1. 测试文件生成程序,参考 https://www.cnblogs.com/jonban/p/10555364.html MapReduce程序示例如下: 2. 新建Maven项目  hadoop 3. pom.xml <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocati

FROM : http://hugh-wangp.iteye.com/blog/1472371 自己写代码时候的利用到的模板   UDF步骤: 1.必须继承org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF 2.必须实现evaluate函数,evaluate函数支持重载 <span style="font-size: x-small;">package com.alibaba.hive.udf; import org.apache.hadoop.hive.

转载请标注原链接http://www.cnblogs.com/xczyd/p/8608906.html 在Hdfs学习笔记1 - 使用Java API访问远程hdfs集群中,我们已经可以完成了访问hdfs的配置. 接下来我们试图写一个最简单的map reduce程序.网上一般给的Demo都是统计词频(Word Count), 于是我们也简单先实现一下: 首先准备一个内容大致如下的test.txt文件: aa bbb aaa ab ba bb bbb bba baa aa aaa aa aab 每

背景: 在大数据领域, 由于各方面的原因. 有时需要自己来生成测试数据集, 由于测试数据集较大, 因此采用Map/Reduce的方式去生成. 在这小编(mumuxinfei)结合自身的一些实战经历, 具体阐述下生成测试数据集的Map/Reduce程序该如何写? 场景构造: 假设某移动电信行业的某具体业务, 其记录了通话信息(包括拨打方/接听方/通话时间点/基站 等要素). 产商是不可能提供真实的用户数据用于测试的, 但提供了基本的数据格式. 具体针对该业务场景, 我们简单规划如下: num1 v

大文本 通过 hadoop spark map reduce   获取 特征列  的 属性值  计算速度

步骤分析 1.给出一串字符串,字符串中可以包含字母.数字.符号等等. 2.创建一个Map集合,key是字符串中的字符,value是字符的个数. 3.遍历字符串,获取每一个字符. 5.使用获取到的字符,去集合Map判断key(字符)是否存在. 6.假如key(字符)存在,那么该key对应的value数值增加1,即该字符的数量加一. 7.假如key(字符)不存在,value的值不变. 8.遍历Map集合,输出每个字符个数的结果. 代码实现 创建一个CharNumber类,在类中定义keyValue方

优选阶段通过分离计算对象来实现多个node和多种算法的并行计算,并且通过基于二级索引来设计最终的存储结果,从而达到整个计算过程中的无锁设计,同时为了保证分配的随机性,针对同等优先级的采用了随机的方式来进行最终节点的分配,如果大家后续有类似的需求,不妨可以借鉴借鉴 1. 设计基础 1.1 两阶段: 单点与聚合 在进行优选的时候,除了最后一次计算,在进行针对单个算法的计算的时候,会分为两个阶段:单点和聚合 在单点阶段,会根据当前算法针对单个node计算 在聚合阶段,则会根据当前单点阶段计算完成后,来

GraphLab介绍 GraphLab 是由CMU(卡内基梅隆大学)的Select 实验室在2010 年提出的一个基于图像处理模型的开源图计算框架.框架使用C++语言开发实现. 该框架是面向机器学习(ML)的流处理并行计算框架,可以运行在多处理机的单机系统.集群或是亚马逊的EC2 等多种环境下.框架的设计目标是,像MapReduce一样高度抽象.可以高效运行与机器学习相关的.具有稀疏的计算依赖特性的迭代性算法,并且保证计算过程中数据的高度一致性和高效的并行计算性能.该框架最初是为处理大规模机器学

摘要: 通过前面的学习,大家已经了解了HDFS文件系统.有了数据,下一步就要分析计算这些数据,产生价值.接下来我们介绍Mapreduce计算框架,学习数据是怎样被利用的. 博主福利 给大家赠送一套hadoop视频课程 授课老师是百度 hadoop 核心架构师 内容包括hadoop入门.hadoop生态架构以及大型hadoop商业实战案例. 讲的很细致, MapReduce 就讲了 15 个小时. 学完后可以胜任 hadoop 的开发工作,很多人学的这个课程找到的工作. (包括指导书.练习代码.和

随着大数据的发展,人们对大数据的处理要求也越来越高,原有的批处理框架MapReduce适合离线计算,却无法满足实时性要求较高的业务,如实时推荐.用户行为分析等. Spark Streaming是建立在Spark上的实时计算框架,通过它提供的丰富的API.基于内存的高速执行引擎,用户可以结合流式.批处理和交互试查询应用.本文将详细介绍Spark Streaming实时计算框架的原理与特点.适用场景. Spark Streaming实时计算框架 Spark是一个类似于MapReduce的分布式计算框

