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

市面上的hadoop权威指南一类的都是老版本的书籍了,索性学习并翻译了下最新版的Hadoop:The Definitive Guide, 4th Edition与大家共同学习. 我们通过提交jar包,进行MapReduce处理,那么整个运行过程分为五个环节: 1.向client端提交MapReduce job. 2.随后yarn的ResourceManager进行资源的分配. 3.由NodeManager进行加载与监控containers. 4.通过applicationMaster与Resou

摸索了将近一个月的hadoop , 在centos上配了一个伪分布式的环境,又折腾了一把hadoop eclipse plugin,最后终于实现了在windows上编写MapReduce程序,在centos上可以执行. 关于环境的配置,网上很多,不再废话. 仅以此系列的博客记录学习过程中的点点滴滴. ##############################传说中的分割线##################### 学习了WordCount程序,也照着网上的某些文章,实现了一些简单的MapRed

前言 上一篇我们分析了一个MapReduce在执行中的一些细节问题,这一篇分享的是MapReduce并行处理的基本过程和原理. 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. 一.MapReduce并行处理的基本过程 首先要说明的是Hadoop2.0之前和Hadoop2.0之后的区别:  2.0之前只有M

1. MapReduce Architecture MapReduce是一套可编程的框架,大部分MapReduce的工作都能够用Pig或者Hive完毕.可是还是要了解MapReduce本身是怎样工作的,由于这才是Hadoop的核心,而且能够为以后优化和自己写做准备.   Job Client, 就是用户 Job Tracker和Task Tracker也是一种Master - Slave构建   工作流程(MapReduce Pipeline)   Job Client提交了MapReduce的

本文系原创,若有转载需要,请注明出处.https://www.cnblogs.com/bigdata-stone/ 1.mapReduce简介 MapReduce是面向大数据并行处理的计算模型.框架和平台. 映射(Mapping) :对集合里的每个目标应用同一个操作.即,如果你想把表单里每个单元格乘以二,那么把这个函数单独地应用在每个单元格上的操作就属于mapping(这里体现了移动计算而不是移动数据). 化简(Reducing):遍历集合中的元素来返回一个综合的结果.即,输出表单里一列数字的和

  通过前面对map端.reduce端以及整个shuffle端工作流程的介绍,我们已经了解了MapReduce的并行运算模型,基本可以使用MapReduce进行编程,那么MapRecude究竟是如何执行的,从map到shuffle,再到reduce的这一套完整的计算过程是如何调度的呢?这就是MapReduce的作业运行机制.   对于一个MapReduce作业,有两种方法来提交使其运行,一个是Job对象的waitForCompletion()方法,用于提交以前没有提交过的作业,并等待它的完成:还

MR 提交方式源码 提交方式: 1,开发-> jar -> 上传到集群中的某一个节点 -> hadoop jar ooxx.jar ooxx in out 2,嵌入[linux,windows](非hadoop jar)的集群方式 on yarn 集群:M.R client -> RM -> AppMaster mapreduce.framework.name -> yarn //决定了集群运行 conf.set("mapreduce.app-submissi

系列文章: 大数据系列:一文初识Hdfs 大数据系列2:Hdfs的读写操作 大数据谢列3:Hdfs的HA实现 通过前文,我们对Hdfs的已经有了一定的了解,本文将继续之前的内容,介绍Yarn与Yarn在MapReduce 2的应用 MapReduce1 作业流程 在介绍Yarn之前,我们先介绍一下Mapreduce1作业流程. 有了这个基础,再去看看采用Yarn以后的MapReduce2到底有啥优势也许会有更好的理解. 首先先介绍一下相关的几个实体: Client:负责提交 MapReduce

hadoop命令分为2级,在linux命令行中输入hadoop,会提示输入规则 Usage: hadoop [--config confdir] COMMAND where COMMAND is one of: namenode -format format the DFS filesystem#这个命令用于格式化DFS系统:hadoop namenode -formate secondarynamenode run the DFS secondary namenode#运行第二个namenod

一 概述 YARN是一个资源管理.任务调度的框架,采用master/slave架构,主要包含三大模块:ResourceManager(RM).NodeManager(NM).ApplicationMaster(AM). >ResourceManager负责所有资源的监控.分配和管理,运行在主节点: >NodeManager负责每一个节点的维护,运行在从节点: >ApplicationMaster负责每一个具体应用程序的调度和协调,只有在有任务正在执行时存在. 对于所有的applicati

原文地址:http://yanbohappy.sinaapp.com/?p=468 Hadoop 2.3.0已经发布了,其中最大的亮点就是集中式的缓存管理(HDFS centralized cache management).这个功能对于提升Hadoop系统和上层应用的执行效率与实时性有很大帮助,本文从原理.架构和代码剖析三个角度来探讨这一功能. 主要解决了哪些问题 1.用户可以根据自己的逻辑指定一些经常被使用的数据或者高优先级任务对应的数据常驻内存而不被淘汰到磁盘.例如在Hive或Impala

