数据传输<key,value>     File-->  <key,value>  -->map(key,value)  --> mapResult<key,value>  -->  partition<key,value>     -->  sort<key>  -->  combiner<key,value>(可选,本地化规约)     -->  combiner<key,value…

MapReduce 一种分布式计算模型,解决海量数据的计算问题,MapReduce将计算过程抽象成两个函数 Map(映射):对一些独立元素(拆分后的小块)组成的列表的每一个元素进行指定的操作,可以高度并行. Reduce(化简):对一个列表的元素进行合并 input -> map -> reduce -> output 数据流通格式<kay,value> eg: 原始数据 -> map input map map output(reduce input) shuffle…

原文链接:https://langyu.iteye.com/blog/992916 Shuffle过程是MapReduce的核心,也被称为奇迹发生的地方.要想理解MapReduce, Shuffle是必须要了解的. 我看过很多相关的资料,但每次看完都云里雾里的绕着,很难理清大致的逻辑,反而越搅越混. 前段时间在做MapReduce job 性能调优的工作,需要深入代码研究MapReduce的运行机制,这才对Shuffle探了个究竟. 考虑到之前我在看相关资料而看不懂时很恼火,所以在这里我尽最大的…

角色描述:JobClient:执行任务的客户端JobTracker:任务调度器TaskTracker:任务跟踪器Task:具体的任务(Map OR Reduce) 从生命周期的角度来看,mapreduce流程大概经历这样几个阶段:初始化.分配.执行.反馈.成功与失败的后续处理 每个阶段所做的事情大致如下 任务初始化 1.JobClient对数据源进行切片切片信息由InputSplit对象封装,接口定义如下: public interface InputSplit extends Writable…

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…

一.MapReduce是用于解决什么问题的? 每一种技术的出现都是用来解决实际问题的,否则必将是昙花一现,那么MapReduce是用来解决什么实际的业务呢? 首先来看一下MapReduce官方定义: 总结一句话:MapReduce就是批量处理海量数据的分布式计算框架. 在数据规模比较小时,如果要批量处理一些数据,通常都是在凌晨跑一个或者多个定时任务,定时任务直接连接业务库,从业务库中读取然后批量处理,但是当业务规模逐渐大了之后,像凌晨跑定时任务的方式已不足以支撑业务开展,这时分布式计算诞生了,分…

MapReduce MapReduce原理非常重要,hive与spark都是基于MR原理 MapReduce采用多进程,方便对每个任务资源控制和调配,但是进程消耗更多的启动时间,因此MR时效性不高.适合批量,高吞吐的数据处理.Spark采用的是多线程模型. MapReduce执行流程 Map过程 map函数开始产生输出时,并不是直接将数据写到磁盘,它利用缓冲的方式写到内存.每个map任务都有一个环形内存缓冲区用于存储任务输出.在默认情况下,缓冲区大小为100MB.一旦缓冲内容达到阈值(默认80%…

一.Mapreduce概述 Mapreduce是分布式程序编程框架,也是分布式计算框架,它简化了开发! Mapreduce将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组合整合成一个完整的分布式运算程序,并发的运行在hadoop集群上. 二.Mapreduce优缺点 优点:1.易于编程:只用实现几个接口即可完成一个并发的程序. 2.良好的拓展性:再不行当前程序运行的情况下,可以通过增加节点来解决用户/数据扩展,计算量增加的问题. 3.高容错性:可以运行在廉价的集群机器上. 4.适合处理PB级别以上的离线处理…

MapReduce任务执行总流程 一个MapReduce作业的执行流程是:代码编写 -> 作业配置 -> 作业提交 -> Map任务的分配和执行 -> 处理中间结果 -> Reduce任务的分配和执行 -> 作业完成,而在每个任务的执行过程中又包含输入准备 -> 任务执行 -> 输出结果.下图给出了MapReduce作业详细的执行流程图. MapReduce作业执行流程图 1. 提交作业 一个MapReduce作业在提交到Hadoop之后会进入完全地自动化执…

引言: 虽然MapReduce计算框架简化了分布式程序设计,将所有的并行程序均需要关注的设计细节抽象成公共模块并交由系统实现,用户只需关注自己的应用程序的逻辑实现,提高了开发效率,但是开发如果对Mapreduce计算框架如何实现这样的魔术没有一个基本的了解,那么在面临多任务.大数据而出现大量数据倾斜,计算速度慢等问题时,将无法给出解决方案.也无法在设计MapReduce程序时根据框架的特性优化逻辑算法,所以了解MapReduce工作流程和Shuffle原理是学习MapReduce程序设计的必修课…

