我准备学习用hadoop来实现下面的过程: 词频统计 存储海量的视频数据 倒排索引 数据去重 数据排序 聚类分析 ============= 先写这么多…

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中的RPC框架实现机制 RPC是Remotr Process Call, 进程间的远程过程调用,不是在一个jvm里. 即,Controller拿不到Service的实例对象. hadoop中的RPC应用实例demo 在windows是调用端,在linux里是服务端. 在这里,需要LoginServiceinterface.java 停止 出错误了,很明显. 这是个很好的思考题?…

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…

@ 目录 概述 定义 发展历史 发行版本 优势 生态项目 架构 组成模块 HDFS架构 YARN架构 部署 部署规划 前置条件 部署步骤 下载文件(三台都执行) 创建目录(三台都执行) 配置环境变量(三台都执行) 安装和配置(hadoop1上执行) 启动和停止Hadoop HDFS环境测试 计算和资源环境测试 概述 定义 Hadoop 官网地址 https://hadoop.apache.org/ Hadoop GitHub地址 https://github.com/apache/hadoop…

二.计算向数据移动如何实现? Hadoop1.x(已经淘汰): hdfs暴露数据的位置 1)资源管理 2)任务调度 角色:JobTracker&TaskTracker JobTracker: 资源管理.任务调度(主) TaskTracker:任务管理.资源汇报(从) Client: 1.会根据每次计算数据,咨询NN的元数据(block).算:split 得到一个切片的清单 map的数量就有了 2.split是逻辑的,block是物理的,block身上有(offset,locatios),spli…

目录 1 - 什么是 MapReduce 2 - MapReduce 的设计思想 2.1 如何海量数据:分而治之 2.2 方便开发使用:隐藏系统层细节 2.3 构建抽象模型:Map 和 Reduce 3 - MapReduce 的优劣 3.1 MapReduce 的优势 3.2 MapReduce 的限制 参考资料 版权声明 1 - 什么是 MapReduce 维基百科中,MapReduce 是 Google 提出的一个软件架构,用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算. MapReduce 是…

一. MapReduce执行过程 分片: (1)对输入文件进行逻辑分片,划分split(split大小等于hdfs的block大小) (2)每个split分片文件会发往不同的Mapper节点进行分散处理 mapper任务 (3)每个Mapper节点拿到split分片后,创建RecordReader,把分片数据解析成键值对<k1,v1>,每对<k1,v1>进行一次map操作形成<k2,v2>,此时的<k2,v2>存储在内存的环形缓冲区内(默认100m),当缓冲…

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.…

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…