MapReducer运行过程 以单词统计为案例. 假如现在文件中存在如下内容: aa bb aa cc dd aa 当然,这是小文件,如果文件大小较大时会将文件进行 "切片" ,此处的切片和 HDFS 的 "分块"概念不同. "切片" 是将文件进行逻辑的划分,而 "分块" 是进行物理的划分. 即 "切片" 是将文件按照某一大小进行标记(默认为128m,即与分块大小相同),如文件为300M,那么将会标记为 0

      实验目的1.准确理解Mapreduce的设计原理2.熟练掌握WordCount程序代码编写3.学会自己编写WordCount程序进行词频统计实验原理MapReduce采用的是“分而治之”的思想,把对大规模数据集的操作,分发给一个主节点管理下的各个从节点共同完成,然后通过整合各个节点的中间结果,得到最终结果.简单来说,MapReduce就是”任务的分解与结果的汇总“.1.MapReduce的工作原理在分布式计算中,MapReduce框架负责处理了并行编程里分布式存储.工作调度,负载均衡

现有某电商网站用户对商品的收藏数据,记录了用户收藏的商品id以及收藏日期,名为buyer_favorite1. buyer_favorite1包含:买家id,商品id,收藏日期这三个字段,数据以“\t”分割,样本数据及格式如下: 买家id   商品id    收藏日期 10181   1000481   2010-04-04 16:54:31 20001   1001597   2010-04-07 15:07:52 20001   1001560   2010-04-07 15:08:27 2

实验步骤 切换目录到/apps/hadoop/sbin下,启动hadoop. cd /apps/hadoop/sbin ./start-all.sh 2.在linux上,创建一个目录/data/mapreduce1. mkdir -p /data/mapreduce1 3.切换到/data/mapreduce1目录下,自行建立文本文件buyer_favorite1. 依然在/data/mapreduce1目录下,使用wget命令,从 网络下载hadoop2lib.tar.gz,下载项目用到的依赖

1.MapReduce是如何执行任务的?2.Mapper任务是怎样的一个过程?3.Reduce是如何执行任务的?4.键值对是如何编号的?5.实例,如何计算没见最高气温? 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

一.MapReduce执行过程 MapReduce运行时,首先通过Map读取HDFS中的数据,然后经过拆分,将每个文件中的每行数据分拆成键值对,最后输出作为Reduce的输入,大体执行流程如下图所示: 整个流程图具体来说:每个Mapper任务是一个java进程,它会读取HDFS中的文件,解析成很多的键值对,经过我们覆盖的map方法处理后,转换为很多的键值对再输出,整个Mapper任务的处理过程又可以分为以下几个阶段,如图所示. 在上图中,把Mapper任务的运行过程分为六个阶段. 第一阶段是把输

一.准备: eclipse,hadoop集群 注意:为了方便测试和修改,我用的是 windows 连接hadoop集群,这样在windows 下直接就能够执行 mapreduce 任务,方便程序调试.在 windows 下执行 mapreduce 任务需要安装相关插件,可以参考   windows连接hadoop集群下执行MapReduce任务 数据下载地址:数据下载 密码:idnx 二.分析 本案例的数据来自某搜索引擎开放出来的部分搜索数据,数据格式如下: 20111230104334    

一.Hive 执行过程实例分析 1.join 对于 join 操作:SELECT pv.pageid, u.age FROM page_view pv JOIN user u ON (pv.userid = u.userid); 执行的最后结果条数: page_view 表中的 userid 数目 * user 表中的 userid 数目 实现过程:Map: (1)以 JOIN ON 条件中的列作为 Key,如果有多个列,则 Key 是这些列的组合(2)以 JOIN 之后所关心的列作为 Valu

本文以WordCount为例, 画图说明spark程序的执行过程 WordCount就是统计一段数据中每个单词出现的次数, 例如hello spark hello you 这段文本中hello出现2次, spark出现1次, you出现1次. 先上完整代码: object WordCount { def main(args: Array[String]) { val conf = new SparkConf().setAppName("WordCount"); val sc = new

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

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. Mapper任务的执行过程 每个Mapper任务是一个java进程,它会读取HDFS中的文件,解析成很多的键值对,经过我们覆盖的map方法处理后,转换为很多的键值对再输出.整个Mapper任务的处理过程又可以分为以下几个阶段

