什么是MapReduce? 你想数出一摞牌中有多少张黑桃.直观方式是一张一张检查而且数出有多少张是黑桃. MapReduce方法则是: 1. 给在座的全部玩家中分配这摞牌. 2. 让每一个玩家数自己手中的牌有几张是黑桃,然后把这个数目汇报给你. 3. 你把全部玩家告诉你的数字加起来,得到最后的结论. MapReduce概述 MapReduce是一种分布式计算模型,由Google提出,主要用于搜索领域,解决海量数据的计算问题. 它的核心设计理念是移动计算.而不是移动数据. MapReduce合并了…

我使用hadoop的是hadoop1.1.2,而很多公司也在使用hadoop0.2x版本,因此市面上的hadoop资料版本不一,为了扩充自己的知识面,MapReduce的新旧api进行了比较研究. hadoop版本1.x的包一般是mapreduce hadoop版本0.x的包一般是mapred 我们还是以单词统计为例进行研究,代码如下,如代码1.1所示: package old; import java.io.IOException; import java.net.URI; import ja…

MapReduce的工作流程 1.客户端将每个block块切片(逻辑切分),每个切片都对应一个map任务,默认一个block块对应一个切片和一个map任务,split包含的信息:分片的元数据信息,包含起始位置,长度,和所在节点列表等 2.map按行读取切片数据,组成键值对,key为当前行在源文件中的字节偏移量,value为读到的字符串 3.map函数对键值对进行计算,输出<key,value,partition(分区号)>格式数据,partition指定该键值对由哪个reducer进行处理.通…

Hadoop最新版本的MapReduce Release 0.20.0的API包括了一个全新的Mapreduce JAVA API,有时候也称为上下文对象. 新的API类型上不兼容以前的API,所以,以前的应用程序需要重写才能使新的API发挥其作用 . 新的API和旧的API之间有下面几个明显的区别. 新的API倾向于使用抽象类,而不是接口,因为这更容易扩展.例如,你可以添加一个方法(用默认的实现)到一个抽象类而不需修改类之前的实现方法.在新的API中,Mapper和Reducer是抽象类. 新…

对比:hadoop版本1.x 新版,hadoop版本0.x 旧版 1.新api引用包一般是mapreduce ,旧版api引用的包一般是mapred 2.新api使用Job,旧版api使用JobConf 3.新api类的包名使用mapreduce,旧版api使用mapred 4.新api使用job.waitForCompletion(true)提交作业,旧版api使用JobClient.runJob(job); 5.新api:extends Mapper,旧版api:extends MapRed…

package MRNB_V4; import java.io.IOException; import java.util.Iterator; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.conf.Configured; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apac…

我们知道,如果想要在Yarn上运行MapReduce作业,仅需实现一个ApplicationMaster组件即可,而MRAppMaster正是MapReduce在Yarn上ApplicationMaster的实现,由其控制MR作业在Yarn上的执行.如此,随之而来的一个问题就是,MRAppMaster是如何控制MapReduce作业在Yarn上运行的,换句话说,MRAppMaster上MapReduce作业处理总流程是什么?这就是本文要研究的重点. 通过MRAppMaster类的定义我们就能看出…

MapReduce详细工作流程之Map阶段 如上图所示 首先有一个200M的待处理文件 切片:在客户端提交之前,根据参数配置,进行任务规划,将文件按128M每块进行切片 提交:提交可以提交到本地工作环境或者Yarn工作环境,本地只需要提交切片信息和xml配置文件,Yarn环境还需要提交jar包:本地环境一般只作为测试用 提交时会将每个任务封装为一个job交给Yarn来处理(详细见后边的Yarn工作流程介绍),计算出MapTask数量(等于切片数量),每个MapTask并行执行 MapTask中执…

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…

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