1. MapReduce 定义 Hadoop 中的 MapReduce是一个使用简单的软件框架.基于它写出来的应用程序能够执行在由上千个商用机器组成的大型集群上,并以一种可靠容错式并行处理TB级别的数据集 2. MapReduce 特点 MapReduce 为什么如此受欢迎?尤其如今互联网+时代,互联网+公司都在使用 MapReduce.MapReduce 之所以如此受欢迎.它主要有下面几个特点. - MapReduce 易于编程.它简单的实现一些接口,就能够完毕一个分布式程序.这个分布式程序能

什么是MapReduce Hadoop中的MapReduce是一个简单的软件框架,基于它写出的应用程序可以运行在由上千个商用机器组成的大型集群上,并以一种可靠容错式并行处理TB级数据 MapReduce的起源 源于谷歌在2004年发表的一篇MapReduce的论文,而Hadoop Reduce实际上就是谷歌MapReduce的克隆版本 MapReduce具有的特点 众所周知MapReduce是一种很受欢迎的软件框架,尤其是我们国家发展到现在互联网的浪潮愈演愈烈,那么它都有什么特点呢? 1.易于编

这是我收集的两本关于Hadoop的书,高清PDF版,在此和大家分享: 1.<Hadoop技术内幕:深入理解MapReduce架构设计与实现原理>董西成 著  机械工业出版社2013年5月出版 2.<Hadoop技术内幕:深入解析Hadoop Common和HDFS架构设计与实现原理>蔡斌.陈湘萍 著  机械工业出版社2013年4月出版 百度网盘下载地址: http://pan.baidu.com/s/1sjNmkFj

目录 1.MapReduce定义 2.MapReduce来源 3.MapReduce特点 4.MapReduce实例 5.MapReduce编程模型 6.MapReduce 内部逻辑 7.MapReduce架构 8.MapReduce框架的容错性 9.MapReduce资源组织方式 1.MapReduce 定义 Hadoop 中的 MapReduce是一个使用简单的软件框架,基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个机器组成的大型集群上,并以一种可靠容错并行处理TB级别的数据集 2.MapRedu

Hbase架构与原理 HBase是一个分布式的.面向列的开源数据库,该技术来源于 Fay Chang所撰写的Google论文"Bigtable:一个结构化数据的分布式存储系统".就像Bigtable利用了Google文件系统(File System)所提供的分布式数据存储一样,HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力.HBase是Apache的Hadoop项目的子项目.HBase不同于一般的关系数据库,它是一个适合于非结构化数据存储的数据库.另一个不同的是HBas

原文链接:HDFS架构及原理 引言 进入大数据时代,数据集的大小已经超过一台独立物理计算机的存储能力,我们需要对数据进行分区(partition)并存储到若干台单独的计算机上,也就出现了管理网络中跨多台计算机存储的文件系统:分布式文件系统(distributed filesystem).基于hadoop分布式文件系统HDFS(Hadoop Distributed Filesystem)具备高容错.高吞吐量等特性,在大数据和AI时代得以广泛应用. HDFS设计 HDFS设计初衷: 低成本:HDFS

Hadoop 和 Spark 的关系 Spark 运算比 Hadoop 的 MapReduce 框架快的原因是因为 Hadoop 在一次 MapReduce 运算之后,会将数据的运算结果从内存写入到磁盘中,第二次 Mapredue 运算时在从磁盘中读取数据,所以其瓶颈在2次运算间的多余 IO 消耗. Spark 则是将数据一直缓存在内存中,直到计算得到最后的结果,再将结果写入到磁盘,所以多次运算的情况下, Spark 是比较快的. 其优化了迭代式工作负载 Hadoop的局限 Spark的改进 抽

storm 架构与原理 1 storm简介 1.1 storm是什么 如果只用一句话来描述 storm 是什么的话:分布式 && 实时 计算系统.按照作者 Nathan Marz 的说法,storm对于实时计算的意义类似于hadoop对于批处理的意义. Hadoop(大数据分析领域无可争辩的王者)专注于批处理｡这种模型对许多情形(比如为网页建立索引)已经足够,但还存在其他一些使用模型,它们需要来自高度动态的来源的实时信息｡为了解决这个问题,就得借助 Nathan Marz 推出的 stor

资源管理与调度系统-YARN的基本架构与原理 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. 为了能够对集群中的资源进行统一管理和调度,Hadoop2.0引入了数据操作系统YARN.YARN的引入大大提高了集群的资源利用率,并降低了集群管理成本. 首先,YARN能够将资源按需分配给各个应用程序,这大大提高了资源利用率,其次,YARN允许各类短作业和长服务混合部署在一个集群中.并提供了容错,资源隔离及负载均衡等方面的支持,这大大简化了作业和服务的部署和管理成本. 一.YARN产生

Hbase架构与原理 HBase是一个分布式的.面向列的开源数据库,该技术来源于 Fay Chang所撰写的Google论文“Bigtable:一个结构化数据的分布式存储系统”.就像Bigtable利用了Google文件系统(File System)所提供的分布式数据存储一样,HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力.HBase是Apache的Hadoop项目的子项目.HBase不同于一般的关系数据库,它是一个适合于非结构化数据存储的数据库.另一个不同的是HBase基于列的