本文首发于 vivo互联网技术 微信公众号 链接:https://mp.weixin.qq.com/s/t__Jqzg1rbTlsCHXKMwh6A作者:赖勇高 本文主要讲解的是V8的技术,是V8的入门篇,主要目的是了解V8的内部机制,希望对前端,快应用,浏览器,以及nodejs同学有些帮助.这里不涉及到如何编写优秀的前端,只是对JS内部引擎技术的讲解. 一.V8来源 V8的名字来源于汽车的“V型8缸发动机”(V8发动机).V8发动机主要是美国发展起来,因为马力十足而广为人知.V8引擎的命名是G…

Mapreduce的运算过程为两个阶段: 第一个阶段的map task相互独立,完全并行: 第二个阶段的reduce task也是相互独立,但依赖于上一阶段所有map task并发实例的输出: 这些task任务分布在多台机器运行,它的运行管理是有一个master负责,这个master由yarn负责启动,那么yarn如何知道启动多少个map task进程去计算呢? 下面概述一下Mapreduce的执行流程: 1.客户端首先会访问hdfs的namenode获取待处理数据的信息(文件数及文件大小),形…

MapReduce是Hadoop2.x的一个计算框架,利用分治的思想,将一个计算量很大的作业分给很多个任务,每个任务完成其中的一小部分,然后再将结果合并到一起.将任务分开处理的过程为map阶段,将每个小任务的结果合并到一起的过程为reduce阶段.下面先从宏观上介绍一下客户端提交一个作业时,Hadoop2.x各个组件之间的联系及处理流程.然后我们再具体看看MapReduce计算框架在执行一个作业时,做了些什么. YARN YARN是Hadoop2.x框架下的资源管理系统,其组成部分为: 1)全局…

https://my.oschina.net/itblog/blog/275294 摘要: 本文通过一个例子,详细介绍Hadoop 的 MapReduce过程. 分析MapReduce执行过程 MapReduce运行的时候,会通过Mapper运行的任务读取HDFS中的数据文件,然后调用自己的方法,处理数据,最后输出.Reducer任务会接收Mapper任务输出的数据,作为自己的输入数据,调用自己的方法,最后输出到HDFS的文件中.整个流程如图: Mapper任务的执行过程详解 每个Mapper任…

4.3 Map类 创建Map类和map函数,map函数是org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper类中的定义的,当处理每一个键值对的时候,都要调用一次map方法,用户需要覆写此方法.此外还有setup方法和cleanup方法.map方法是当map任务开始运行的时候调用一次,cleanup方法是整个map任务结束的时候运行一次. 4.3.1 Map介绍 Mapper类是一个泛型类,带有4个参数(输入的键,输入的值,输出的键,输出的值).在这里输入的键为Object(默认是…

为了能使源码的执行过程与Hadoop权威指南(2.3版)中章节Shuffle and Sort的分析相对应,Hadoop的版本为0.20.2. 一般情况下我们通过Job(org.apache.hadoop.mapreduce.Job)的方法waitForCompletion来开始一个Job的执行. /** * Submit the job to the cluster and wait for it to finish. * * @param verbose * print the progre…

一.MapReduce执行过程 MapReduce运行时,首先通过Map读取HDFS中的数据,然后经过拆分,将每个文件中的每行数据分拆成键值对,最后输出作为Reduce的输入,大体执行流程如下图所示: 整个流程图具体来说:每个Mapper任务是一个java进程,它会读取HDFS中的文件,解析成很多的键值对,经过我们覆盖的map方法处理后,转换为很多的键值对再输出,整个Mapper任务的处理过程又可以分为以下几个阶段,如图所示. 在上图中,把Mapper任务的运行过程分为六个阶段. 第一阶段是把输…

研究MapReduce已经有一段时间了.起初是从分析WordCount程序开始,后来开始阅读Hadoop源码,自认为已经看清MapReduce的运行流程.现在把自己的理解贴出来,与大家分享,欢迎纠错. 还是以最经典的WordCount程序作为基础,来分析map阶段.reduce阶段和最复杂的shuffle阶段. 文本1:hello world                                      文本2:map reduce hello hadoop            …

li,ol.inline>li{display:inline-block;padding-right:5px;padding-left:5px}dl{margin-bottom:20px}dt,dd{line-height:20px}dt{font-weight:700}dd{margin-left:10px}.dl-horizontal{*zoom:1}.dl-horizontal:before,.dl-horizontal:after{display:table;line-height:0;…

1.MapReduce是如何执行任务的?2.Mapper任务是怎样的一个过程?3.Reduce是如何执行任务的?4.键值对是如何编号的?5.实例,如何计算没见最高气温? 分析MapReduce执行过程        MapReduce运行的时候,会通过Mapper运行的任务读取HDFS中的数据文件,然后调用自己的方法,处理数据,最后输出.Reducer任务会接收Mapper任务输出的数据,作为自己的输入数据,调用自己的方法,最后输出到HDFS的文件中.整个流程如图: Mapper任务的执行过程详…

