hadoop的mapreduce过程

http://www.cnblogs.com/sharpxiajun/p/3151395.html 下面我从逻辑实体的角度讲解mapreduce运行机制,这些按照时间顺序包括:输入分片(input split).map阶段.combiner阶段.shuffle阶段和reduce阶段. 输入分片(input split):在进行map计算之前,mapreduce会根据输入文件计算输入分片(input split),每个输入分片(input split)针对一个map任务,输入分片(input sp…

hadoop的mapReduce和Spark的shuffle过程的详解与对比及优化

https://blog.csdn.net/u010697988/article/details/70173104 大数据的分布式计算框架目前使用的最多的就是hadoop的mapReduce和Spark,mapReducehe和Spark之间的最大区别是前者较偏向于离线处理,而后者重视实现性,下面主要介绍mapReducehe和Spark两者的shuffle过程. MapReduce的Shuffle过程介绍 Shuffle的本义是洗牌.混洗,把一组有一定规则的数据尽量转换成一组无规则的数据,越随…

Hadoop - MapReduce 过程

Hadoop - MapReduce 一.MapReduce设计理念 map--->映射 reduce--->归纳 mapreduce必须构建在hdfs之上的一种大数据离线计算框架在线:实时数据处理离线:数据处理时效性没有在线那么强,但是相对也需要很快得到结果 mapreduce不会马上得到结果,他会有一定的延时(磁盘IO) 如果数据量小,使用mapreduce反而不合适杀鸡焉用宰牛刀原始数据-->map(Key,Value)-->Reduce 分布式i计算将大的数据切分…

(转载)Hadoop map reduce 过程获取环境变量

来源:http://www.linuxidc.com/Linux/2012-07/66337.htm 作者: lmc_wy Hadoop任务执行过程中,在每一个map节点或者reduce节点能获取一下环境变量,利用这些变量可以为特殊的需求服务,例如:获取当前map节点处理的数据文件的路径. hadoop是java实现的,利用java可以很方便的获取相关环境变量,其内部包含在Context和MRJobConfig中(hadoop版本不一样,可能会有区别,我的hadoop是0.21). 举例:…

从Hadoop骨架MapReduce在海量数据处理模式（包括淘宝技术架构）

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,认为它们非常是神奇.而神奇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,认为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,近期凡是空暇时,便在看"Hadoop"."MapReduce""海量数据处理"这方面的论文.但在看论…

Hadoop的配置过程（虚拟机中的伪分布模式）

1引言 hadoop如今已经成为大数据处理中不可缺少的关键技术,在如今大数据爆炸的时代,hadoop给我们处理海量数据提供了强有力的技术支撑.因此,了解hadoop的原理与应用方法是必要的技术知识. hadoop的基础原理可参考如下的三篇论文: The Google File System, 2003 MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters, 2004 Bigtable: A Distributed Storage Syst…

Hadoop基础-MapReduce入门篇之编写简单的Wordcount测试代码

Hadoop基础-MapReduce入门篇之编写简单的Wordcount测试代码作者:尹正杰版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 本文主要是记录一写我在学习MapReduce时的一些琐碎的学习笔记, 方便自己以后查看.在调用API的时候,可能会需要maven依赖,添加依赖的包如下: <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.ap…

Mac配置Hadoop最详细过程

Mac配置Hadoop最详细过程原文链接: http://www.cnblogs.com/blog5277/p/8565575.html 原文作者: 博客园-曲高终和寡 https://www.cnblogs.com/landed/p/6831758.html 一.准备工作: 1. JDK1.7版本及以上(貌似Hadoop只支持1.6以上的版本,不确定,保险起见用1.7,我自己用的是1.8) 2. 2.7.3版本的Hadoop https://archive.apache.org/dist…

MapReduce 过程详解

Hadoop 越来越火, 围绕Hadoop的子项目更是增长迅速, 光Apache官网上列出来的就十几个, 但是万变不离其宗, 大部分项目都是基于Hadoop common MapReduce 更是核心中的核心.那么到底什么是MapReduce, 它具体是怎么工作的呢? 关于它的原理, 说简单也简单, 随便画个图喷一下Map 和 Reduce两个阶段似乎就完了. 但其实这里面还包含了Sort, Partition, Shuffle, Combine, Merge等子阶段,尤其是Shuffle, 很…

Hadoop基础-MapReduce的排序

Hadoop基础-MapReduce的排序作者: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.MapReduce的排序分类 1>.部分排序部分排序是对单个分区进行排序,举个简单的例子,第一个分区中的数据为1,3,5:而第二个分区为2,4,这两个分区的值看起来是没有连续性的,但是每个分区中的数据又是排序的!下面是我画的一个草图: 2>.全排序全排序是对所有分区中的数据均排序,比如第一个分区的值为1,2,3,而第二个分区为4,5 很显然2个分区是经过排序的,可以明显的看清楚…

