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…

转自:http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/6704077 从hadoop框架与MapReduce模式中谈海量数据处理 前言 几周前,当我最初听到,以致后来初次接触Hadoop与MapReduce这两个东西,我便稍显兴奋,觉得它们很是神秘,而神秘的东西常能勾起我的兴趣,在看过介绍它们的文章或论文之后,觉得Hadoop是一项富有趣味和挑战性的技术,且它还牵扯到了一个我更加感兴趣的话题:海量数据处理. 由此,最近凡是空闲时,便在看“Hadoop”…

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…

Hadoop权威指南:MapReduce应用开发 [TOC] 一般流程 编写map函数和reduce函数 编写驱动程序运行作业 用于配置的API Hadoop中的组件是通过Hadoop自己的配置API来配置的 一个Configuration类的实例代表配置属性及其取值的一个集合 Configuration从资源(XML文件)中读取属性值,一个简单的配置文件(configuration-1.xml)如下 <?xml version="1.0"?> <configurat…

转载请在页首明显处注明作者与出处 http://www.cnblogs.com/zhuxiaojie/p/7224772.html 一:说明 此为大数据系列的一些博文,有空的话会陆续更新,包含大数据的一些内容,如hadoop,spark,storm,机器学习等. 当前使用的hadoop版本为2.6.4 上一篇:hadoop系列二:HDFS文件系统的命令及JAVA客户端API 在下面可以看到统计一本小说(斗破苍穹)哪些词语出现了最多. 本来mapreducer只想写一篇的,可是发现写一篇太长了,所…

转载请在页首明显处注明作者与出处 一:说明 此为大数据系列的一些博文,有空的话会陆续更新,包含大数据的一些内容,如hadoop,spark,storm,机器学习等. 当前使用的hadoop版本为2.6.4 此为mapreducer的第二章节 这一章节中有着 计算共同好友,推荐可能认识的人 上一篇:hadoop系列三:mapreduce的使用(一) 一:说明 二:在开发工具在运行mapreducer 2.1:本地模式运行mapreducer 2.2:在开发工具中运行在yarn中 三:mapredu…

Hadoop的框架最核心的设计就是:HDFS和MapReduce.HDFS为海量的数据提供了存储,MapReduce则为海量的数据提供了计算. HDFS是Google File System(GFS)的开源实现. MapReduce是Google MapReduce的开源实现. HDFS和MapReduce实现是完全分离的,并不是没有HDFS就不能MapReduce运算. 本文主要参考了以下三篇博客学习整理而成. 1. Hadoop示例程序WordCount详解及实例 2. hadoop 学习笔…

Hadoop的框架最核心的设计就是:HDFS和MapReduce.HDFS为海量的数据提供了存储,MapReduce则为海量的数据提供了计算. HDFS是Google File System(GFS)的开源实现,MapReduce是Google MapReduce的开源实现. HDFS和MapReduce实现是完全分离的,并不是没有HDFS就不能MapReduce运算. 本文主要参考了以下三篇博客学习整理而成. 1.Hadoop示例程序WordCount详解及实例 2.hadoop 学习笔记:m…

Hadoop生态圈-使用MapReduce处理HBase数据 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.对HBase表中数据进行单词统计(TableInputFormat)  1>.准备环境 create_namespace 'yinzhengjie' create 'yinzhengjie:WordCount','f1','f2' put 'yinzhengjie:WordCount', 'row1', 'f1:line', 'hello wold tom how…

代码:https://github.com/xufeng79x/ZkClientTest 1.简介 zookeeper的基本原理和使用场景描述可参考:[hadoop][基本原理]zookeeper基本原理 本文主要讲解zookeeper节点的增删除改查,以及watcher的使用. 2.工程准备 除了zookeeper的自身API外,有两个开源的api更加方便的去让开发者使用----ZkClient和Curator. 上述两个开源API中个人感觉ZkClient使用起来更加直观明了,所以在这里我会…

用Python实现基于Hadoop Stream的mapreduce任务 因为Hadoop Stream的存在,使得任何支持读写标准数据流的编程语言实现map和reduce操作成为了可能. 为了方便测试map代码和reduce代码,下面给出一个Linux环境下的shell 命令: cat inputFileName | python map.py | sort | python map.py > outputFileName 可以轻松的在没有hadoop 环境的机器上进行测试. 下面介绍,在Ha…

