We want to count all to the books in the library.You count up shelf #1,I count up shelf #2. That's a map. The more people we get, the faster it gose. 我们要数图书馆里所有的书.你数1号书架的,我数2号书架的.这就是”map“.我们人数越多,就数的越快. Now we get together and add our individual count…

一.神马是高大上的MapReduce MapReduce是Google的一项重要技术,它首先是一个编程模型,用以进行大数据量的计算.对于大数据量的计算,通常采用的处理手法就是并行计算.但对许多开发者来说,自己完完全全实现一个并行计算程序难度太大,而MapReduce就是一种简化并行计算的编程模型,它使得那些没有多有多少并行计算经验的开发人员也可以开发并行应用程序.这也就是MapReduce的价值所在,通过简化编程模型,降低了开发并行应用的入门门槛. 1.1 MapReduce是什么 Hadoop…

前言:圣诞节来了,我怎么能虚度光阴呢?!依稀记得,那一年,大家互赠贺卡,短短几行字,字字融化在心里:那一年,大家在水果市场,寻找那些最能代表自己心意的苹果香蕉梨,摸着冰冷的水果外皮,内心早已滚烫.这一年……我在博客园-_-#,希望用dt的代码燃烧脑细胞,温暖小心窝. 上篇<Hadoop阅读笔记(一)——强大的MapReduce>主要介绍了MapReduce的在大数据集上处理的优势以及运行机制,通过专利数据编写Demo加深了对于MapReduce中输入输出数据结构的细节理解.有了理论上的指导,仍…

前言:来园子已经有8个月了,当初入园凭着满腔热血和一脑门子冲动,给自己起了个响亮的旗号“大数据 小世界”,顿时有了种世界都是我的,世界都在我手中的赶脚.可是......时光飞逝,岁月如梭~~~随手一翻自己的博客,可视化已经快占据了半壁江山,思来想去,还是觉得把一直挂在嘴头,放在心头的大数据拿出来说说,哦不,是拿过来学学.入园前期写了有关Nutch和Solr的自己的一些阅读体会和一些尝试,挂着大数据的旗号做着爬虫的买卖.可是,时间在流失,对于大数据的憧憬从未改变,尤其是Hadoop一直让我魂牵梦绕…

原文:http://blog.csdn.net/buptgshengod/article/details/46819051 首先还是要声明一下,这个文章是我在入职阿里云1个月以来,对于分布式计算的一点肤浅的认识,可能有些地方不够妥善,还请看官可以指出不足的地方,共同进步. 一.背景 随着互联网的发展,数据量的增大,很多对于数据的处理工作(例如一些推荐系统.广告推送等)都迁移到了云端,也就是分布式计算系统上.衍生了很多牛逼的分布式计算的计算模型,比较著名的就是MapReduce.MPI.BSP等.…

互联网时代的到来,使得名人的形象变得更加鲜活,也拉近了明星和粉丝之间的距离.歌星.影星.体育明星.作家等名人通过互联网能够轻易实现和粉丝的互动,赚钱也变得前所未有的简单.同时,互联网的飞速发展本身也造就了一批互联网明星,这些人借助新的手段,最大程度发挥了粉丝经济的能量和作用,在互联网时代赚得盆满钵满. 正是基于这样一个大背景,今天我们做一个分析明星微博数据的小项目 1.项目需求 自定义输入格式,将明星微博数据排序后按粉丝数关注数 微博数分别输出到不同文件中. 2.数据集 明星 明星微博名称 粉丝…

一.神马是高大上的MapReduce MapReduce是Google的一项重要技术,它首先是一个编程模型,用以进行大数据量的计算.对于大数据量的计算,通常采用的处理手法就是并行计算.但对许多开发者来说,自己完完全全实现一个并行计算程序难度太大,而MapReduce就是一种简化并行计算的编程模型,它使得那些没有多有多少并行计算经验的开发人员也可以开发并行应用程序.这也就是MapReduce的价值所在,通过简化编程模型,降低了开发并行应用的入门门槛. 1.1 MapReduce是什么 Hadoop…

  这些年,云计算.大数据的发展如火如荼,从早期的以MapReduce为代表的基于文件系统的离线数据计算,到以Spark为代表的内存计算,以及以Storm为代表的实时计算,还有图计算等等.只要数据规模到了一定的程度,都需要依赖分布式计算来实时或者离线做出决策.虽然本人并未从事相关工作,但是了解一下还是好的. MapReduce这个词一度是分布式计算的代名词,至少代表了离线计算这一大类大数据编程范式.当提到这个词,可能是指google的论文,或者hadoop的mr实现,也或者是这种编程范式.在本文…

