系统参数监控metrics load_one            每分钟的系统平均负载 load_fifteen        每15分钟的系统平均负载 load_five           每5分钟的系统平均负载 boottime            系统启动时间,精确到秒 bytes_in            网络接收速度,单位bytes/sec bytes_out           网络发送速度,单位bytes/sec cpu_aidle            启动的空闲CPU百

原 Hadoop MapReduce 框架的问题 原hadoop的MapReduce框架图 从上图中可以清楚的看出原 MapReduce 程序的流程及设计思路: 首先用户程序 (JobClient) 提交了一个 job,job 的信息会发送到 Job Tracker 中,Job Tracker 是 Map-reduce 框架的中心,他需要与集群中的机器定时通信 (heartbeat), 需要管理哪些程序应该跑在哪些机器上,需要管理所有 job 失败.重启等操作. TaskTracker 是 Ma

body{ font-family: "Microsoft YaHei UI","Microsoft YaHei",SimSun,"Segoe UI",Tahoma,Helvetica,Sans-Serif,"Microsoft YaHei", Georgia,Helvetica,Arial,sans-serif,宋体, PMingLiU,serif; font-size: 10.5pt; line-height: 1.5;}

开始聊MapReduce,MapReduce是Hadoop的计算框架,我学Hadoop是从Hive开始入手,再到hdfs,当我学习hdfs时候,就感觉到hdfs和mapreduce关系的紧密.这个可能是我做技术研究的思路有关,我开始学习某一套技术总是想着这套技术到底能干什么,只有当我真正理解了这套技术解决了什么问题时候,我后续的学习就能逐步的加快,而学习hdfs时候我就发现,要理解hadoop框架的意义,hdfs和mapreduce是密不可分,所以当我写分布式文件系统时候,总是感觉自己的理解肤浅

前言 本文是Hadoop最佳实践系列第二篇,上一篇为<Hadoop管理员的十个最佳实践>. MapRuduce开发对于大多数程序员都会觉得略显复杂,运行一个WordCount(Hadoop中hello word程序)不仅要熟悉MapRuduce模型,还要了解Linux命令(尽管有Cygwin,但在Windows下运行MapRuduce仍然很麻烦),此外还要学习程序的打包.部署.提交job.调试等技能,这足以让很多学习者望而退步. 所以如何提高MapReduce开发效率便成了大家很关注的问题.但

传统hadoop MapReduce架构(老架构)   从上图中可以清楚的看出原 MapReduce 程序的流程及设计思路:   1.首先用户程序 (JobClient) 提交了一个 job,job 的信息会发送到 Job Tracker 中,Job Tracker 是 Map-reduce 框架的中心,他需要与集群中的机器定时通信(heartbeat), 需要管理哪些程序应该跑在哪些机器上,需要管理所有 job 失败.重启等操作.   2.TaskTracker 是 Map-reduce 集群

背景 随着集群规模和负载增加,MapReduce JobTracker在内存消耗,线程模型和扩展性/可靠性/性能方面暴露出了缺点,为此需要对它进行大整修. 需求 当我们对Hadoop MapReduce框架进行改进时,需要时刻谨记的一个重要原则是用户的需求.近几年来,从Hadoop用户那里总结出MapReduce框架当前最紧迫的需求有: (1)可靠性(Reliability)– JobTracker不可靠 (2)可用性(Availability)– JobTracker可用性有问题 (3) 扩展

Hadoop YARN学习监控JVM和实时监控Ganglia.Ambari(5) 1.0 监控ResourceManager进程Java虚拟机中堆空间的特定部分. jstat工具,在JDK的bin目录,可以显示大量JVM统计信息. 1.1 JVM分析 一个Java虚拟机(JVM)进程被分为3个区(代),具体分为年轻代(young generation).年老代(tenured generation)和持久代(permanent generation) 年轻代被分为三个子区域:Eden(区),第一

@ 目录 前言-MR概述 1.Hadoop MapReduce设计思想及优缺点 设计思想 优点: 缺点: 2. Hadoop MapReduce核心思想 3.MapReduce工作机制 剖析MapReduce运行机制 过程描述 第一阶段:作业提交(图1-4步) 第二阶段:作业初始化(图5-7步) 第三阶段:任务的分配(图8) 第四阶段:任务的执行(图9-11) 第五阶段:作业完成 Tips 知识点:进度和状态更新 4.MR各组成部分工作机制原理 4.1概览: 4.2 MapTask工作机制 4.