作者 Jonathan Allen ,译者 张晓鹏 Hunk是Splunk公司一款比較新的产品,用来对Hadoop和其他NoSQL数据存储进行探測和可视化,它的新版本号将会支持亚马逊的Elastic MapReduce. 结合Hadoop使用Hunk Hadoop由两个单元组成,首先是被称为HDFS的存储单元,HDFS能够分布在成千上万个复制的节点上.接下来是MapReduce单元,它负责跟踪和管理被命名为map-reduce jobs的作业. 之前,开发人员会用到Splunk Hadoop C…

前面我们使用HDFS进行了相关的操作,也了解了HDFS的原理和机制,有了分布式文件系统我们如何去处理文件呢,这就的提到hadoop的第二个组成部分-MapReduce. MapReduce充分借鉴了分而治之的思想,将一个数据的处理过程分为Map(映射)和Reduce(处理)两步.那么用户只需要将数据以需要的格式交给reduce函数处理就能轻松实现分布式的计算,很多的工作都由mapReduce框架为我们封装好,大大简化了操作流程. 1 MapReduce的编程思想 MapReduce的设计思路来源…

1.为什么需要Hadoop 目前,一块硬盘容量约为1TB,读取速度约为100M/S,因此完成一块硬盘的读取需时约2.5小时(写入时间更长).若把数据放在同一硬盘上,且全部数据均需要同一个程序进行处理,此程序的处理时间将主要浪费在I/O时间上. 在过去几十年,硬盘的读取速度并未明显增长,而网络传输速度此飞速上升. 因此,若把数据分散到多个硬盘上进行存储(如分成100份存储在100个硬盘上),则读取数据所需时间大大减少,并将各节点处理好的结果通过网络进行传输. 但这将导致2个问题 (1)数据被分散到…

1.为什么需要Hadoop 目前,一块硬盘容量约为1TB,读取速度约为100M/S,因此完成一块硬盘的读取需时约2.5小时(写入时间更长).若把数据放在同一硬盘上,且全部数据均需要同一个程序进行处理,此程序的处理时间将主要浪费在I/O时间上. 在过去几十年,硬盘的读取速度并未明显增长,而网络传输速度此飞速上升. 因此,若把数据分散到多个硬盘上进行存储(如分成100份存储在100个硬盘上),则读取数据所需时间大大减少,并将各节点处理好的结果通过网络进行传输. 但这将导致2个问题 (1)数据被分散到…

本文源码:GitHub·点这里 || GitEE·点这里 一.MapReduce概述 1.基本概念 Hadoop核心组件之一:分布式计算的方案MapReduce,是一种编程模型,用于大规模数据集的并行运算,其中Map(映射)和Reduce(归约). MapReduce既是一个编程模型,也是一个计算组件,处理的过程分为两个阶段,Map阶段:负责把任务分解为多个小任务,Reduce负责把多个小任务的处理结果进行汇总.其中Map阶段主要输入是一对Key-Value,经过map计算后输出一对Key-Va…

前言:中秋节有事外加休息了一天,今天晚上重新拾起Hadoop,但感觉自己有点烦躁,不知后续怎么选择学习Hadoop的方法. 干脆打开电脑,决定: 1.先将Hadoop的MapReduce和Yarn基本原理打扎实了再说,网上说的边画图边记得效果好点: 2.有时间就多看看Java和Python的基础知识,牢固牢固: 3.开始学习hive以及spark 正文: MapReduce如何分而治之? Map阶段: a.拆分输入数据(Split):逐行读取数据,得到一系列(key/value) 注:Split…

继续研究hadoop,有童鞋问我,为啥不接着写hive的文章了,原因主要是时间不够,我对hive的研究基本结束,现在主要是hdfs和mapreduce,能写文章的时间也不多,只有周末才有时间写文章,所以最近的文章都是写hdfs和mapreduce.不过hive是建立在hdfs和mapreduce之上,研究好hdfs和mapreduce也是真正用好hive的前提. 今天的内容是mapreduce,经过这么长时间的学习,我对hadoop的相关技术理解更加深入了,这回我会尽全力讲解好mapreduce…

我不喜欢照搬书上的东西,我觉得那样写个blog没多大意义,不如直接把那本书那一页告诉大家,来得省事.我喜欢将我自己的理解.所以我会说说我对于Hadoop对大量数据进行处理的理解.如果有理解不对欢迎批评指责,不胜感激. Hadoop为何有如此能耐? Hadoop之所以能处理大量数据,是因为他提供了一个让大量机器同时处理问题的一个框架,而且高扩展性,可以随时添加机器进来.我曾经和学长讨论过Hadoop和高性能计算机,当时我说这个就像,小白对阵大侠,大侠是高性能计算,小白是普通机器.大侠只有一个,小白…

