核心思想是:分而治之.如下图所示.把大量的数据划分开来,分配给各个子任务来完成.再将结果合并到一起输出.注:如果数据的耦合性很高,不能分离,那么这种并行计算就不合适了. 图1: MapReduce抽象模型 1.2 Hadoop的MapReduce的并行编程模型 如下图2所示,Hadoop的MapReduce先将数据划分为多个key/value键值对.然后输入Map框架来得到新的key/value对,这时候…

1. 测试文件生成程序,参考 https://www.cnblogs.com/jonban/p/10555364.html MapReduce程序示例如下: 2. 新建Maven项目  hadoop 3. pom.xml <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocati…

有些hive安装文档提到了hdfs dfs -mkdir ,也就是说hdfs也是可以用的,但在2.8.0中已经不那么处理了,之所以还可以使用,是为了向下兼容. 本文简要介绍一下有关的命令,以便对hadoop的命令有一个大概的影响,并在想使用的时候能够知道从哪里可以获得帮助. 概述 在$HADOOP_HOME/bin下可以看到hadoop和hdfs的脚本. hdfs的相当一部分的功能可以使用hdoop来替代(目前),但hdfs有自己的一些独有的功能.hadoop主要面向更广泛复杂的功能. 本文介绍…

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…