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…

本篇文章主要从mapreduce运行作业的过程,shuffle,以及mapreduce作业失败的容错几个方面进行详解. 一.mapreduce作业运行过程 1.1.mapreduce介绍 MapReduce是一种编程模型,用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算.概念"Map(映射)"和"Reduce(归约)",是它们的主要思想,都是从函数式编程语言里借来的,还有从矢量编程语言里借来的特性.它极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下,将自己的程序运行在分布式…

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…

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…

免责声明:     本文转自网络文章,转载此文章仅为个人收藏,分享知识,如有侵权,请联系博主进行删除.     原文作者:过往记忆(http://www.iteblog.com/)     原文地址:<Hadoop历史服务器详解>(http://www.iteblog.com/archives/936) Hadoop自带了一个历史服务器,可以通过历史服务器查看已经运行完的Mapreduce作业记录,比如用了多少个Map.用了多少个Reduce.作业提交时间.作业启动时间.作业完成时间等信息.默…

网络通信模块是分布式系统中最底层的模块,他直接支撑了上层分布式环境下复杂的进程间通信逻辑,是所有分布式系统的基础.远程过程调用(RPC)是一种常用的分布式网络通信协议,他允许运行于一台计算机的程序调用另一台计算机的子程序,同时将网络的通信细节隐藏起来,使得用户无需额外地为这个交互作用编程,大大的简化了分布式程序开发     作为一个分布式文件系统,Hadoop实现了自己的RPC通信协议,他是上层多个分布式子系统(MapReduce,Yarn,HDFS等)公用的网络通信模块     目录   一.…

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hadoop基础-SequenceFile详解 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.SequenceFile简介 1>.什么是SequenceFile 序列文件我们称为SequenceFile,它是hadoop自身的一个序列化文件. /* @author :yinzhengjie Blog:http://www.cnblogs.com/yinzhengjie/tag/Hadoop%E8%BF%9B%E9%98%B6%E4%B9%8B%E8%B7%AF/ EMAI…

前面在hadoop之yarn详解(基础架构篇)这篇文章提到了yarn的重要组件有ResourceManager,NodeManager,ApplicationMaster等,以及yarn调度作业的运行过程,Yarn将它的功能分为两层:负责资源管理的平台层,叶称为第一层调度,以及二级调度的框架来协调应用程序的执行.运行在独立节点上的ResourceManager和NodeManager一起组成了yarn的核心且构成这个平台,ApplicationMaster和相应的Container一起组成了ya…

花了好长时间查找资料理解.学习.总结 这应该是一篇比较全面的MapReduce之WordCount文章了 耐心看下去 1,创建本地文件 在hadoop-2.6.0文件夹下创建一个文件夹data,在其中创建一个text文件 mkdir data cd data vi hello 再在当前文件夹中创建一个apps文件夹,方便后续传jar包 mkdir apps 将文本文件传到HDFS的根目录下 bin/hdfs dfs -put data/hello / 2,程序打jar包并上传到apps目录 3,…