3. MAPREDUCE原理篇(2) 3.1 mapreduce的shuffle机制 3.1.1 概述: v mapreduce中,map阶段处理的数据如何传递给reduce阶段,是mapreduce框架中最…
分类:MapReduce
MapReduce-深度剖析
1.概述 在接触了第一代MapReduce和第二代MapReduce之后,或许会有这样的疑惑,我们从一些书籍和博客当中获取MapReduce的一 些原理和算法,在第一代当中会有JobTrack,TaskTrack之类…
MapReduce 不适合处理实时数据的原因剖析
1.概述 Hadoop已被公认为大数据分析领域无可争辩的王者,它专注与批处理。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,…
MapReduce中如何处理跨行的Block和InputSplit
1 提出问题 Map最小输入数据单元是InputSplit。比如对于那么对于一个记录行形式的文本大于128M时,HDFS将会分成多块存储(block),同时分片并非到每行行尾。这样就会产生两个问题: 1、Hadoop的一…
MapReduce与批处理------《Designing Data-Intensive Applications》读书笔记14
之前的文章大量的内容在和大家探讨分布式存储,接下来的章节进入了分布式计算领域。坦白说,个人之前专业的重心侧重于存储,对许多计算的内容理解可能不是和确切,如果文章中的理解有所不妥,愿虚心赐教。本篇将和大家聊一聊分布式计算的…
mapreduce 多种输入
1.多路径输入 1)FileInputFormat.addInputPath 多次调用加载不同路径 FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(“hdfs://RS5…
MapReduce工作原理
第一部分:MapReduce工作原理 MapReduce 角色•Client :作业提交发起者。•JobTracker: 初始化作业,分配作业,与TaskTracker通信,协调整个作业。•Ta…
MapReduce的自制Writable分组输出及组内排序
问题描述: 输入文件格式如下: name1 2 name3 4 name1 6 name1 1 name3 &nbs…
Hadoop MapReduce计算框架
1、MapReduce理论 1.1、MapReduce是什么? MapReduce用于处理海量数据的分布式计算框架,是Hadoop生态中的核心之一(MapReduce用于计算海量数据,HDFS用于存储海量数据);MapR…
MapReduce中map并行度优化及源码分析
mapTask并行度的决定机制 一个job的map阶段并行度由客户端在提交job时决定,而客户端对map阶段并行度的规划的基本逻辑为:将待处理数据执行逻辑切片(即按照一个特定切片大小,将待处理数据划分成逻辑上的多个s…
Hadoop 1.0 和 2.0 中的数据处理框架 - MapReduce
1. MapReduce – 映射、化简编程模型 1.1 MapReduce 的概念 1.1.1 map 和 reduce 1.1.2 shufftle 和 排序 MapReduce …
Hadoop学习资源集合
Hadoop是一个由Apache基金会所开发的开源分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序,充分利用集群的威力进行高速运算和存储。Hadoop得以在大数据处理应用中广泛应用得益于其自身在…