mapReduce

云小课|MRS基础原理之MapReduce介绍

阅识风云是华为云信息大咖,擅长将复杂信息多元化呈现,其出品的一张图(云图说)、深入浅出的博文(云小课)或短视频(云视厅)总有一款能让您快速上手华为云。更多精彩内容请单击此处。 摘要:MapReduce是Hadoop的核心,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。概 ... »

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我眼中的大数据(三)——MapReduce

​ 这次来聊聊Hadoop中使用广泛的分布式计算方案——MapReduce。MapReduce是一种编程模型,还是一个分布式计算框架。 MapReduce作为一种编程模型功能强大,使用简单。运算内容不只是常见的数据运算,几乎大数据中常见的计算需求都可以通过它来实现。使用的时候仅仅需要通过实现Map和 ... »

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MapReduce计算流程

MapReduce的计算流程 1.1 原始数据File The books chronicle the adventures of the adolescent wizard Harry Potter and his best friends Ron Weasley and Hermione Gra ... »

MapReduce核心原理(下)

MapReduce 中的排序 MapTask 和 ReduceTask 都会对数据按key进行排序。该操作是 Hadoop 的默认行为,任何应用程序不管需不需要都会被排序。默认排序是字典顺序排序,排序方法是快速排序 下面介绍排序过程: MapTask 它会将处理的结果暂时放到环形缓冲区中,当环形缓冲 ... »

MapReduce核心原理

MapTask 运行机制详解 MapTask 流程 详细步骤: 读取数据的组件 InputFormat 会通过 getSplits 方法对输入目录中文件进行逻辑切片规划得到 splits,有多少 split 就对应启动多少个 MapTask。split 与 block 的对应关系默认是一对一。 将输 ... »

MapReduce入门实战

MapReduce 思想 MapReduce 是 Google 提出的一个软件架构,用于大规模数据集的并行运算。概率“Map(映射)”和“Reduce(归约)”以及它们的思想都是从函数式编程语言借鉴的,还有从矢量编程语言借来的特性。 当前的软件实现是指定一个“Map”函数,用来把一组键值对映射成一组 ... »

PoweJob高级特性-MapReduce完整示例

由于网上搜索 PowerJob MapReduce 都是设计原理,demo也展示个空壳子,没有演示Map到Reduce结果怎么传递,对于没有MR开发经验的人来说并没有什么帮助,所以这里写了一个有完整计算意义的demo供参考。 代码功能: 实现一个sum累加。 任务输入参数: batchSize=10 ... »

Hadoop2的Yarn和MapReduce2相关

转自: http://www.aboutyun.com/thread-7678-1-1.html。。   问题导读: 1、什么是yarn? 2、Yarn 和MapReduce相比,它有什么特殊作用 ? 背景   Yarn是一个分布式的资源管理系统,用以提高分布式的集群环境下的资源利用率,这些资源包括内存、IO、网络、磁盘等。其产生的原因是为了解决原MapReduce框架的不足。最初MapR »

统计单词出现次数的mapreduce

1、新建Java项目 2、导包E:\工具\大数据\大数据提升资料\01-软件资料\06-Hadoop\安装包\Java1.8环境下编译\hadoop-2.7.3\hadoop-2.7.3\share\hadoop\mapreduce+hsfs的那些包+common 3、写项目 3.1 WCMapper package com.zy.wc; import java.io.IOException; »

【hadoop】——MapReduce解压缩实现

1作为输入 当压缩文件做为mapreduce的输入时,mapreduce将自动通过扩展名找到相应的codec对其解压。 如果我们压缩的文件有相应压缩格式的扩展名(比如lzo,gz,bzip2等),hadoop就会根据扩展名去选择解码器解压。 hadoop对每个压缩格式的支持,详细见下表: 如果压缩的文件没有扩展名,则需 要在执行mapreduce任务的时候指定输入格式. [java] v »

并行计算和MapReduce

2019-12-01 21:17:38 参考:https://www.iteye.com/blog/xuyuanshuaaa-1172511 现在MapReduce/Hadoop以及相关的数据处理技术非常热,因此我想在这里将MapReduce的优势汇总一下,将MapReduce与传统基于HPC集群的并行计算模型做一个简要比较,也算是对前一阵子所学的MapReduce知识做一个总结和梳理。   随着 »

MapReduce的输入输出

mapper和reducer的划分### mapper的数量等于输入文件被划分成的分块数,这取决于输入文件的大小以及文件块的大小。一个map操作只处理一个输入分片。运行作业的客户端通过调用getSplits()计算分片,然后将它们发送到jobtracker,jobtracker使用其存储位置信息来调度map任务从而在tasktracker上处理这些分片数据。一般默认分片大小就是块的大小,分片的大小 »

mapreduce 实现矩阵乘法

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.hadoop.mapreduce.Job; import org.apache. »

关于MapReduce默认分区策略

MapReduce默认分区策略 mapreduce 默认的分区方式是hashPartition,在这种分区方式下,KV对根据key的hashcode值与reduceTask个数进行取模,决定该键值对该要访问哪个ReduceTask。 以下就是Hadoop MapReduce中对于默认分区的源码 public int getPartition(K2 key, V2 value, »

oozie案例——自定义MapReduce workflow

相关运行命令 运行一个应用: bin/oozie job -oozie http://hadoop-1:11000/oozie -config examples/apps/map-reduce/job.properties -run 杀掉一个job bin/oozie job -oozie http://hadoop-1:11000/oozie -kill 0000001-160702224 »

[MapReduce_add_2] MapReduce 实现年度最高气温统计

  0. 说明   编写 MapReduce 程序实现年度最高气温统计      1. 气温数据分析   气温数据样例如下: 0029029070999991901010106004+64333+023450FM-12+000599999V0202701N015919999999N0000001N9-00781+99999102001ADDGF108991999999999999999999 »

MapReduce框架组成

原文地址:MapReduce的架构组成 MapReduce基本架构 分而治之,并行计算 一句话 —— 整体主从架构,map加reduce;map、split入磁盘,数据对分partition;shuffle、sort、key-value,一个reduce解析一个partition。 一堆话 —— 如下: 和HDFS一样,MapReduce也是采用Master/Slave的架构,其架构如下图所 »