转自 http://www.tuicool.com/articles/qyUzQj 最近在研究Impala,还是先回顾下Hive的SQL执行流程吧. Hive有三种用户接口: cli (Command line interface) bin/hive或bin/hive –service cli 命令行方式(默认) hive-server/hive-server2 bin/hive –service hiveserver 或bin/hive –service hiveserver2 通过JDBC/…

一.抛出问题 Hadoop集群(全分布式)配置好后,运行wordcount程序测试,发现每次运行都会卡住在Running job处,然后程序就呈现出卡死的状态. wordcount运行命令:[hadoop@master hadoop-2.7.2]$ /opt/module/hadoop-2.7.2/bin/hadoop jar /opt/module/hadoop-2.7.2/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.2.jar …

1.MapReduce是什么? MapReduce是一种编程模型,用于大规模数据集的并行运算.它借用了函数式的编程概念,是Google发明的一种数据处理模型. 主要思想为:Map(映射)和Reduce(化简). 一个Map/Reduce作业(Job)通常会把输入的数据集切分为若干独立的数据块,由Map任务(Task)以完全并行的方式处理它们.框架会先对Map的输出进行排序,然后把结果输入给Reduce任务.通常作业的输入和输出都会被存储在文件系统中.整个框架负责任务的调度和监控,以及重新执行已经…

本文以WordCount为例, 画图说明spark程序的执行过程 WordCount就是统计一段数据中每个单词出现的次数, 例如hello spark hello you 这段文本中hello出现2次, spark出现1次, you出现1次. 先上完整代码: object WordCount { def main(args: Array[String]) { val conf = new SparkConf().setAppName("WordCount"); val sc = new…

一.执行Spark任务: 客户端 1.Spark Submit工具:提交Spark的任务(jar文件) (*)spark提供的用于提交Spark任务工具 (*)example:/root/training/spark-2.1.0-bin-hadoop2.7/examples/jars/spark-examples_2.11-2.1.0.jar (*)SparkPi.scala 例子:蒙特卡罗求PI bin/spark-submit --master spark://bigdata11:7077…

前言 Flink是大数据处理领域最近很火的一个开源的分布式.高性能的流式处理框架,其对数据的处理可以达到毫秒级别.本文以一个来自官网的WordCount例子为引,全面阐述flink的核心架构及执行流程,希望读者可以借此更加深入的理解Flink逻辑. 本文跳过了一些基本概念,如果对相关概念感到迷惑,请参考官网文档.另外在本文写作过程中,Flink正式发布了其1.5 RELEASE版本,在其发布之后完成的内容将按照1.5的实现来组织.   1.从 Hello,World WordCount开始 首先…

文章已托管到GitHub,大家可以去GitHub查看阅读,欢迎老板们前来Star! 搜索关注微信公众号 码出Offer 领取各种学习资料! SpringMVC执行流程 SpringMVC概述 Spring MVC属于SpringFrameWork的后续产品,已经融合在Spring Web Flow里面.Spring 框架提供了构建 Web 应用程序的全功能 MVC 模块.使用 Spring 可插入的 MVC 架构,从而在使用Spring进行WEB开发时,可以选择使用Spring的Spring M…

Srping MVC 执行流程真的是老生常谈的话题了,最近同事小刚出去面试,前面面试官相继问了几个 Spring 相关的问题,但当面试官问他,你知道 Srping MVC 的执行流程吗?小刚娴熟的巴拉巴拉回答完后,面试官就让他回去等通知了... Spring MVC 执行流程 Spring MVC 执行流程(图片版): Spring MVC 执行流程(文字版): 用户发送请求到前端控制器 DispatcherServlet DispatcherServlet 控制器接收到请求,然后调用 Hand…

1. Spark执行流程 知识补充:RDD的依赖关系 RDD的依赖关系分为两类:窄依赖(Narrow Dependency)和宽依赖(Shuffle Dependency) (1)窄依赖 窄依赖指的是父RDD中的一个分区最多只会被子RDD中的一个分区使用,意味着父RDD的一个分区内的数据是不能被分割的,子RDD的任务可以跟父RDD在同一个Executor一起执行,不需要经过Shuffle阶段去重组数据 窄依赖关系划分为两种:一对一依赖(OneToOneDependency)和范围依赖(Range…

本文目录 一.Apache Spark 二.Spark SQL发展历程 三.Spark SQL底层执行原理 四.Catalyst 的两大优化 一.Apache Spark Apache Spark是用于大规模数据处理的统一分析引擎,基于内存计算,提高了在大数据环境下数据处理的实时性,同时保证了高容错性和高可伸缩性,允许用户将Spark部署在大量硬件之上,形成集群. Spark源码从1.x的40w行发展到现在的超过100w行,有1400多位大牛贡献了代码.整个Spark框架源码是一个巨大的工程.…