Hadoop基础-MapReduce的Partitioner用法案例

Hadoop基础-MapReduce的Partitioner用法案例作者: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.Partitioner关键代码剖析 1>.返回的分区号 2>.partitioner默认是通过hash方法实现的返回的是一个int类型的数组: 3>.HashPartitioner 接下来咱们就看看Partition在MapReduce的作用是什么吧. 二.Partitioner在MapReduce的位置 1>.什么是Partitioner…

Hadoop基础-MapReduce的Combiner用法案例

Hadoop基础-MapReduce的Combiner用法案例作者: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.编写年度最高气温统计如上图说所示:有一个temp的文件,里面存放的是每年的数据,该数据全部是文本内容,大小2M左右,我已将他放在百度云(链接:https://pan.baidu.com/s/1CEcHAXlII2kKxbn1dmTPKA 密码:jgp0),当你下载后,看到该文件的第15列到19列存放的是年份,而第87列到92列存放的是温度,注意999是无效值,需…

Hadoop基础-MapReduce的工作原理第二弹

Hadoop基础-MapReduce的工作原理第二弹作者: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.Split(切片) 1>.MapReduce处理的单位(切片) 想必你在看MapReduce的源码的时候,是不是也在源码中看到了一行注释“//Create the splits for the job”(下图是我跟源码的部分截图),这个切片是MapReduce的最重要的概念,没有之一!因为MapReduce处理的单位就是切片. 2>.逻辑切割还记得hdfs存储的默认…

Hadoop基础-MapReduce的工作原理第一弹

Hadoop基础-MapReduce的工作原理第一弹作者:尹正杰版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 在本篇博客中,我们将深入学习Hadoop中的MapReduce工作机制,这些知识将为我们随后学习写MapReduce高级编程奠定基础. 一.剖析MapReduce作业运行机制 MapReduce是hadoop的编程模型,它的核心思想就是映射(Map)和化简(Reduce). 1>.作业的提交可以通过一个简单的方法调用来运行MapReduce作业:Job对象的submit()…

Hadoop 新 MapReduce 框架 Yarn 详解【转】

[转自:http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-hadoop-yarn/] 简介: 本文介绍了 Hadoop 自 0.23.0 版本后新的 map-reduce 框架(Yarn) 原理,优势,运作机制和配置方法等:着重介绍新的 yarn 框架相对于原框架的差异及改进:并通过 Demo 示例详细描述了在新的 yarn 框架下搭建和开发 hadoop 程序的方法. 读者通过本文中新旧 hadoop map-reduce 框架的对比,…

MapReduce过程详解(基于hadoop2.x架构)

本文基于hadoop2.x架构详细描述了mapreduce的执行过程,包括partition,combiner,shuffle等组件以及yarn平台与mapreduce编程模型的关系. mapreduce的简介和优点 mapreduce是一个分布式运算程序的编程框架,是hadoop数据分析的核心. mapreduce的核心思想是将用户编写的逻辑代码和架构中的各个组件整合成一个分布式运算程序,实现一定程序的并行处理海量数据,提高效率. 海量数据难以在单机上处理,而一旦将单机版程序扩展到集群上进行分…

Hadoop之Mapreduce详解

1. 什么是Mapreduce Mapreduce是一个分布式运算程序的编程框架,是用户开发“基于hadoop的数据分析应用”的核心框架: Mapreduce核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运算程序, 并发运行在一个hadoop集群上: 2.Mapreduce框架结构及核心运行机制 2.1.一个完整的mapreduce程序在分布式运行时有三类实例进程: 1.MRAppMaster:负责整个程序的过程调度及状态协调 2.mapTask:负责map阶段的整个数…