Hadoop分为两部分 Hadoop MapReduce和Hadoop分布式文件系统 1分布式系统由Master Node 和多台 slave Node组成. 1.1MasterNode Master节点对slave node进行管理,充当管理包含目录和文件信息的元数据,MasterNode 负责对元数据存储做判断,分配给哪一个slave节点. 1.2.Slave Node 作为存储用户信息,还可以将文件复制到多个节点 2MapReduce 采用master-slave结构.Master作为全局

https://my.oschina.net/itblog/blog/275294 摘要: 本文通过一个例子,详细介绍Hadoop 的 MapReduce过程. 分析MapReduce执行过程 MapReduce运行的时候,会通过Mapper运行的任务读取HDFS中的数据文件,然后调用自己的方法,处理数据,最后输出.Reducer任务会接收Mapper任务输出的数据,作为自己的输入数据,调用自己的方法,最后输出到HDFS的文件中.整个流程如图: Mapper任务的执行过程详解 每个Mapper任

最近做了指标监控系统的后台,包括需求调研.代码coding.调试调优测试等,穿插其他杂事等前后花了一个月左右. 指标监控指的是用户通过接口上传某些指标信息,并且通过配置阈值公式和告警规则等信息监测自己上传指标的准确性.程序方面,接口和前台采用go + redis + mysql,后台python + mysql. 这个系统的难度主要在于数据量较大,需要在1分钟处理5w+个指标,对接口和后台程序处理并发的性能要求较高.前台则是展示问题,包括核心指标.我的订阅.指标列表.异常列表等. 系统设计: 1

原文地址:Hadoop Mapreduce分区.分组.二次排序过程详解[转]作者: 徐海蛟 教学用途 1.MapReduce中数据流动   (1)最简单的过程:  map - reduce   (2)定制了partitioner以将map的结果送往指定reducer的过程: map - partition - reduce   (3)增加了在本地先进性一次reduce(优化)过程: map - combin(本地reduce) - partition -reduce2.Mapreduce中Par

不多说,直接上代码. 代码 package zhouls.bigdata.myMapReduce.SalaryCount; import java.io.IOException; import java.util.regex.Pattern;import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import org.apache.hadoop.conf.Configured;import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;impor

不多说,直接上代码. Hadoop MapReduce编程 API入门系列之小文件合并(二十九) 生成的结果,作为输入源. 代码 package zhouls.bigdata.myMapReduce.ParseTVDataCompressAndCounter; import java.net.URI; import java.util.List;import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import org.apache.hadoop.conf.Co

文章为作者原创,未经许可,禁止转载.    -Sun Yat-sen University 冯兴伟 一.    项目简介: 电子商务的发展以及电商平台的多样化,类似于京东和天猫这种拥有过亿用户的在线购物网站,每天要处理的订单数堪称海量,更别提最近的双十一购物节,如此海量的订单数据阿里巴巴和京东是如何准确将用户信息和其订单匹配并配货的呢?答案是数据连接匹配.我的云计算项目idea也是来源于此.我们在做数据分析时常要连接从不同的数据源中获取到的数据,单机模式下的关系型数据库中我们会遇到这问题,同样在

In this tutorial I will describe how to write a simpleMapReduce program for Hadoop in thePython programming language. Motivation Even though the Hadoop framework is written in Java, programs for Hadoop need not to be coded in Java but can also bedeve

一直在搞spark,也没时间弄hadoop,不过Hadoop基本的编程我觉得我还是要会吧,看到一篇不错的文章,不过应该应用于hadoop2.0以前,因为代码中有  conf.set("mapred.job.tracker", "192.168.1.2:9001");新框架中已改为 Yarn-site.xml 中的 resouceManager 及 nodeManager 具体配置项,新框架中历史 job 的查询已从 Job tracker 剥离,归入单独的mapre

其实啊,spilt是,控制Apache Hadoop Mapreduce的map并发任务数,详细见http://www.cnblogs.com/zlslch/p/5713652.html map,是mapper代码 partitioner,自定义分组,详细见http://www.cnblogs.com/zlslch/p/5713701.html sort,自定义排序,详细见http://www.cnblogs.com/zlslch/p/5713701.html reduce,是reducer代码

0.preliminary 环境搭建 Setup development environment Download the latest version of MRUnit jar from Apache website: https://repository.apache.org/content/repositories/releases/org/apache/mrunit/mrunit/. For example if you are using the Hadoop version 1.0

今天在测试mapreduce的程序时,就是简单的去重,对照课本上的程序和自己的程序,唯一不同的就是“org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer.Context context”,我写的程序如下: package com.pro.bq; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.