MapReduce计算模型 MapReduce两个重要角色:JobTracker和TaskTracker. ​ MapReduce Job 每个任务初始化一个Job,没个Job划分为两个阶段:Map和Reduce阶段. Map函数接受一个<key, value>形式的输入,输出一个<key, value>形式的中间输出. Hadoop负责将所有的相同中间key值的value集合到一起传递给Reduce函数. Reduce函数接受一个<key, (list of value)&…

之前写过关于Hadoop方面的MapReduce框架的文章MapReduce框架Hadoop应用(一) 介绍了MapReduce的模型和Hadoop下的MapReduce框架,此文章将进一步介绍mapreduce计算模型能用于解决什么问题及有什么巧妙优化. MapReduce到底解决什么问题? MapReduce准确的说,它不是一个产品,而是一种解决问题的思路,能够用分治策略来解决问题.例如:网页抓取.日志处理.索引倒排.查询请求汇总等等问题.通过分治法,将一个大规模的问题,分解成多个小规模的问…

前言 项目中运用了Spark进行Kafka集群下面的数据消费,本文作为一个Spark入门文章/笔记,介绍下Spark基本概念以及MapReduce模型 Spark的基本概念: 官网: http://spark.apache.org/ 给出了如下概念 Apache Spark™ is a unified analytics engine for large-scale data processing. Apache Spark™是用于大规模数据处理的统一分析引擎.当然,它也适用于AI人工智能. A…

MapReduce 计算模型的优化涉及了方方面面的内容,但是主要集中在两个方面:一是计算性能方面的优化:二是I/O操作方面的优化.这其中,又包含六个方面的内容. 1.任务调度 任务调度是Hadoop中非常重要的一环,这个优化又涉及两个方面的内容.计算方面,Hadoop总会优先将任务分配给空闲的机器,使所有的任务能公平地分享系统资源.I/O方面.Hadoop会尽量将Map任务分配给InputSplit所在的机器,以减少网络I/O的消耗. 2.数据预处理与InputSplit的大小 MapReduc…

前言 本文讲解Hadoop中的编程及计算模型MapReduce,并将给出在MapReduce模型下编程的基本套路. 模型架构 在Hadoop中,用于执行计算任务(MapReduce任务)的机器有两个角色:一个是JobTracker,一个是TaskTracker,前者用于管理和调度工作,后者用于执行工作. 一般来说,一个Hadoop集群由一个JobTracker和N个TaskTracker构成. 执行流程 每次计算任务都可以分为两个阶段,Map阶段和Reduce阶段. 其中,Map阶段接收一组键值…

前言 本文讲解Hadoop中的编程及计算模型MapReduce,并将给出在MapReduce模型下编程的基本套路. 模型架构 在Hadoop中,用于执行计算任务(MapReduce任务)的机器有两个角色:一个是JobTracker,一个是TaskTracker,前者用于管理和调度工作,后者用于执行工作. 一般来说,一个Hadoop集群由一个JobTracker和N个TaskTracker构成. 执行流程 每次计算任务都可以分为两个阶段,Map阶段和Reduce阶段. 其中,Map阶段接收一组键值…

前言 本章将对Spark做一个简单的介绍,更多教程请参考:Spark教程 本章知识点概括 Apache Spark简介 Spark的四种运行模式 Spark基于Standlone的运行流程 Spark基于YARN的运行流程 Apache Spark是什么? Spark是一个用来实现快速而通用的集群计算的平台.扩展了广泛使用的MapReduce计算模型,而且高效地支持更多的计算模式,包括交互式查询和流处理.在处理大规模数据集的时候,速度是非常重要的.Spark的一个重要特点就是能够在内存中计算,因…

原文:https://www.cnblogs.com/miqi1992/p/5621268.html 前言 本章将对Spark做一个简单的介绍,更多教程请参考:Spark教程 本章知识点概括 Apache Spark简介 Spark的四种运行模式 Spark基于Standlone的运行流程 Spark基于YARN的运行流程 Apache Spark是什么? Spark是一个用来实现快速而通用的集群计算的平台.扩展了广泛使用的MapReduce计算模型,而且高效地支持更多的计算模式,包括交互式查询…

一.简单介绍 1.MapReduce 应用广泛的原因之中的一个在于它的易用性.它提供了一个因高度抽象化而变得异常简单的编程模型. 2.从MapReduce 自身的命名特点能够看出,MapReduce 由两个阶段组成:Map 和Reduce .用户仅仅需编写map( ) 和reduce( ) 两个函数,就可以完毕简单的分布式程序的设计.   1)map ( ) 函数以key/value 对作为输入,产生另外一系列key/value 对作为中间输出写入本地磁盘.MapReduce 框架会自己主动将这…

mapreduce是一种计算模型,是google的一篇论文向全世界介绍了MapReduce.MapReduce其实可以可以用多种语言编写Map或Reduce程序,因为hadoop是java写的,所以通常情况下我们都是选择java编程语言.其实mr的编写格式或者说语法要求很简单,其实复杂的是我们要学会利用这个模型,将问题分解计算. MapReduce计算模型 MapReduce Job 每个mr任务都被初始化成一个job,后续我们在编写自己的第一个mr任务的时候也会感受到.每个job分为Map阶段…