第15章 大数据与MapReduce 大数据 概述 大数据: 收集到的数据已经远远超出了我们的处理能力. 大数据 场景 假如你为一家网络购物商店工作,很多用户访问该网站,其中有些人会购买商品,有些人则随意浏览后就离开. 对于你来说,可能很想识别那些有购物意愿的用户. 那么问题就来了,数据集可能会非常大,在单机上训练要运行好几天. 接下来:我们讲讲 MapRedece 如何来解决这样的问题 MapRedece Hadoop 概述 Hadoop 是 MapRedece 框架的一个免费开源实现. Ma…

本章来简单介绍下 Hadoop MapReduce 中的 Combiner.Combiner 是为了聚合数据而出现的,那为什么要聚合数据呢?因为我们知道 Shuffle 过程是消耗网络IO 和 磁盘IO 比较大的操作,如果我们能减少 Shuffle 过程的数据量,那就可以提升整个 MR 作业的性能.我在<大数据技术 - MapReduce的Shuffle及调优> 一文中写到 Shuffle 中会有两次调用 Combiner 的过程,有兴趣的朋友可以再翻回去看看.接下来我们还是以 WordCou…

第十五章 大数据与Maprudece 一．引言 实际生活中的数据量是非常庞大的,采用单机运行的方式可能需要若干天才能出结果,这显然不符合我们的预期,为了尽快的获得结果,我们将采用分布式的方式,将计算分布到不同的机器上.Mapreduce就是一个典型的分布式框架,Hadoop则是用java编写的一个Mapreduce实现. 分布式和并行的区别在于分布式它将数据分布到不同的机器上,而并行只是将数据分布到同一簇中的不同节点上,它们的区别主要体现在物理载体层面上. 二．Mapreduce简介 Mapre…

本章内容我们学习一下 MapReduce 中的 Shuffle 过程,Shuffle 发生在 map 输出到 reduce 输入的过程,它的中文解释是 “洗牌”,顾名思义该过程涉及数据的重新分配,主要分为两部分:1. map 任务输出的数据分组.排序,写入本地磁盘 2. reduce 任务拉取排序.由于该过程涉及排序.磁盘IO.以及网络IO 等消耗资源和 CPU 比较大的操作,因此该过程向来是“兵家必争”之地,即大家会重点优化的一个地方,因此也是大数据面试中经常会被重点考察的地方.本文力求通俗.…

最近在学习大数据相关的东西,开这篇专题来记录一下学习过程.今天主要记录一下MapReduce执行流程解析 引子(我们需要解决一个简单的单词计数(WordCount)问题) 1000个单词 嘿嘿,1000单词还不简单,我们直接一句shell搞定 cat file | tr ' ' '\n' | sort | uniq -c | sort -rk1 | head -n 20 1000G 感觉良好,写个简单的程序也很好解决. 1000*1000G 有点懵逼了. 1000*1000*1000G 这时候就…

MapReduce MapReduce的基本定义及过程 搭建开发环境 代码实例及运行程序 MapReduce开发接口介绍 1. MapReduce的基本定义及过程 MapReduce是面向大数据并行处理的计算模型.框架和平台,其资源调度由Yarn完成,任务资源隐含了以下三层含义: 1)MapReduce是 一个基于集群的高性能并行计算平台(cluster Infrastructure). 2)MapReduce是 一个并行计算与运行软件框架(SoftWare Framework) 3)MapRe…

本文为senlie原创,转载请保留此地址:http://www.cnblogs.com/senlie/ 1.概要很多计算在概念上很直观,但由于输入数据很大,为了能在合理的时间内完成,这些计算必须分布在数以百计数以千计的机器上.例如处理爬取得到的文档.网页请求日志来计算各种衍生数据,如倒排索引,网页文档的各种图结构表示,从每个主机上爬取的文档数,在某一天最频繁的查询的集合. MapReduce 是为处理和生成大数据集的编程模式和相应的实现.用户指定一个 map 函数来处理一个键值对来生成一个键值对…

1.  MapReduce 介绍 1.1MapReduce的作用 假设有一个计算文件中单词个数的需求,文件比较多也比较大,在单击运行的时候机器的内存受限,磁盘受限,运算能力受限,而一旦将单机版程序扩展到集群来分布式运行,将极大增加程序的复杂度和开发难度,因此这个工作可能完成不了.针对以上这个案例,MapReduce在这里能起到什么作用呢,引入MapReduce框架后,开发人员可以将绝大部分工作集中在业务逻辑的开发上,而将分布式计算中的复杂性交由框架来处理. 可见在程序由单机版扩成分布式时,会引入…

前几章我们介绍了 Hadoop 的 MapReduce 和 HDFS 两大组件,内容比较基础,看完后可以写简单的 MR 应用程序,也能够用命令行或 Java API 操作 HDFS.但要对 Hadoop 做深入的了解,显然不够用.因此本章就深入了解一下 MapReduce 应用的运行机制,从而学习 Hadoop 各个组件之间如何配合完成 MR 作业.本章是基于 Hadoop YARN 框架介绍,YARN(Yet Another Resource Negotiator)是 Hadoop 的集群资源…