[摘要] 知乎上一篇很不错的科普文章,介绍大数据技术生态圈(Hadoop.Hive.Spark )的关系. 链接地址:https://www.zhihu.com/question/27974418 [问题] 如何用形象的比喻描述大数据的技术生态?Hadoop.Hive.Spark 之间是什么关系? [答案1] 学习很重要的是能将纷繁复杂的信息进行归类和抽象. 对应到大数据技术体系,虽然各种技术百花齐放,层出不穷,但大数据技术本质上无非解决4个核心问题. 1.存储,海量的数据怎样有效的存储?主要包…

MapReduce是Google的一项重要技术,它首先是一个编程模型,用以进行大数据量的计算.对于大数据量的计算,通常采用的处理手法就是并行计算.但对许多开发者来说,自己完完全全实现一个并行计算程序难度太大,而MapReduce就是一种简化并行计算的编程模型,它使得那些没有多有多少并行计算经验的开发人员也可以开发并行应用程序.这也就是MapReduce的价值所在,通过简化编程模型,降低了开发并行应用的入门门槛. 1.1 MapReduce是什么 Hadoop MapReduce是一个软件框架,基…

来自:http://blog.csdn.net/xyilu/article/details/9066973 引言 何 为大矩阵?Excel.SPSS,甚至SAS处理不了或者处理起来非常困难,需要设计巧妙的分布式方法才能高效解决基本运算(如转置.加法.乘法.求逆) 的矩阵,我们认为其可被称为大矩阵.这意味着此种矩阵的维度至少是百万级的.经常是千万级的.有时是亿万级的.举个形象的栗子.至2012年12月底,新 浪微博注册用户数超5亿,日活跃用户4629万[1],如果我们要探索这4000多万用户可以分…

本文转自http://edisonchou.cnblogs.com/ 一.什么是MapReduce MapReduce是Google的一项重要技术,它首先是一个编程模型,用以进行大数据量的计算.对于大数据量的计算,通常采用的处理手法就是并行计算.但对许多开发者来说,自己完完全全实现一个并行计算程序难度太大,而MapReduce就是一种简化并行计算的编程模型,它使得那些没有多有多少并行计算经验的开发人员也可以开发并行应用程序.这也就是MapReduce的价值所在,通过简化编程模型,降低了开发并行应…

1.MapReduce是什么 Hadoop MapReduce是一个软件框架,基于该框架能够容易地编写应用程序,这些应用程序能够运行在由上千个商用机器组成的大集群上,并以一种可靠的,具有容错能力的方式并行地处理上TB级别的海量数据集.这个定义里面有着这些关键词, 一是软件框架,二是并行处理,三是可靠且容错,四是大规模集群,五是海量数据集. 2 MapReduce做什么 MapReduce擅长处理大数据,它为什么具有这种能力呢?这可由MapReduce的设计思想发觉.MapReduce的思想就是“…

@ 目录 前言-MR概述 1.Hadoop MapReduce设计思想及优缺点 设计思想 优点: 缺点: 2. Hadoop MapReduce核心思想 3.MapReduce工作机制 剖析MapReduce运行机制 过程描述 第一阶段:作业提交(图1-4步) 第二阶段:作业初始化(图5-7步) 第三阶段:任务的分配(图8) 第四阶段:任务的执行(图9-11) 第五阶段:作业完成 Tips 知识点:进度和状态更新 4.MR各组成部分工作机制原理 4.1概览: 4.2 MapTask工作机制 4.…

Hadoop 涉及的知识点如下图所示,本文将逐一讲解: 本文档参考了关于 Hadoop 的官网及其他众多资料整理而成,为了整洁的排版及舒适的阅读,对于模糊不清晰的图片及黑白图片进行重新绘制成了高清彩图. 目前企业应用较多的是Hadoop2.x,所以本文是以Hadoop2.x为主,对于Hadoop3.x新增的内容会进行说明! 二.MapReduce 1. MapReduce 介绍 MapReduce思想在生活中处处可见.或多或少都曾接触过这种思想.MapReduce的思想核心是"分而治之"…

Mapreduce的文件和hbase共同输入 package duogemap;   import java.io.IOException;   import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration; import org.apache.hadoop.hbase.client.Result; i…

mapreduce多文件输出的两方法   package duogemap;   import java.io.IOException;   import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.NullWritable; import org.apach…

package duogemap; import java.io.IOException; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text…

Hadoop 中利用 mapreduce 读写 mysql 数据   有时候我们在项目中会遇到输入结果集很大,但是输出结果很小,比如一些 pv.uv 数据,然后为了实时查询的需求,或者一些 OLAP 的需求,我们需要 mapreduce 与 mysql 进行数据的交互,而这些特性正是 hbase 或者 hive 目前亟待改进的地方. 好了言归正传,简单的说说背景.原理以及需要注意的地方: 1.为了方便 MapReduce 直接访问关系型数据库(Mysql,Oracle),Hadoop提供了DBI…

