大数据系列4：Yarn以及MapReduce 2

【大数据系列4：Yarn以及MapReduce 2】的更多相关文章

【大数据系列】hadoop核心组件-MapReduce

一.引入 hadoop的分布式计算框架(MapReduce是离线计算框架) 二.MapReduce设计理念移动计算,而不是移动数据. Input HDFS先进行处理切成数据块(split) map sort reduce 输出数据(output HDFS) 三.示例 Mapping是根据我们书写的模式执行的. 四.hadoop计算框架Shuffle 怎样将map task的输出结果有效的传送到reduce端,也就是说,Shuffle描述着数据从map task输出到reduce…

大数据系列4：Yarn以及MapReduce 2

系列文章: 大数据系列:一文初识Hdfs 大数据系列2:Hdfs的读写操作大数据谢列3:Hdfs的HA实现通过前文,我们对Hdfs的已经有了一定的了解,本文将继续之前的内容,介绍Yarn与Yarn在MapReduce 2的应用 MapReduce1 作业流程在介绍Yarn之前,我们先介绍一下Mapreduce1作业流程. 有了这个基础,再去看看采用Yarn以后的MapReduce2到底有啥优势也许会有更好的理解. 首先先介绍一下相关的几个实体: Client:负责提交 MapReduce…

大数据系列之分布式计算批处理引擎MapReduce实践

关于MR的工作原理不做过多叙述,本文将对MapReduce的实例WordCount(单词计数程序)做实践,从而理解MapReduce的工作机制. WordCount: 1.应用场景,在大量文件中存储了单词,单词之间用空格分隔 2.类似场景:搜索引擎中,统计最流行的N个搜索词,统计搜索词频率,帮助优化搜索词提示. 3.采用MapReduce执行过程如图 3.1MapReduce将作业的整个运行过程分为两个阶段 3.1.1Map阶段和Reduce阶段 Map阶段由一定数量的Map Task组成输入…

大数据系列之分布式计算批处理引擎MapReduce实践-排序

清明刚过,该来学习点新的知识点了. 上次说到关于MapReduce对于文本中词频的统计使用WordCount.如果还有同学不熟悉的可以参考博文大数据系列之分布式计算批处理引擎MapReduce实践. 博文发表后很多同学私下反映对于MapReduce的处理原理没有了解到.在这篇博文中楼主与大家交流下MapReduce的数据处理原理及MR中各角色的职责. 文末还有示例代码讲解.. 1.MapReduce中的数据流动最简单的过程: map - reduce 定制了partitioner以将map的结…

【大数据系列】MapReduce详解

MapReduce是hadoop中的一个计算框架,用来处理大数据.所谓大数据处理,即以价值为导向,对大数据加工,挖掘和优化等各种处理. MapReduce擅长处理大数据,这是由MapReduce的设计思想决定的“分而治之”. 1)Mapper负责“分”,即把复杂的任务分解为若干个“简单的任务”来处理.“简单的任务”包含三层含义:一是数据或计算的规模相对原任务要大大缩小:而是就近计算原则,即任务会分配到存放着所需数据的节点上进行计算:三是这些小人物可以并行计算,彼此间几乎没有依赖关系. 2)Red…

大数据系列（2）——Hadoop集群坏境CentOS安装

前言前面我们主要分析了搭建Hadoop集群所需要准备的内容和一些提前规划好的项,本篇我们主要来分析如何安装CentOS操作系统,以及一些基础的设置,闲言少叙,我们进入本篇的正题. 技术准备 VMware虚拟机.CentOS 6.8 64 bit 安装流程因为我的笔记本是Window7操作系统,然后内存配置,只有8G,内存配置太低了,当然为了演示,我会将Hadoop集群中的主节点分配2GB内存,然后剩余的三个节点都是1GB配置. 所有的节点存储我都设置为50GB. 在安装操作系统之前,我们需要…

大数据系列之并行计算引擎Spark介绍

相关博文:大数据系列之并行计算引擎Spark部署及应用 Spark: Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎. Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架,Spark,拥有Hadoop MapReduce所具有的优点:但不同于MapReduce的是Job中间输出结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭…