1.MapReduce是什么? MapReduce是一种编程模型,用于大规模数据集的并行运算.它借用了函数式的编程概念,是Google发明的一种数据处理模型. 主要思想为:Map(映射)和Reduce(化简). 一个Map/Reduce作业(Job)通常会把输入的数据集切分为若干独立的数据块,由Map任务(Task)以完全并行的方式处理它们.框架会先对Map的输出进行排序,然后把结果输入给Reduce任务.通常作业的输入和输出都会被存储在文件系统中.整个框架负责任务的调度和监控,以及重新执行已经…

引言: 虽然MapReduce计算框架简化了分布式程序设计,将所有的并行程序均需要关注的设计细节抽象成公共模块并交由系统实现,用户只需关注自己的应用程序的逻辑实现,提高了开发效率,但是开发如果对Mapreduce计算框架如何实现这样的魔术没有一个基本的了解,那么在面临多任务.大数据而出现大量数据倾斜,计算速度慢等问题时,将无法给出解决方案.也无法在设计MapReduce程序时根据框架的特性优化逻辑算法,所以了解MapReduce工作流程和Shuffle原理是学习MapReduce程序设计的必修课…

角色描述:JobClient:执行任务的客户端JobTracker:任务调度器TaskTracker:任务跟踪器Task:具体的任务(Map OR Reduce) 从生命周期的角度来看,mapreduce流程大概经历这样几个阶段:初始化.分配.执行.反馈.成功与失败的后续处理 每个阶段所做的事情大致如下 任务初始化 1.JobClient对数据源进行切片切片信息由InputSplit对象封装,接口定义如下: public interface InputSplit extends Writable…

MapReduce是Hadoop2.x的一个计算框架,利用分治的思想,将一个计算量很大的作业分给很多个任务,每个任务完成其中的一小部分,然后再将结果合并到一起.将任务分开处理的过程为map阶段,将每个小任务的结果合并到一起的过程为reduce阶段.下面先从宏观上介绍一下客户端提交一个作业时,Hadoop2.x各个组件之间的联系及处理流程.然后我们再具体看看MapReduce计算框架在执行一个作业时,做了些什么. YARN YARN是Hadoop2.x框架下的资源管理系统,其组成部分为: 1)全局…

研究MapReduce已经有一段时间了.起初是从分析WordCount程序开始,后来开始阅读Hadoop源码,自认为已经看清MapReduce的运行流程.现在把自己的理解贴出来,与大家分享,欢迎纠错. 还是以最经典的WordCount程序作为基础,来分析map阶段.reduce阶段和最复杂的shuffle阶段. 文本1:hello world                                      文本2:map reduce hello hadoop            …

MapReduce 一种分布式计算模型,解决海量数据的计算问题,MapReduce将计算过程抽象成两个函数 Map(映射):对一些独立元素(拆分后的小块)组成的列表的每一个元素进行指定的操作,可以高度并行. Reduce(化简):对一个列表的元素进行合并 input -> map -> reduce -> output 数据流通格式<kay,value> eg: 原始数据 -> map input map map output(reduce input) shuffle…

一.辅助排序 需求:先有一个订单数据文件,包含了订单id.商品id.商品价格,要求将订单id正序,商品价格倒序,且生成结果文件个数为订单id的数量,每个结果文件中只要一条该订单最贵商品的数据. 思路:1.封装订单类OrderBean,实现WritableComparable接口: 2.自定义Mapper类,确定输入输出数据类型,写业务逻辑: 3.自定义分区,根据不同的订单id返回不同的分区值: 4.自定义Reducer类: 5.辅助排序类OrderGroupingComparator继承Writ…

Mapreduce的运算过程为两个阶段: 第一个阶段的map task相互独立,完全并行: 第二个阶段的reduce task也是相互独立,但依赖于上一阶段所有map task并发实例的输出: 这些task任务分布在多台机器运行,它的运行管理是有一个master负责,这个master由yarn负责启动,那么yarn如何知道启动多少个map task进程去计算呢? 下面概述一下Mapreduce的执行流程: 1.客户端首先会访问hdfs的namenode获取待处理数据的信息(文件数及文件大小),形…

数据传输<key,value>     File-->  <key,value>  -->map(key,value)  --> mapResult<key,value>  -->  partition<key,value>     -->  sort<key>  -->  combiner<key,value>(可选,本地化规约)     -->  combiner<key,value…

原文链接:https://langyu.iteye.com/blog/992916 Shuffle过程是MapReduce的核心,也被称为奇迹发生的地方.要想理解MapReduce, Shuffle是必须要了解的. 我看过很多相关的资料,但每次看完都云里雾里的绕着,很难理清大致的逻辑,反而越搅越混. 前段时间在做MapReduce job 性能调优的工作,需要深入代码研究MapReduce的运行机制,这才对Shuffle探了个究竟. 考虑到之前我在看相关资料而看不懂时很恼火,所以在这里我尽最大的…