链接多个MapReduce作业 执行多个数据集的联结 生成Bloom filter   1.链接MapReduce作业   [顺序链接MapReduce作业]   mapreduce-1 | mapreduce-2 | mapreduce-3 | ...   [具有复杂依赖的MapReduce链接]        有时,在复杂数据处理任务中的子任务并不是按顺序运行的,因此它们的MapReduce作业不能按线性方式链接.例如,mapreduce1处理一个数据集,mapreduce2独立处理另一个数…

2016-12-21  16:53:49 mapred-default.xml mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize 0 The minimum size chunk that map input should be split into. Note that some file formats may have minimum split sizes that take priority over this setting. 2016-12…

最近做了一个小的mapreduce程序,主要目的是计算环比值最高的前5名,本来打算使用spark计算,可是本人目前spark还只是简单看了下,因此就先改用mapreduce计算了,今天和大家分享下这个例子,也算是对自己写的程序的总结了. 首先解释下环比,例如我们要算本周的环比,那么计算方式就是本周的数据和上周数字的差值除以上周数值就是环比了,如果是月的环比就是本月和上月数据的差值除以上月数字就是本月环比了.不过本mapreduce实例不会直接算出比值,只是简单求出不同时间段数值的差值,最终环比结…

在上一节我们分析了Child子进程启动,处理Map.Reduce任务的主要过程,但对于一些细节没有分析,这一节主要对MapOutputBuffer这个关键类进行分析. MapOutputBuffer顾名思义就是Map输出结果的一个Buffer,用户在编写map方法的时候有一个参数OutputCollector: void map(K1 key, V1 value, OutputCollector<K2, V2> output, Reporter reporter) throws IOExcep…

在上一节我们分析了TaskTracker如何对JobTracker分配过来的任务进行初始化,并创建各类JVM启动所需的信息,最终创建JVM的整个过程,本节我们继续来看,JVM启动后,执行的是Child类中的Main方法,这个方法是如何执行的. 1,从命令参数中解析相应参数,获取JVMID.建立RPC连接.启动日志线程等初始化操作: 父进程(即TaskTracker)在启动子进程时,会加入一些参数,如本机的IP.端口.TaskAttemptID等等,通过解析可以得到JVMID. String ho…

在上面一节我们分析了JobTracker调用JobQueueTaskScheduler进行任务分配,JobQueueTaskScheduler又调用JobInProgress按照一定顺序查找任务的流程,获得了任务之后,将任务封装为TaskTrackerAction数组返回的整个过程.TaskTracker通过心跳响应接收到了这个数组.本节我们继续分析,TaskTracker拿到了这个数组之后,如何对任务进行处理的. 1,TaskTracker在其方法offerService中,将得到的任务加入队…

在上一节分析了TaskTracker和JobTracker之间通过周期的心跳消息获取任务分配结果的过程.中间留了一个问题,就是任务到底是怎么分配的.任务的分配自然是由JobTracker做出来的,具体来说,存在一个抽象类:TaskScheduler,主要负责分配任务,继承该类的有几个类: CapacityTaskScheduler.FairScheduler.JobQueueTaskScheduler(LimitTasksPerJobTaskScheduler又继承于该类). 从名字大致可以看出…

上一节分析了Job由JobClient提交到JobTracker的流程,利用RPC机制,JobTracker接收到Job ID和Job所在HDFS的目录,够早了JobInProgress对象,丢入队列,另一个线程从队列中取出JobInProgress对象,并丢入线程池中执行,执行JobInProgress的initJob方法,我们逐步分析. public void initJob(JobInProgress job) { if (null == job) { LOG.info("Init on…

作者:Syn良子 出处:http://www.cnblogs.com/cssdongl 转载请注明出处 大家都知道用mapreduce或者spark写入已知的hbase中的表时,直接在mapreduce或者spark的driver class中声明如下代码 job.getConfiguration().set(TableOutputFormat.OUTPUT_TABLE, tablename); 随后mapreduce在mapper或者reducer中直接context写入即可,而spark则是…

MapReduce编程模型 在Google的一篇重要的论文MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters中提到,Google公司有大量的诸如Web请求日志.爬虫抓取的文档之类的数据需要处理,由于数据量巨大,只能将其分散在成百上千台机器上处理,如何处理并行计算.如何分发数据.如何处理错误,所有这些问题综合在一起,需要大量的代码处理,因此也使得原本简单的运算变得难以处理. 为了解决上述复杂的问题,Google设计一个新的抽象模型,使用这…

太久没动这里,目前人生处于一个新的开始.这次博客的内容很久前就想更新上来,但是一直没找到合适的时间点(哈哈,其实就是懒),主要内容集中在使用Mongodb时的一些隐蔽的MapReduce问题: 1.Reduce时的计数问题 2.Reduce时的提取数据问题 另外,补充一个小tips:mongoDB中建立的索引,优先使用固定的,而不要使用范围. 一.MapReduce时的计数问题 这个问题主要出现在使用“+1”的思路去计算累计次数时.如果在Map后的某一类中,记录量过大,就会导致计数失败. 具体演…