MapReduce概述 MapReduce是一种分布式计算模型,运行时不会在一台机器上运行.hadoop是分布式的,它是运行在很多的TaskTracker之上的. 在我们的TaskTracker上面跑的是Map或者是Reduce Task任务. 通常我们在部署hadoop taskTracker 的时候,我们的TaskTracker同时还是我们的Datanode节点.datanode和tasktracker总是部署在一起的. MapReduce执行流程: 为什么要有多个datanode: 因为我

Mapper任务的执行过程: 第一阶段是把输入文件按照一定的标准分片(InputSplit),每个输入片的大小是固定的.默认情况下,输入片(InputSplit)的大小与数据块(Block)的大小是相同的.如果数据块(Block)的大小是默认值64MB,输入文件有两个,一个是32MB,一个是72MB.那么小的文件是一个输入片,大文件会分为两个数据块,那么是两个输入片.一共产生三个输入片.每一个输入片由一个Mapper进程处理.这里的三个输入片,会有三个Mapper进程处理. 第二阶段是对输入片中

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 每个 Mapper 任务是一个 java 进程,它会读取 HDFS 中的文件,解析成很多的键值对,经过我们覆盖的 map 方法处理后, 转换为很多的键值对再输出. 整个 Mapper 任务的处理过程

资源的申请,分配过程略过,从开始执行开始. mapper阶段: 首先调用默认的PathFilter进行文件过滤,确定哪些输入文件是需要的哪些是不需要的,然后调用inputFormat的getSplits方法进行文件的分割,返回inputSplit列表,每个inputSplit会分到对应的mapper执行.之后调用默认的createRecordReader()方法,确定传给map函数处理的key和value.map函数执行的结果先存到缓存中,默认大小是100M,当达到阀值0.8也就是80M时会写入

一.Hive 执行过程概述 1.概述 (1) Hive 将 HQL 转换成一组操作符(Operator),比如 GroupByOperator, JoinOperator 等 (2)操作符 Operator 是 Hive 的最小处理单元 (3)每个操作符代表一个 HDFS 操作或者 MapReduce 作业 (4)Hive 通过 ExecMapper 和 ExecReducer 执行 MapReduce 程序,执行模式有本地模式和分 布式两种模式 2.Hive 操作符列表 3.Hive 编译器的

一.Hive 执行过程概述 1.概述 (1) Hive 将 HQL 转换成一组操作符(Operator),比如 GroupByOperator, JoinOperator 等 (2)操作符 Operator 是 Hive 的最小处理单元 (3)每个操作符代表一个 HDFS 操作或者 MapReduce 作业 (4)Hive 通过 ExecMapper 和 ExecReducer 执行 MapReduce 程序,执行模式有本地模式和分 布式两种模式 2.Hive 操作符列表 3.Hive 编译器的

Oracle 是如何工作的? Select id,name from t order by id ; – SQL 解析(查看语法是否错误,如果没有错误,分析语意,执行此语句的权限) – 执行计划(ORACLE如何访问数据,按照执行计划取数据) – 执行SQL • 从磁盘中读取数据(如果数据在内存中没有,就去磁盘读取) • 数据处理(数据读到内存后,就进行处理.排序,组合等处理) • 返回结果(把结果返回给用户) Insert into t values(1,‘tigerfish’); – SQL

Hadoop的框架最核心的设计就是:HDFS和MapReduce.HDFS为海量的数据提供了存储,MapReduce则为海量的数据提供了计算. HDFS是Google File System(GFS)的开源实现. MapReduce是Google MapReduce的开源实现. HDFS和MapReduce实现是完全分离的,并不是没有HDFS就不能MapReduce运算. 本文主要参考了以下三篇博客学习整理而成. 1. Hadoop示例程序WordCount详解及实例 2. hadoop 学习笔

Hadoop的框架最核心的设计就是:HDFS和MapReduce.HDFS为海量的数据提供了存储,MapReduce则为海量的数据提供了计算. HDFS是Google File System(GFS)的开源实现,MapReduce是Google MapReduce的开源实现. HDFS和MapReduce实现是完全分离的,并不是没有HDFS就不能MapReduce运算. 本文主要参考了以下三篇博客学习整理而成. 1.Hadoop示例程序WordCount详解及实例 2.hadoop 学习笔记:m

MapReduce实例2(自定义compare.partition)& shuffle机制 实例:统计流量 有一份流量数据,结构是:时间戳.手机号.....上行流量.下行流量,需求是统计每个用户(手机号)的总上行.总下行以及总流量数值. Github地址 分析 由于希望的输出是一个 {手机号 上行流量 下行流量 总流量} 这样的结构,所以需要写个javabean把它们封装成一个类. private String phoneNum; private long upFlow; private lon