Hadoop解析--MapReduce

从本篇博客開始咱们一起来具体了解Hadoop的每一个部分.我们在上篇博客中介绍了HDFS,MapReduce,MapReduce为了更有效率事实上是建立在HDFS之上的.有了分布式的文件系统,我们就能在这个系统之上更有效率地进行分布式的计算.我们看看它是咱么实现更优秀的分布式计算. 优势第一.限制大小由于HDFS对本地的文件大小做了限制,这样我们本地一个任务处理的量是有限的.尽管我们能够改变这个值.可是也为更好的运行任务打下了坚实的基础,分片的处理方式.不不过分开.还有限制.这种思想使我们欠…

hadoop之mapreduce详解（进阶篇）

上篇文章hadoop之mapreduce详解(基础篇)我们了解了mapreduce的执行过程和shuffle过程,本篇文章主要从mapreduce的组件和输入输出方面进行阐述. 一.mapreduce作业控制模块以及其他功能 mapreduce包括作业控制模块,编程模型,数据处理引擎.这里我们重点阐述作业控制模块MRAppMaster. 1.1.MRAppMaster的构成 MRAppMaster主要有如下几个组件构成,如下图所示: 1.ContainerAllocator:与resourcem…

hadoop之mapreduce详解（优化篇）

一.概述优化前我们需要知道hadoop适合干什么活,适合什么场景,在工作中,我们要知道业务是怎样的,能才结合平台资源达到最有优化.除了这些我们当然还要知道mapreduce的执行过程,比如从文件的读取,map处理,shuffle过程,reduce处理,文件的输出或者存储.在工作中,往往平台的参数都是固定的,不可能为了某一个作业去修改整个平台的参数,所以在作业的执行过程中,需要对作业进行单独的设定,这样既不会对其他作业产生影响,也能很好的提高作业的性能,提高优化的灵活性. 现在回顾下hadoop…

本地+分布式Hadoop完整搭建过程

1 概述 Hadoop在大数据技术体系中极为重要,被誉为是改变世界的7个Java项目之一(剩下6个是Junit.Eclipse.Spring.Solr.HudsonAndJenkins.Android),本篇文章以Hadoop 3.3.0官方文档为基础,首先会介绍Hadoop相关术语,包括HDFS,MapReduce等,接着会完整描述Hadoop的搭建过程,包括本地以及分布式集群的搭建. 2 术语介绍 Hadoop:Hadoop是Apache开发的分布式系统基础架构,用户可以在不了解分布式底层细…

Hadoop 新 MapReduce 框架 Yarn 详解

Hadoop 新 MapReduce 框架 Yarn 详解: http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-hadoop-yarn/ Apache Hadoop于2005年推出,提供了核心的MapReduce处理引擎来支持大规模数据工作负载的分布式处理.7年后的今天,Hadoop正在经历着一次彻底检查,不仅支持MapReduce,还支持其他分布式处理模型. [编者按]成熟.通用让Hadoop深得大数据玩家喜爱,即使是在YARN出现之前…

用PHP编写Hadoop的MapReduce程序

用PHP编写Hadoop的MapReduce程序 Hadoop流虽然Hadoop是用Java写的,但是Hadoop提供了Hadoop流,Hadoop流提供一个API, 允许用户使用任何语言编写map函数和reduce函数.Hadoop流动关键是,它使用UNIX标准流作为程序与Hadoop之间的接口.因此,任何程序只要可以从标准输入流中读取数据,并且可以把数据写入标准输出流中,那么就可以通过Hadoop流使用任何语言编写MapReduce程序的map函数和reduce函数.例如:bin/…

Hadoop之MapReduce程序应用三

摘要:MapReduce程序进行数据去重. 关键词:MapReduce 数据去重数据源:人工构造日志数据集log-file1.txt和log-file2.txt. log-file1.txt内容 2014-1-1 wangluqing 2014-1-2 root 2014-1-3 root 2014-1-4 wangluqing 2014-1-5 root 2014-1-6 wangluqing log-file2.txt内容 2014-1-1 root 2014-…

对于Hadoop的MapReduce编程makefile

根据近期需要hadoop的MapReduce程序集成到一个大的应用C/C++书面框架.在需求make当自己主动MapReduce编译和打包的应用. 在这里,一个简单的WordCount1一个例子详细的实施细则,注意:hadoop版本号2.4.0. 源码包括两个文件.一个是WordCount1.java是详细的对单词计数实现的逻辑.第二个是CounterThread.java.当中简单的当前处理的行数做一个统计和打印.代码分别见附1. 编写makefile的关键是将hadoop提供的jar包的路径…

MapReduce过程(包括Shuffle)详解

首先,map的输入数据默认一个一个的键值对,键就是每一行首字母的偏移量,值就是每一行的值了. 然后每一个输入的键值对都会用我们定义的map函数去处理,这里用wordcount来举例的话就是,每一个键值对的值都按对应的分隔符分隔成每一个单词作为输出的键,值都为1. 接着,进入mapshuffle阶段,map函数处理后的数据会被放到一个环形缓冲区中,当放置的环形缓冲区的容量(默认100MB,可自定义)达到阈值(默认80%,可自定义)时就会进入溢写, 在真正溢写到本地磁盘前,会对要溢写的数据进行分区(…