Shuffle的正常意思是洗牌或弄乱,可能大家更熟悉的是Java API里的Collections.shuffle(List)方法,它会随机地打乱参数list里的元素顺序.如果你不知道MapReduce里Shuffle是什么,那么请看这张图: 这张是官方对Shuffle过程的描述.但我可以肯定的是,单从这张图你基本不可能明白Shuffle的过程,因为它与事实相差挺多,细节也是错乱的.后面我会具体描述Shuffle的事实情况,所以这里你只要清楚Shuffle的大致范围就成-怎样把map task的…

周末的任务是更新Learning Spark系列第三篇,以为自己写不完了,但为了改正拖延症,还是得完成给自己定的任务啊 = =.这三章主要讲Spark的运行过程(本地+集群),性能调优以及Spark SQL相关的知识,如果对Spark不熟的同学可以先看看之前总结的两篇文章: [原]Learning Spark (Python版) 学习笔记(一)----RDD 基本概念与命令 [原]Learning Spark (Python版) 学习笔记(二)----键值对.数据读取与保存.共享特性 #####…

目录:1.MapReduce作业运行流程2.Map.Reduce任务中Shuffle和排序的过程 1.MapReduce作业运行流程 流程示意图: 流程分析: 1.在客户端启动一个作业. 2.向JobTracker请求一个Job ID. 3.将运行作业所需要的资源文件复制到HDFS上,包括MapReduce程序打包的JAR文件.配置文件和客户端计算所得的输入划分信息.这些文件都存放在JobTracker专门为该作业创建的文件夹中.文件夹名为该作业的Job ID.JAR文件默认会有10个副本(ma…

第一部分:MapReduce工作原理 MapReduce 角色•Client :作业提交发起者.•JobTracker: 初始化作业,分配作业,与TaskTracker通信,协调整个作业.•TaskTracker:保持JobTracker通信,在分配的数据片段上执行MapReduce任务.提交作业•在作业提交之前,需要对作业进行配置•程序代码,主要是自己书写的MapReduce程序.•输入输出路径•其他配置,如输出压缩等.•配置完成后,通过JobClinet来提交作业的初始化•客户端提交完成后,…

第一部分:MapReduce工作原理   MapReduce 角色•Client :作业提交发起者.•JobTracker: 初始化作业,分配作业,与TaskTracker通信,协调整个作业.•TaskTracker:通过心跳heartbeat保持JobTracker通信,在分配的数据片段上执行MapReduce任务.提交作业•在作业提交之前,需要对作业进行配置•程序代码,主要是自己书写的MapReduce程序.•输入输出路径•其他配置,如输出压缩等.•配置完成后,通过JobClinet来提交作…

一.MapReduce的概念 MapReduce是hadoop的核心组件之一,hadoop要分布式包括两部分,一是分布式文件系统hdfs,一部是分布式计算框就是mapreduce,两者缺一不可,也就是说,可以通过mapreduce很容易在hadoop平台上进行分布式的计算编程. 1.MapReduce编程模型 MapReduce采用"分而治之"的思想,把对大规模数据集的操作,分发给一个主节点管理下的各个分节点共同完成,然后通过整合各个节点的中间结果,得到最终结果.简单地说,MapRed…

转载自http://www.aboutyun.com/thread-6723-1-1.html 有时候我们在用,但是却不知道为什么.就像苹果砸到我们头上,这或许已经是很自然的事情了,但是牛顿却发现了地球的万有引力.ok了,希望通过了解MapReduce,我们能够写出更好的MapReduce例子.第一部分:MapReduce工作原理<ignore_js_op> <ignore_js_op> MapReduce 角色•Client :作业提交发起者.•JobTracker: 初始化作业…

(hadoop安装方法:http://blog.csdn.net/wangjia55/article/details/53160679这里不再累述) hadoop是针对大数据设计的一个计算架构.如果你有几百TB的数据需要检索,你在控制终端敲下命令,计算机会向几百分布式台云服务器同时发布命令,使他们开始运行.并且把结果返回给你 hadoop分为大概念, HDFS(分布式文件系统)+MapReduce(分布式计算模型) HDFS 优点 适合大文件的存储,并且由备份策略,有比较好的容错和恢复机制,支持…

在学习Hadoop,慢慢的从使用到原理,逐层的深入吧 第一部分:MapReduce工作原理   MapReduce 角色 •Client :作业提交发起者. •JobTracker: 初始化作业,分配作业,与TaskTracker通信,协调整个作业. •TaskTracker:保持JobTracker通信,在分配的数据片段上执行MapReduce任务. 提交作业 •在作业提交之前,需要对作业进行配置 •程序代码,主要是自己书写的MapReduce程序. •输入输出路径 •其他配置,如输出压缩等.…

MapReduce简介 MapReduce是一种并行可扩展计算模型,并且有较好的容错性,主要解决海量离线数据的批处理.实现下面目标 ★ 易于编程 ★ 良好的扩展性 ★ 高容错性   MapReduce有哪些角色?各自的作用是什么? MapReduce由JobTracker和TaskTracker组成.JobTracker负责资源管理和作业控制,TaskTracker负责任务的运行.   MapReduce程序执行流程 程序执行流程图如下:   (1) 开发人员编写好MapReduce progr…