转自:https://www.cnblogs.com/reed/p/7730338.html 今天做题,其中一道是 请简要描述一下Hadoop, Spark, MPI三种计算框架的特点以及分别适用于什么样的场景. 一直想对这些大数据计算框架总结一下,只可惜太懒,一直拖着.今天就借这个机会好好学习一下. 一张表 名称 发起者 语言 简介 特点 适用场景 Hadoop Yahoo工程师,Apache基金会 Java MapReduce分布式计算框架+HDFS分布式文件系统(GFS)+HBase数据存

一.1.0版本 主要由两部分组成:编程模型和运行时环境. 编程模型为用户提供易用的编程接口,用户只需编写串行程序实现函数来实现一个分布式程序,其他如节点间的通信.节点失效,数据切分等,则由运行时环境完成. 基本编程模型将问题抽象成Map和Reduce两个阶段,Map阶段将输入数据解析成key/value,迭代调用map()函数后,再以key/value的形式输出到本地目录:Reduce阶段则将key相同的value进行归约处理,并将最终结果写入到HDFS. 运行时环境由JobTracker和Ta

二.计算向数据移动如何实现? Hadoop1.x(已经淘汰): hdfs暴露数据的位置 1)资源管理 2)任务调度 角色:JobTracker&TaskTracker JobTracker: 资源管理.任务调度(主) TaskTracker:任务管理.资源汇报(从) Client: 1.会根据每次计算数据,咨询NN的元数据(block).算:split 得到一个切片的清单 map的数量就有了 2.split是逻辑的,block是物理的,block身上有(offset,locatios),spli

1. 简介 是一个分布式, 高容错的 实时计算框架 Storm进程常驻内存, 永久运行 Storm数据不经过磁盘, 在内存中流转, 通过网络直接发送给下游 流式处理(streaming) 与 批处理(batch) 批处理(batch): MapReduce 微批处理(MircroBatch): Spark (性能上近似 Streaming, 但是还是有所不及) 流(streaming): Storm, Flink(其实Flink也可以做批处理) Storm MapReduce 流式处理 批处理

目录 1 - 什么是 MapReduce 2 - MapReduce 的设计思想 2.1 如何海量数据:分而治之 2.2 方便开发使用:隐藏系统层细节 2.3 构建抽象模型:Map 和 Reduce 3 - MapReduce 的优劣 3.1 MapReduce 的优势 3.2 MapReduce 的限制 参考资料 版权声明 1 - 什么是 MapReduce 维基百科中,MapReduce 是 Google 提出的一个软件架构,用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算. MapReduce 是

@ 目录 概述 定义 发展历史 发行版本 优势 生态项目 架构 组成模块 HDFS架构 YARN架构 部署 部署规划 前置条件 部署步骤 下载文件(三台都执行) 创建目录(三台都执行) 配置环境变量(三台都执行) 安装和配置(hadoop1上执行) 启动和停止Hadoop HDFS环境测试 计算和资源环境测试 概述 定义 Hadoop 官网地址 https://hadoop.apache.org/ Hadoop GitHub地址 https://github.com/apache/hadoop

storm分布式流式计算框架. nimbus:主进程服务(职责就是任务的分配的,程序的分发) supervisor:工作进程服务(职责就是启动线程池,接受任务,运行任务,报告任务的运行状态) 注意容错:supervisor与nimbus都是基于zookeeper来实现容错,任务运行的元数据存储的zk里面,如果工作节点宕机,zk可以发现,执行触发机制,通知nimbus,对任务进行重新的分发. =====================================================

Storm是一个分布式的.高容错的实时计算系统.Storm适用的场景: Storm可以用来用来处理源源不断的消息,并将处理之后的结果保存到持久化介质中. 由于Storm的处理组件都是分布式的,而且处理延迟都极低,所以可以Storm可以做为一个通用的分布式RPC框架来使用.(实时计算?) Storm集群架构 Storm集群采用主从架构方式,主节点是Nimbus,从节点是Supervisor,有关调度相关的信息存储到ZooKeeper集群中,架构如下图所示 Nimbus:Storm集群的Master

一.为什么叫MapReduce? Map是以一条记录为单位映射 Reduce是分组计算

一. 1.对比:离线计算和实时计算 离线计算:MapReduce,批量处理(Sqoop-->HDFS--> MR ---> HDFS) 实时计算:Storm和Spark Sparking,数据实时性(Flume ---> Kafka ---> 流式计算 ---> Redis) 2.常见的实时计算(流式计算)代表 (1)Apache Storm (2)Spark Streaming (3)Apache Flink:既可以流式计算,也可以离线计算 二.Storm的体系结构

@ 目录 概念 MapReduce中常用的组件 概念 Job(作业) : 一个MapReduce程序称为一个Job. MRAppMaster(MR任务的主节点): 一个Job在运行时,会先启动一个进程,这个进程称为MRAppMaster,负责Job中执行状态的监控,容错,和RM申请资源,提交Task等. Task(任务): Task是一个进程,负责某项计算. Map(Map阶段):Map是MapReduce程序运行的第一个阶段,Map阶段的目的是将输入的数据,进行切分.将一个大文件,切分为若干小