认识Mapreduce Mapreduce编程思想 Mapreduce执行流程 java版本WordCount实例 1. 简介: Mapreduce源于Google一遍论文,是谷歌Mapreduce的克隆版,他充分借鉴了分而治之的思想,讲一个数据处理过程拆分为主要的Map(映射)和Reduce(归并)两步,只需要编写map函数和reduce函数即可. 2. Mapreduce优势: 分布式带来了三个复杂:1.程序的分布和启动 2.任务的监控和失败处理 3.中间数据的缓存和调度 然后Mapredu…

我们主要使用Hadoop的2个部分:分布式文件存储系统(HDFS)和MapReduce计算模型. 关于这2个部分,可以参考一下Google的论文:The Google File System 和 MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters OK,有了上面的这些理论基础,就可以开始体验我们的Hadoop了. 参考官方文档中的:Hadoop Quick Start ,先搭建起来一个最基本的单机运行模式,在Linux系统中运行系统提供…

1.reduce源码中的 GroupComparable和SecondaryComparable到底都是干什么的 理解点1: 源码位置 理解点 secondaryComparable这个是可以对map端按照某种规则排序好的数据进行边界的界定,就是比如你map端排序的根据是按点之前的字段进行分组的之后传输到了reduce端了,但是你reduce端想要计算的时候是需要的是按照点前面的如bj.sh等,和点后面的如cp等,进行计算的话,这个secondaryCpmpare排序器可以在不改变原有map传输…

Hadoop基础-MapReduce入门篇之编写简单的Wordcount测试代码 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 本文主要是记录一写我在学习MapReduce时的一些琐碎的学习笔记, 方便自己以后查看.在调用API的时候,可能会需要maven依赖,添加依赖的包如下: <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.ap…

Hadoop基础-配置历史服务器 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任.  Hadoop自带了一个历史服务器,可以通过历史服务器查看已经运行完的Mapreduce作业记录,比如用了多少个Map.用了多少个Reduce.作业提交时间.作业启动时间.作业完成时间等信息.默认情况下,Hadoop历史服务器是没有启动的,我们可以通过Hadoop自带的命令(mr-jobhistory-daemon.sh)来启动Hadoop历史服务器. 一.yarn上运行mr程序 1>.启动集群…

Hadoop基础-MapReduce的工作原理第一弹 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 在本篇博客中,我们将深入学习Hadoop中的MapReduce工作机制,这些知识将为我们随后学习写MapReduce高级编程奠定基础. 一.剖析MapReduce作业运行机制 MapReduce是hadoop的编程模型,它的核心思想就是映射(Map)和化简(Reduce). 1>.作业的提交 可以通过一个简单的方法调用来运行MapReduce作业:Job对象的submit()…

Hadoop基础-MapReduce的常用文件格式介绍 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.MR文件格式-SequenceFile 1>.生成SequenceFile文件(SequenceFileOutputFormat) The Apache Hadoop software library is a framework that allows for the distributed processing of large data sets across cl…

Hadoop基础原理 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 业内有这么一句话说:云计算可能改变了整个传统IT产业的基础架构,而大数据处理,尤其像Hadoop组件这样的技术出现,将是改变IT业务模式的一种技术. 另外,很多小伙伴可能还搞不明白云和Hadoop有什么关系,事实上这是两种截然不同的技术.虽然从某种意义上来讲,他们都是在大规模的计算机集群上来完成的.但是openstack或其它的paas或sas的云环境,他们所指的是所谓的云计算的方式,通常是来讲是用于指定如何…

Hadoop[MR开发规范.序列化] 目录 Hadoop[MR开发规范.序列化] 一.MapReduce编程规范 1.Mapper阶段 2.Reducer阶段 3.Driver阶段 二.WordCount案例开发 需求 1. 创建maven工程 2.在pom.xml添加依赖 3.项目的src/main/resources目录下,添加log4j2.xml文件 4.编写Mapper.Reducer.Driver类 5.本地测试 6.集群测试 三.Hadoop序列化 1.序列化概述 2.java.ha…

对于业界的大数据存储及分布式处理系统来说,Hadoop 是耳熟能详的卓越开源分布式文件存储及处理框架,对于 Hadoop 框架的介绍在此不再累述,读者可参考 Hadoop 官方简介.使用和学习过老 Hadoop 框架(0.20.0 及之前版本)的同仁应该很熟悉如下的原 MapReduce 框架图: 图 1.Hadoop 原 MapReduce 架构 从上图中可以清楚的看出原 MapReduce 程序的流程及设计思路: 首先用户程序 (JobClient) 提交了一个 job,job 的信息会发送…