1.Shuffle [从mapTask到reduceTask: Mapper -> Partitioner ->Combiner -> Sort ->Reducer] mapper对job任务进行键值对构建并写入环形内存缓冲区[缓冲区满了,map停止直到全写入磁盘],大小100MB(io.sort.mb),一旦达到0.8(io.sort.spill.percent)读入量,即将内存内容经过partitioner分区和sort排序,和combiner合并写入到磁盘一个溢写出文件目录下…

Before:前提:hadoop集群应部署完毕. 一.实战科目:做一个Map Reduce分布式开发,开发内容为统计文件中的单词出现次数. 二.战前准备 1.本人在本地创建了一个用于执行MR的的文件,文件中有209行,每行写了"这是一个测试文件"的句子. 2.将该文件上传至HDFS中.你可以使用idea中的插件上传.也可以使用HDFS的可视化页面上传.也可以使用HDFS的命令上传,都可以.目的达到就行. 3.准备好开发环境,准备开发. 三.开战! 1.打开idea,创建com.test…

MapReduce是一个分布式计算框架 优点:可在短时间内完成大量工作 缺点:算法必须经过重写,需要对系统工程有一定的理解 使用数据类型:数值型和标称型数据 MapReduce在大量节点组成的集群上运行,它的工作流程是: 第一步,单个作业被分成很多小份,输入数据也被切片分发到每个节点,各个节点只在本地数据上做运算,对应的运算代码称为mapper,这个过程被称作map阶段.每个mapper的输出通过某种方式组合(一般还会做排序).排序后的结果再被分成小份分发到各个节点进行下一步处理工作. 第二步的…

什么是MapReduce Hadoop中的MapReduce是一个简单的软件框架,基于它写出的应用程序可以运行在由上千个商用机器组成的大型集群上,并以一种可靠容错式并行处理TB级数据 MapReduce的起源 源于谷歌在2004年发表的一篇MapReduce的论文,而Hadoop Reduce实际上就是谷歌MapReduce的克隆版本 MapReduce具有的特点 众所周知MapReduce是一种很受欢迎的软件框架,尤其是我们国家发展到现在互联网的浪潮愈演愈烈,那么它都有什么特点呢? 1.易于编…

需求 1.对原始json数据进行解析,变成普通文本数据 2.求出每个人评分最高的3部电影 3.求出被评分次数最多的3部电影 数据 https://pan.baidu.com/s/1gPsQXVYSQEZ2OYek4HxK6A pom.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns…

需求: 用mapreduce实现select order.orderid,order.pdtid,pdts.pdt_name,oder.amount from orderjoin pdtson order.pdtid=pdts.pdtid 数据: orders.txt Order_0000001,pd001,222.8 Order_0000001,pd005,25.8 Order_0000002,pd005,325.8 Order_0000002,pd003,522.8 Order_000000…

求每一个订单中成交金额最大的那一笔  top1 数据 Order_0000001,Pdt_01,222.8 Order_0000001,Pdt_05,25.8 Order_0000002,Pdt_05,325.8 Order_0000002,Pdt_03,522.8 Order_0000002,Pdt_04,122.4 Order_0000003,Pdt_01,222.8 Order_0000003,Pdt_01,322.8 pom.xml <?xml version="1.0"…

数据 commonfriends.txt A:B,C,D,F,E,O B:A,C,E,K C:F,A,D,I D:A,E,F,L E:B,C,D,M,L F:A,B,C,D,E,O,M G:A,C,D,E,F H:A,C,D,E,O I:A,O J:B,O K:A,C,D L:D,E,F M:E,F,G O:A,H,I,J pom.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns=&…

数据 a.txt hello jerry hello tom b.txt allen tom allen jerry allen hello c.txt hello jerry hello tom 1 pom.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="h…

时间戳 手机号 MAC地址 ip 域名 上行流量包个数 下行 上行流量 下行流量 http状态码 1363157995052 13826544101 5C-0E-8B-C7-F1-E0:CMCC 120.197.40.4 4 0 264 0 200 1363157991076 13926435656 20-10-7A-28-CC-0A:CMCC 120.196.100.99 2 4 132 1512 200 1363154400022 13926251106 5C-0E-8B-8B-B1-50:…

项目结构 pom.xml文件 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.or…

操作背景 jdk的版本为1.8以上 ubuntu12 hadoop2.5伪分布 安装 Hadoop-Eclipse-Plugin 要在 Eclipse 上编译和运行 MapReduce 程序,需要安装 hadoop-eclipse-plugin,可下载 Github 上的 hadoop2x-eclipse-plugin(备用下载地址:http://pan.baidu.com/s/1i4ikIoP). 下载后,将 release 中的 hadoop-eclipse-kepler-plugin-2.…

