MapReduce(四) 1.shuffle过程 2.map中setup,map,cleanup的作用. 一.shuffle过程 https://blog.csdn.net/techchan/article/details/53405519 来张图吧 二.map中setup,map,cleanup的作用. setup(),此方法被MapReduce框架仅且执行一次,在执行Map任务前,进行相关变量或者资源的集中初始化工作.若是将资源初始化工作放在方法map()中,导致Mapper任务在解析每一行…

1.txt dong xi cheng xi dong cheng wo ai beijing tian an men qiche dong dong dong 2.txt dong xi cheng xi dong cheng wo ai beijing tian an men qiche dong dong dong import java.io.IOException; import java.util.Random; import org.apache.hadoop.conf.Confi…

一.MapJoin-DistributedCache 应用 1.mapreduce join 介绍 在各种实际业务场景中,按照某个关键字对两份数据进行连接是非常常见的.如果两份数据 都比较小,那么可以直接在内存中完成连接.如果是大数据量的呢? 显然,在内存中进行连 接会发生 OOM. MapReduce 可以用来解决大数据量的链接MapReduce 的 Join 操作主要分两类: MapJoin 和 ReduceJoin 先看 ReduceJoin:(1)map 阶段,两份数据 data1 和…

内容来自<Hadoop技术内幕:深入解析YARN架构设计与实现原理>第2章:http://book.51cto.com/art/201312/422022.htm Hadoop版本变迁 当前Apache Hadoop版本非常多,本小节将帮助读者梳理各个版本的特性以及它们之间的联系.在讲解Hadoop各版本之前,先要了解Apache软件发布方式.对于任何一个Apache开源项目,所有的基础特性均被添加到一个称为“trunk”的主代码线(main codeline),当需要开发某个重要的特性时,会…

Hadoop 是 Apache 基金会下的一个开源分布式计算平台,以 HDFS 分布式文件系统 和 MapReduce 分布式计算框架为核心,为用户提供底层细节透明的分布式基础设施.目前,Hadoop 是分析海量数据的首选工具.Hadoop 是一个可以更容易开发和并行处理大规模数据的分布式计算平台,它的主要特点是扩展能力强.成本低.高效率和可靠.目前,Hadoop 的用户已经从传统的互联网公司,扩展到了各个行业,并且得到越来越广泛的应用.它的优势包括: (1)方便:Hadoop 可以运行在商业机…

提起Hadoop相信大家还是很陌生的,但大数据呢?大数据可是红遍每一个角落,大数据的到来为我们社会带来三方面变革:思维变革.商业变革.管理变革,各行业将大数据纳入企业日常配置已成必然之势.阿里巴巴创办人马云来台演讲中就提到,未来的时代将不是IT时代,而是DT的时代,DT就是Data Technology数据科技,显示大数据对于阿里巴巴集团来说举足轻重. 而所有的数据库都需要一个地方来存储它们的数据,同时性能也是它们的一个重要组成部分.Hadoop实际上不是一个文件系统,实际上,它是一个软件框架,…

Hadoop版本演变 Apache Hadoop的四大分支构成了三个系列的Hadoop版本: 0.20.X系列 主要有两个特征:Append与Security 0.21.0/0.22.X系列 整个Hadoop项目被分割成三个独立的模块: 1.Common模块 2.HDFS模块 3.Mapreduce模块 0.23.X系列 包含基础库Common.分布式文件系统HDFS.资源管理框架YARN和运行在YARN上的Mapreduce四部分 2.X系列 与0.23.X相比,2.X增加了NameNode…

本文适合有 Java 基础知识的人群 作者:HelloGitHub-Salieri HelloGitHub 推出的<讲解开源项目>系列.经过几番的努力和沟通,终于邀请到分布式任务调度与计算框架:PowerJob 的作者 Salieri,加入 HG 的开源讲解系列,开启了他的 PowerJob 讲解系列.后续每周三将更新一篇,欢迎大家持续关注,希望你能从本系列学到真本事. 项目地址:https://github.com/KFCFans/PowerJob 一.缘起 大家好我是 PowerJob 的…

Hadoop3 大数据分析 零.前言 一.Hadoop 简介 二.大数据分析概述 三.MapReduce 大数据处理 四.基于 Python 和 Hadoop 的科学计算和大数据分析 五.基于 R 和 Hadoop 的统计大数据计算 六.Apache Spark 批处理分析 七.Apache Spark 实时分析 八.Apache Flink 批处理分析 九.Apache Flink 流处理 十.可视化大数据 十一.云计算简介 十二.使用亚马逊网络服务 Hadoop 和 R 大数据分析 零.前言…

时至今日,已然看到第十章,似乎越是焦躁什么时候能翻完这本圣经的时候也让自己变得更加浮躁,想想后面还有一半的行程没走,我觉得这样“有口无心”的学习方式是不奏效的,或者是收效甚微的.如果有幸能有大牛路过,请指教如何能以效率较高的方式学习Hadoop. 我已经记不清圣经<hadoop 实战2>在我手中停留了多久,但是每一页每一章的翻过去,还是在脑壳里留下了点什么. 一段时间以来,我还是通过这本书加深以及纠正了我对于MapReduce.HDFS乃至Hadoop的新的认识.本篇主要介绍MapReduce…