1.概述:最近,有一些工程师问我有关HBase的基本架构的问题,其实这个问题仅仅说架构是非常简单,但是需要理解.在这里,我觉得可以用HDFS的架构作为借鉴.(其实像Hadoop生态系统中的大部分组建的架构原理是类似,不信你往下看) 2.介绍架构 (1)HDFS例子 在这里我以我比较熟悉的HDFS分布式文件系统作为一个例子来简单说明一下.首先我对HDFS的架构做一个简单的说明: HDFS分布式文件系统主要三个组建:NameNode和DataNode以及SecondaryNameNode.Namen

SQL Server AlwaysOn架构及原理 SQL Server2012所支持的AlwaysOn技术集中了故障转移群集.数据库镜像和日志传送三者的优点,但又不相同.故障转移群集的单位是SQL实例,数据库镜像和日志传送的单位是单个用户数据库,而AlwaysOn支持的单位是可用性组,每个组中可以包括一个或者是多个用户数据库.也就是说,一旦发生切换,则可用性组中的所有数据组会作为一个整体进行切换. AlwaysOn底层依然采用Windows 故障转移群集的机制进行监测和转移,因此也需要先建立Wi

随着移动互联网时代的到来,手机正在逐步替代其他的设备,手机是电话.手机是即时通讯,手机是相机,手机是导航仪,手机是钱包,手机是音乐播放器……. 除此之外,手机还是一个大大的U盘,曾几何时,我们用一根长长的数据线,将手机和电脑连接起来,将电脑上的内容拷贝到手机,或者将手机上的照片上传到电脑.但是,无线Wifi的普及,连接是一个常态,没过多久,我们就会问:“数据线”是什么东东? 没错,爱莲(iLinkIT)软件就是一款借助Wifi网络,实现手机和电脑之间文件传送的软件,可以把你电脑上的文件快速传送到

一.MapReduce的概念 MapReduce是hadoop的核心组件之一,hadoop要分布式包括两部分,一是分布式文件系统hdfs,一部是分布式计算框就是mapreduce,两者缺一不可,也就是说,可以通过mapreduce很容易在hadoop平台上进行分布式的计算编程. 1.MapReduce编程模型 MapReduce采用"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分节点共同完成,然后通过整合各个节点的中间结果,得到最终结果.简单地说,MapRed

HBase.HDFS和MapReduce架构异同 .. HBase(公司架构模型) HDFS2.0(公司架构模型) MR2.0(公司架构模型) MR1.0(公司架构模型) 中央 HMaster NameNode(NN) ResourceManger(RM) JobTracker(JT) 地方 HRegionServer(HRS) DataNode(DN) NodeManager(NM) TaskTracker(TT) 监控协调者 ZooKeeper ZooKeeper ZooKeeper 无 是

万字详解Oracle架构.原理.进程,学会世间再无复杂架构 http://www.itpub.net/2019/04/24/1694/ 里面的图特别好 数据和云 2019-04-24 09:11:59 本文共12880个字,预计阅读需要33分钟. 学习是一个循序渐进的过程,从面到点.从宏观到微观,逐步渗透,各个击破,对于Oracle, 怎么样从宏观上来理解呢?先来看一个图,这个图取自于教材,这个图对于从整体上理解ORACLE 的体系结构组件,非常关键. 首先看张图: 对于一个数据库系统来说,假设

彻底理解MapReduce shuffle过程原理 MapReduce的Shuffle过程介绍 Shuffle的本义是洗牌.混洗,把一组有一定规则的数据尽量转换成一组无规则的数据,越随机越好.MapReduce中的Shuffle更像是洗牌的逆过程,把一组无规则的数据尽量转换成一组具有一定规则的数据. 为什么MapReduce计算模型需要Shuffle过程?我们都知道MapReduce计算模型一般包括两个重要的阶段:Map是映射,负责数据的过滤分发:Reduce是规约,负责数据的计算归并.Redu

Hadoop基础-MapReduce的工作原理第二弹 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.Split(切片)  1>.MapReduce处理的单位(切片) 想必你在看MapReduce的源码的时候,是不是也在源码中看到了一行注释“//Create the splits for the job”(下图是我跟源码的部分截图),这个切片是MapReduce的最重要的概念,没有之一!因为MapReduce处理的单位就是切片.  2>.逻辑切割 还记得hdfs存储的默认

Hadoop基础-MapReduce的工作原理第一弹 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. 在本篇博客中,我们将深入学习Hadoop中的MapReduce工作机制,这些知识将为我们随后学习写MapReduce高级编程奠定基础. 一.剖析MapReduce作业运行机制 MapReduce是hadoop的编程模型,它的核心思想就是映射(Map)和化简(Reduce). 1>.作业的提交 可以通过一个简单的方法调用来运行MapReduce作业:Job对象的submit()

    Oracle RAC Oracle Real Application Cluster (RAC,实时应用集群)用来在集群环境下实现多机共享数据库,以保证应用的高可用性:同时可以自动实现并行处理及负载均衡,并能实现数据库在故障时的容错和无断点恢复.它是oracle数据库支持网络计算环境的核心技术.它是oracle数据库支持网络计算环境的核心技术. rac架构和原理" title="Oracle rac架构和原理" width="539" height

atitit.jndi的架构与原理以及资源配置and单元测试实践 1. jndi架构 1 2. jndi实现原理 3 3. jndi资源配置 3 3.1. resin  <database>  节点 3 3.2. tomcat    <resource 标签 4 3.3. 自定义资源 5 4. JNDI测试支持: 5 4.1. D:\workspace\wxb\src\jndi4t.xml 6 4.2. applicationContext.xml 7 4.3. jdbc.propert