mapReduce

坐实大数据资源调度框架之王,Yarn为何这么牛

摘要:Yarn的出现伴随着Hadoop的发展,使Hadoop从一个单一的大数据计算引擎,成为大数据的代名词。 本文分享自华为云社区《Yarn为何能坐实资源调度框架之王?》,作者: JavaEdge。 Hadoop主要组成: 分布式文件系统HDFS 分布式计算框架MapReduce 分布式集群资源调度 ... »

Hadoop2源码分析-MapReduce篇

1.概述 前面我们已经对Hadoop有了一个初步认识,接下来我们开始学习Hadoop的一些核心的功能,其中包含mapreduce,fs,hdfs,ipc,io,yarn,今天为大家分享的是mapred »

smartloli

MongoDB进行MapReduce的数据类型

  有很长一段时间没更新博客了,因为最近都比较忙,今天算是有点空闲吧。本文主要是介绍MapReduce在MongoDB上的使用,它与sql的分组、聚集类似,也是先map分组,再用reduce统计,最后还可选性地使用finalize调整最终结果。好了,来介绍下我所使用版本是MongoDB2.4.5,然后我还使用了MongoVUE(一款非常不错的图形化mongodb管理工具)帮助我协同操作。   1、 »

【MapReduce】二、MapReduce编程模型

  通过前面的实例,可以基本了解MapReduce对于少量输入数据是如何工作的,但是MapReduce主要用于面向大规模数据集的并行计算。所以,还需要重点了解MapReduce的并行编程模型和运行机制。   我们知道,MapReduce计算模型主要由三个阶段构成:Map、shuffle、Reduce。Map和Reduce操作需要我们自己定义相应Map类和Reduce类。而shuffle则是系统自动 »

Hadoop_24_MapReduce实现QQ共同好友

1.社交粉丝数据分析: 以下是qq的好友列表数据,冒号前是一个用户,冒号后是该用户的所有好友(数据中的好友关系是单向的) A:B,C,D,F,E,O B:A,C,E,K C:F,A,D,I D:A,E,F,L E:B,C,D,M,L F:A,B,C,D,E,O,M G:A,C,D,E,F H:A,C,D,E,O I:A,O J:B,O K:A,C,D L:D,E,F M:E,F,G O:A,H, »

MapReduce源码分析总结(转)

一MapReduce概述Map/Reduce是一个用于大规模数据处理的分布式计算模型,它最初是由Google工程师设计并实现的,Google已经将它完整的MapReduce论文公开发布了。其中对它的定 »

xiaohuangya

MapReduce编程系列 — 3:数据去重

1、项目名称:   2、程序代码: package com.dedup; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.h »

windows下eclipse远程连接hadoop集群开发mapreduce

转载请注明出处,谢谢 2017-10-22 17:14:09  之前都是用python开发maprduce程序的,今天试了在windows下通过eclipse java开发,在开发前先搭建开发环境。在此,总结这个过程,希望能够帮助有需要的朋友。 用Hadoop eclipse plugin,可以浏览管理HDFS,自动创建MR程序的模板文件,最爽的就是可以直接Run on hadoop。 1、安装插 »

MapReduce任务参数调优(转)

http://blog.javachen.com/2014/06/24/tuning-in-mapreduce/ 本文主要记录Hadoop 2.x版本中MapReduce参数调优,不涉及Yarn的调优。 Hadoop的默认配置文件(以cdh5.0.1为例): core-default.xml hdfs-default.xml mapred-default.xml 说明: 在hadoop2中 »

mapreduce 输入输出类型

默认的mapper是IdentityMapper,默认的reducer是IdentityReducer,它们将输入的键和值原封不动地写到输出中。 默认的partitioner是HashPartitinoer,它根据每条记录的键进行哈希操作来分区。   输入文件:文件是MapReduce任务的数据的初始存储地。正常情况下,输入文件一般是存在HDFS里。这些文件的格式可以是任意的;我们可以使用基于行的 »

分布式并行计算MapReduce

1.用自己的话阐明Hadoop平台上HDFS和MapReduce的功能、工作原理和工作过程。 HDFS: (1)功能: NameNode:负责管理文件系统的 namespace 以及客户端对文件的访问; DataNode:用于管理它所在节点上的存储; FailoverController:故障切换控制器,负责监控与切换 Namenode 服务; JournalNode:用于存储 EditLog; »

mapreduce分片

  我们编写的mapreduce程序,也即Job,当它被提交到云计算平台以后,根据输入文件的大小,mapreduce框架会创建若干个map任务,map任务的数量有分片(split)的个数决定,那么待处理的数据会被划分成几个split呢,很明显,这是有split的大小决定的,下面让我们来看一下split大小的计算方法(摘自高清元的微博:http://weibo.com/576203331)。   s »

开发MapReduce程序

配置Configuration 一条configuration的名称可以是任意字符串,值可以是任意数据类型。 conf.set("name", "orisun"); conf.setInt("age",24); 在代码中设置只对本次代码运行有效,而在配置文件中设置则长久有效。 configuration-1.xml <?xml version="1.0"?> <config »

How MapReduce Works

 一、从Map到Reduce MapReduce事实上是分治算法的一种实现。其处理过程亦和用管道命令来处理十分相似,一些简单的文本字符的处理甚至也能够使用Unix的管道命令来替代,从处理流程的角度来看大概例如以下: cat input | grep | sort | uniq -c | cat > output # Input -> Map -> Shuffle &a »

Hadoop MapReduce编程学习

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 »

[大牛翻译系列]Hadoop(6)MapReduce 排序:总排序(Total order sorting)

4.2.2 总排序(Total order sorting) 有的时候需要将作业的的所有输出进行总排序,使各个输出之间的结果是有序的。有以下实例: 如果要得到某个网站中最受欢迎的网址(URL),就需要根据某种受欢迎的指标来对网址进行排序。 如果要让最活跃的用户能够看到某张表,就需要根据某种标准(发表文章数)对用户进行排序。   技术22 在多个reduce间对键进行排序 在MapReduce框 »

谷歌技术"三宝"之MapReduce

江湖传说永流传:谷歌技术有"三宝",GFS、MapReduce和大表(BigTable)! 谷歌在03到06年间连续发表了三篇非常有影响力的文章,各自是03年SOSP的GFS,04年OSDI的MapReduce,和06年OSDI的BigTable。SOSP和OSDI都是操作系统领域的顶级会议,在计算机学会推荐会议里属于A类。SOSP在单数年举办,而OSDI在双数年举办。 那么这篇博客就来介绍一下M »