MapReduce Tutorial(个人指导) Purpose(目的) Prerequisites(必备条件) Overview(综述) Inputs and Outputs(输入输出) MapReduce - User Interfaces(用户接口) Payload(有效负载) Mapper Reducer Partitioner Counter Job Configuration(作业配置) Task Execution & Environment(任务执行和环境) Memory Man…

Hadoop研发在java环境的拓展 一 背景 由于一直使用hadoop streaming形式编写mapreduce程序,所以目前的hadoop程序局限于python语言.下面为了拓展java语言研发,本次实验使用window系统,maven打包,centos系统mapr环境运行. 二 步骤 1 查看hadoop版本,命令 Hadoop version,获得版本号hadoop2.7.0 2 编写pow文件,注意hadoop2.7依赖, <dependency> <groupId>…

市面上的hadoop权威指南一类的都是老版本的书籍了,索性学习并翻译了下最新版的Hadoop:The Definitive Guide, 4th Edition与大家共同学习. 我们通过提交jar包,进行MapReduce处理,那么整个运行过程分为五个环节: 1.向client端提交MapReduce job. 2.随后yarn的ResourceManager进行资源的分配. 3.由NodeManager进行加载与监控containers. 4.通过applicationMaster与Resou…

之前习惯用hadoop streaming环境编写python程序,下面总结编辑java的eclipse环境配置总结,及一个WordCount例子运行. 一 下载eclipse安装包及hadoop插件 1去官网下载linux版本的eclipse安装包(或者在本人为了大家方便下载,上传到了csdn下载,网址: 2下载插件:hadoop-eclipse-plugin-2.6.0.jar 二 安装elicpse及hadoop插件 1 把eclipse解压到路径 /user/local/eclipse…

这是搭建hadoop环境后的第一个MapReduce程序: 基于hadoop streaming的python的脚本: 1 map.py文件,把文本的内容划分成单词: #!/usr/bin/pythonimport sys for line in sys.stdin:    line = line.strip()    words = line.split()    for word in words:        print('%s\t%s' % (word, 1)) 2 reduce文件,…

http://blog.csdn.net/wind19/article/details/7716326 前言 几周前,当我最初听到,以致后来初次接触Hadoop与MapReduce这两个东西,我便稍显兴奋,觉得它们很是神秘,而神秘的东西常能勾起我的兴趣,在看过介绍它们的文章或论文之后,觉得Hadoop是一项富有趣味和挑战性的技术,且它还牵扯到了一个我更加感兴趣的话题:海量数据处理. 由此,最近凡是空闲时,便在看“Hadoop”,“MapReduce”“海量数据处理”这方面的论文.但在看论文的过程…

mapreduce真的是门学问,遇到的问题逼着我把它从MRv1摸索到MRv2,从年前就牵挂在心里,连过年回家的旅途上都是心情凝重,今天终于在eclipse控制台看到了job completed successfully,当时的兴奋难以形容,都有些不敢相信自己的眼睛,压抑住激动的心情再试了一遍,特么真的跑通了,喜极而泣. 总结起来就是两处 1.报错Class not found 或者 No job jar file set 这是由于及集群中没有我们提交的jar包,所以namenode不知道怎么执行…

1.新建MR工程 依次点击 File → New → Ohter…  选择 “Map/Reduce Project”,然后输入项目名称:mrdemo,创建新项目:     2.(这步在以后的开发中可能会用到,但是现在不用,现在直接新建一个class文件即可)创建Mapper和Reducer依次点击 File → New → Ohter… 选择Mapper,自动继承Mapper<KEYIN, VALUEIN, KEYOUT, VALUEOUT>       创建Reducer的过程同Mapper…

要点:#!/usr/bin/python 因为要发送到各个节点,所以py文件必须是可执行的. 1) 统计(所有日志)独立ip数目,即不同ip的总数 ####################本地测试############################ cat /home/hadoop/Sep-/*/* | python ipmappper.py | sort | python ipreducer.py 本地部分测试结果: 99.67.46.254 13 99.95.174.29 47 sum…

MapReduce的应用案例(利用MapReduce进行排序) MapReduce的应用案例(利用MapReduce进行排序) 思路: Reduce之后直接进行结果合并 具体样例: 程序名:Sort.java import java.io.IOException;import java.util.StringTokenizer;import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import org.apache.hadoop.fs.Path;import o…

MapReduce的应用案例(WordCount单词计数) MapReduce的应用案例(WordCount单词计数) 1. WordCount单词计数 作用: 计算文件中出现每个单词的频数 输入结果按照字母顺序进行排序 Map过程 Reduce过程 WordCount的源代码 import java.io.IOException;import java.util.StringTokenizer;import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import…