Map/Reduce用户界面 本节为用户採用框架要面对的各个环节提供了具体的描写叙述,旨在与帮助用户对实现.配置和调优进行具体的设置.然而,开发时候还是要相应着API进行相关操作. 首先我们须要了解Mapper和Reducer接口,应用通常须要提供map和reduce方法以实现他们. 接着我们须要对JobConf, JobClient,Partitioner,OutputCollector,Reporter,InputFormat,OutputFormat,OutputCommitter等进行讨…

原文地址:http://hadoop.apache.org/docs/r1.0.4/cn/mapred_tutorial.html 目的 先决条件 概述 输入与输出 例子:WordCount v1.0 源代码 用法 解释 Map/Reduce - 用户界面 核心功能描述 Mapper Reducer Partitioner Reporter OutputCollector 作业配置 任务的执行和环境 作业的提交与监控 作业的控制 作业的输入 InputSplit RecordReader 作业的…

例子 val v = Vector(,,,) ) println(s) //输出:Vector(2, 4, 6, 8) val v2 = Vector(,,,) var v3 = v2.reduce((sum,n) => sum + n) println(v3) //输出:1111 val vv = Vector(,,,) vv.foreach( n => sum += n) println(sum) //输出:2222…

这几年云计算大数据非常火,借这个东风.今天開始学习apache的分布式计算框架hadoop,希望不要太落后. Hadoop说明 对于hadoop.apache官方wiki给出的说明为 Apache Hadoop is a framework for running applications on large cluster built of commodity hardware. The Hadoop framework transparently provides applications b…

在上一篇博客:hadoop入门级总结一:HDFS中,简单的介绍了hadoop分布式文件系统HDFS的整体框架及文件写入读出机制.接下来,简要的总结一下hadoop的另外一大关键技术之一分布式计算框架:Map/Reduce. 一.Map/Reduce是什么: Map/Reduce是在2004年谷歌的一篇论文中提出大数据并行编程框架,由两个基本的步骤Map(映射)和Reduce(化简)组成,Map/Reduce由此得名.同时,由于它隐藏了分布式计算中并行化.容错.数据分布.负载均衡等内部细节,实际的…

一.Hadoop引言 Hadoop是在2006年雅虎从Nutch(给予Java爬虫框架)工程中剥离一套分布式的解决方案.该方案参考了Goggle的GFS(Google File System)和MapReduce论文,当时发布的版本称为Hadoop-1.x,并且在2010年雅虎对Hadoop做又一次升级,该次升级的目的是优化了Hadoop的MapReduce框架,使得Hadoop更加易用,用户只需要少许配置,就可以使用hadoop实现海量数据存储和大规模数据集的分析.一个由Apache基金会所开…

    为了方便 MapReduce 直接訪问关系型数据库(Mysql,Oracle).Hadoop提供了DBInputFormat和DBOutputFormat两个类.通过DBInputFormat类把数据库表数据读入到HDFS,依据DBOutputFormat类把MapReduce产生的结果集导入到数据库表中.     执行MapReduce时候报错:java.io.IOException: com.mysql.jdbc.Driver,通常是因为程序找不到mysql驱动包.解决方法是让每一个…

了解sql的朋友都知道,我们在查询的时候能够採用join查询,即对有一定关联关系的对象进行联合查询来对多维的数据进行整理.这个联合查询的方式挺方便的.跟我们现实生活中的托人找关系类似,我们想要完毕一件事.先找自己的熟人,然后通过熟人在一次找到其它,终于通过这样的手段找到想要联系到的人. 有点类似于"世间万物皆有联系"的感觉. lucene的join包提供了索引时join和查询时join的功能. Index-time join 大意是索引时join提供了查询时join的支持,且Index…

这两天加班,不能兼顾博客的更新.请大家见谅. 有时候我们创建完索引之后,数据源可能有更新的内容.而我们又想像数据库那样能直接体如今查询中.这里就是我们所说的增量索引.对于这种需求我们怎么来实现呢?lucene内部是没有提供这种增量索引的实现的. 这里我们一般可能会想到.将之前的索引所有删除,然后进行索引的重建. 对于这样的做法.假设数据源的条数不是特别大的情况下倒还能够.假设数据源的条数特别大的话.势必会造成查询数据耗时.同一时候索引的构建也是比較耗时的,几相叠加,势必可能造成查询的时候数据缺失…

1.如何上传安装包到服务器 有三种方式: 1.1使用图形化工具,如: filezilla 如何使用FileZilla上传和下载文件 1.2使用 sftp 工具: 在 windows下使用CRT 软件 登录远程服务器后, 快捷键 alt + p 即可进入 SFTP 模式. 在 MAC 下使用CRT 软件 登录服务器后选择 链接 SFTP 如下图即可进入 SFTP 模式. 右键属性 1.2.1 用 put 命令上传 在 STFP 模式后使用用 put 命令上传. put /Users/zzy/Dow…