上一章的 MapReduce 应用中,我们使用了自定义配置,并用 GenericOptionsParser 处理命令行输入的配置,这种方式简单粗暴.但不是 MapReduce 应用常见的写法,本章第一部分将介绍 MapReduce 应用常见的写法,并详细介绍自定义配置以及命令行选项,通过自定义配置我们可以灵活的控制 MapReduce 应用而不需要修改代码并打包.第二部分将介绍开发 MapReduce 应用的单元测试,单元测试的重要性不言而喻,是每个程序员必备技能. 带有自定义配置的 MapRe…

一 MapReduce入门 MapReduce定义(简单来说就是hadoop的数据分析核心,理解其中的原理,则可以分析聚合一切需求) Mapreduce是一个分布式运算程序的编程框架,是用户开发“基于hadoop的数据分析应用”的核心框架. Mapreduce核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运算程序,并发运行在一个hadoop集群上. MapReduce优缺点 优点 1)MapReduce 易于编程.它简单的实现一些接口,就可以完成一个分布式程序,这个分布式…

一.引言 通常我们认为静态网页html的网站速度是最快的,但是自从有了动态网页之后,很多交互数据都从数据库查询而来,数据也是经常变化的,除了一些新闻资讯类的网站,使用html静态化来提高访问速度是不太现实的方案.我们不得不在代码与数据库之间寻求一种更合适的解决方案. 减少数据库访问次数,文件和数据库分离,大数据分布式存储,服务器的集群负载均衡,页面缓存的使用,nosql内存数据库代替关系型数据库,这些方案措施都是提高系统高并发性能的关键,下面一一分解. 二.分解 (1)       分布式服务器…

目前大数据已经成为了各家互联网公司的核心资产和竞争力了,其实不仅是互联网公司,包括传统企业也拥有大量的数据,也想把这些数据发挥出作用.在这种环境下,大数据技术的重要性和火爆程度相信没有人去怀疑. 而AI人工智能又是基于大数据技术基础上发展起来的,大数据技术已经很清晰了,但是AI目前还未成熟啊,所以本文就天马行空一下,从大数据的技术变迁历史中来找出一些端倪,猜一猜AI人工智能未来的发展. 最近断断续续的在看<极客时间>中「 从0开始学大数据 」专栏的文章,受益匪浅,学到了很多.尤其是非常喜欢作者…

热门的消息队列中间件RabbitMQ,分布式任务处理平台Celery,大数据分布式处理的三大重量级武器:Hadoop.Spark.Storm,以及新一代的数据采集和分析引擎Elasticsearch. RabbitMQ RabbitMQ是一个支持Advanced Message Queuing Protocol(AMQP)的开源消息队列实现,由Erlang编写,因以高性能.高可用以及可伸缩性出名.它支持多种客户端,如:Java.Python.PHP..NET.Ruby.JavaScript等.它…

分布式系统和大数据处理平台是目前业界关注的热门技术. 1.RabbitMQ RabbitMQ是一个支持AMQP的开源消息队列实现,由Erlang编写,因以高性能.高可用以及可伸缩性出名.它支持多种客户端,如:Java.Python.PHP.Ruby..NET.JavaScript等. 它主要用于分布式系统中存储和转发消息,方便组之间的解耦,消息的发送无需知道消息使用者的存在,反之亦然. AMQP架构中有两个主要组件:Exchange和Queue,两者都在服务端,又称Broker,由RabbitM…

Apache Spark是一个围绕速度.易用性和复杂分析构建的大数据处理框架. 与 Hadoop 和 Storm 等其他大数据和 MapReduce 技术相比,Spark 有如下优势. 首先,Spark 为我们提供了一个全面.统一的框架用于管理各种有着不同性质(文本数据.图表数据等)的数据集和数据源(批量数据或实时的流数据)的大数据处理的需求. Spark 可以将 Hadoop 集群中的应用在内存中的运行速度提升 100 倍,甚至能够将应用在磁盘上的运行速度提升 10 倍. Spark 让开发者…

大数据运算模型 MapReduce 原理 2016-01-24 杜亦舒 MapReduce 是一个大数据集合的并行运算模型,由google提出,现在流行的hadoop中也使用了MapReduce作为计算模型 MapReduce 通俗解释 图书馆要清点图书数量,有10个书架,管理员为了加快统计速度,找来了10个同学,每个同学负责统计一个书架的图书数量张同学 统计 书架1王同学 统计 书架2刘同学 统计 书架3......过了一会儿,10个同学陆续到管理员这汇报自己的统计数字,管理员把各个数字加起来…

这一讲我们主要剖析MapReduce的原理机制和流程. “云计算分布式大数据Hadoop实战高手之路”之完整发布目录 云计算分布式大数据实战技术Hadoop交流群:312494188,每天都会在群中发布云计算实战性资料,欢迎大家加入! 关于MapReduce,你至少需要知道以下几点: 1,         MapReduce是运行于分布式文件系统之上的,在Hadoop中就是运行于HDFS之上的: 2,         MapReduce主要用于大规模数据的并行运算,这种大数据通过指1TB以上:…