转载自:http://www.infoq.com/cn/articles/hdfs-centralized-cache/ HDFS集中式的缓存管理原理与代码剖析 Hadoop 2.3.0已经发布了,其中最大的亮点就是集中式的缓存管理(HDFS centralized cache management).这个功能对于提升Hadoop系统和上层应用的执行效率与实时性有很大帮助,本文从原理.架构和代码剖析三个角度来探讨这一功能. 主要解决了哪些问题 用户可以根据自己的逻辑指定一些经常被使用的数据或者高

转自:http://www.cnblogs.com/skyme/archive/2012/06/01/2529855.html 第1章 引言 1.1 编写目的 对关于hadoop的文档及资料进行进一步的整理. 1.2 相关网站 毋庸置疑 http://hadoop.apache.org/ 国内  http://www.hadoopor.com/   专门研究hadoop的,<hadoop开发者>由该站创办,已发4期 中国云计算论坛hadoop专区; http://bbs.chinacloud.

Mapreduce的文件和hbase共同输入 package duogemap;   import java.io.IOException;   import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration; import org.apache.hadoop.hbase.client.Result; i

在上一节我们分析了TaskTracker如何对JobTracker分配过来的任务进行初始化,并创建各类JVM启动所需的信息,最终创建JVM的整个过程,本节我们继续来看,JVM启动后,执行的是Child类中的Main方法,这个方法是如何执行的. 1,从命令参数中解析相应参数,获取JVMID.建立RPC连接.启动日志线程等初始化操作: 父进程(即TaskTracker)在启动子进程时,会加入一些参数,如本机的IP.端口.TaskAttemptID等等,通过解析可以得到JVMID. String ho

大数据实战(上) # MapReduce原理介绍 大纲: * Mapreduce介绍 * MapReduce2运行原理 * shuffle及排序    定义 * Mapreduce 最早是由google公司研究提出的一种免息nag大规模数据处理的并行计算模型和方法.是hadoop面向大数据并行处理的计算模型.框架和平台 * Mapreduce是一个计算框架,既然是做计算的框架,那么表现形式就是有个输入(input),mapreduce操作这个输入(input),通过本身定义好的计算模型,得到一个

近期为了分析国内航空旅游业常见安全漏洞,想到了用大数据来分析,其实数据也不大,只是生产项目没有使用Hadoop,因此这里实际使用一次. 先看一下通过hadoop分析后的结果吧,最终通过hadoop分析国内典型航空旅游业厂商的常见安全漏洞个数的比例效果如下: 第一次正式使用Hadoop,肯定会遇到非常多的问题,参考了很多网络上的文章,我把自己从0搭建到使用的过程记录下来,方便以后自己或其他人参考. 之前简单用过storm,适合实时数据的处理.hadoop更偏向静态数据的处理,网上很多hadoop的

上一节以WordCount分析了MapReduce的基本执行流程,但并没有从框架上进行分析,这一部分工作在后续慢慢补充.这一节,先剖析一下作业提交过程. 在分析之前,我们先进行一下粗略的思考,如果要我们自己设计分布式计算,应该怎么设计呢?假定有100个任务要并发执行,每个任务分别针对一块数据,这些数据本身是分布在多个机器上的,主要面临哪些问题? 1.数据如何分布是首先面临的问题,可能也是影响分布式计算性能的最关键问题.一个超大文件,按照哪种方式切割开来,分别丢到不同的机器?Hadoop的答案是按

文 / vincentzh 原文连接:http://www.cnblogs.com/vincentzh/p/6055850.html 上周末本来要写这篇的,结果没想到上周末自己环境都没有搭起来,运行起来有问题的呢,拖到周一才将问题解决掉.刚好这周也将之前看的内容复习了下,边复习边码代码理解,印象倒是很深刻,对看过的东西理解也更深入了. 目录 1.概述 2.环境准备 3.插件配置 4.配置文件系统连接 5.测试连接 6.代码编写与执行 7.问题梳理 7.1 console 无日志输出问题 7.2

经典版的MapReduce 所谓的经典版本的MapReduce框架,也是Hadoop第一版成熟的商用框架,简单易用是它的特点,来看一幅图架构图: 上面的这幅图我们暂且可以称谓Hadoop的V1.0版本,思路很清晰,各个Client提交Job给一个统一的Job Tracker,然后Job Tracker将Job拆分成N个Task,然后进行分发到各个节点(Node)进行并行协同运行,然后再将各自的运行结果反馈至Job Tracker,进而输出结果. 但是,这种框架有它自身的限制性和局限,我们来简单的