前言 前面一篇博文写的是Combiner优化MapReduce执行,也就是使用Combiner在map端执行减少reduce端的计算量. 一.作业的默认配置 MapReduce程序的默认配置 1)概述 在我们的MapReduce程序中有一些默认的配置.所以说当我们程序如果要使用这些默认配置时,可以不用写. 我们的一个MapReduce程序一定会有Mapper和Reducer,但是我们程序中不写的话,它也有默认的Mapper和Reducer. 当我们使用默认的Mapper和Reducer的时候,m…
原文地址:Hadoop Mapreduce分区.分组.二次排序过程详解[转]作者: 徐海蛟 教学用途 1.MapReduce中数据流动   (1)最简单的过程:  map - reduce   (2)定制了partitioner以将map的结果送往指定reducer的过程: map - partition - reduce   (3)增加了在本地先进性一次reduce(优化)过程: map - combin(本地reduce) - partition -reduce2.Mapreduce中Par…
[转]wpa_supplicant与wpa_cli之间通信过程 转自:http://blog.chinaunix.net/uid-26585427-id-4051479.html wpa_supplicant编译: 1. wpa_supplicant/Android.mk : -- wpa_cli -- wpa_supplicant -- libwpa_client.so 2. hostapd/Android.mk : -- hostapd_cli -- hostapd 从通信层次上划分,wpa…
一.基本概念 在MapReduce中,一个准备提交执行的应用程序称为“作业(job)”,而从一个作业划分出的运行于各个计算节点的工作单元称为“任务(task)”.此外,Hadoop提供的分布式文件系统(HDFS)主要负责各个节点的数据存储,并实现了高吞吐率的数据读写. 在分布式存储和分布式计算方面,Hadoop都是用主/从(Master/Slave)架构.在一个配置完整的集群上,想让Hadoop这头大象奔跑起来,需要在集群中运行一系列后台程序.不同的后台程序扮演不用的角色,这些角色由NameNo…
1.Hadoop从头说 1.1 Google是一家做搜索的公司 做搜索是技术难度很高的活.首先要存储很多的数据,要把全球的大部分网页都抓下来,可想而知存储量有多大.然后,要能快速检索网页,用户输入几个关键词找资料,越快越好,最好在一秒之内出结果.如果全球每秒有上亿个用户在检索,只有一两秒的检索时间,要在全球的网页里找到最合适的检索结果,难度很大. Google用三个最重要的核心技术解决上述问题,它们分别是GFS,MapReduce和BigTable.Google发表了它们的设计论文,但没有将它们…
1.概述 Hadoop Streaming提供了一个便于进行MapReduce编程的工具包,使用它可以基于一些可执行命令.脚本语言或其他编程语言来实现Mapper和 Reducer,从而充分利用Hadoop并行计算框架的优势和能力,来处理大数据.需要注意的是,Streaming方式是基于Unix系统的标准输入 输出来进行MapReduce Job的运行,它区别与Pipes的地方主要是通信协议,Pipes使用的是Socket通信,是对使用C++语言来实现MapReduce Job并通过Socket…
Hadoop 2:Mapper和Reduce Understanding and Practicing Hadoop Mapper and Reduce 1 Mapper过程 Hadoop将输入数据划分为等长的小数据块(默认为64MB)的过程叫做分片,并为每个分片构建一个Mappper任务,并由Mapper任务执行用户自定义的函数处理分片中的数据,mapper就是将这些数据中包含我们感兴趣或要处理的数据构成一个以键值存储的数据集,比如按年月分析NCDC每月最高温度信息(关于NCDC温度数据格式和…
基于hadoop的专利数据处理示例 MapReduce程序框架 用于计数统计的MapReduce基础程序 支持用脚本语言编写MapReduce程序的hadoop流式API 用于提升性能的Combiner   1.获取专利数据集   获取网址:http://www.nber.org/patents/ 使用数据集:cite75_99.txt和apat63_99.txt   2.构建MapReduce程序的基础模版     代码清单 典型hadoop程序模版   import java.io.IOEx…
https://my.oschina.net/itblog/blog/275294 摘要: 本文通过一个例子,详细介绍Hadoop 的 MapReduce过程. 分析MapReduce执行过程 MapReduce运行的时候,会通过Mapper运行的任务读取HDFS中的数据文件,然后调用自己的方法,处理数据,最后输出.Reducer任务会接收Mapper任务输出的数据,作为自己的输入数据,调用自己的方法,最后输出到HDFS的文件中.整个流程如图: Mapper任务的执行过程详解 每个Mapper任…
英文原文:<MapReduce Patterns, Algorithms, and Use Cases> https://highlyscalable.wordpress.com/2012/02/01/mapreduce-patterns/ 在这篇文章里总结了几种网上或者论文中常见的MapReduce模式和算法,并系统化的解释了这些技术的不同之处.所有描述性的文字和代码都使用了标准hadoop的MapReduce模型,包括Mappers, Reduces, Combiners, Partiti…
一.MapReduce模型 1.MapReduce是大规模数据(TB级)计算的利器,Map和Reduce是它的主要思想,来源于函数式编程语言. 2.Map负责将数据打散,Reduce负责对数据进行聚集,用户只需要实现Map和Reduce两个接口,即可完成TB级数据的计算. 3.常见的应用包括:日志分析和数据挖掘等数据分析应用.另外,还可以用于科学数据计算,如圆周率PI的计算等. 4.当我们提交一个计算作业时,MapReduce会首先把计算作业拆分成若干个Map任务,然后分配到不同的节点上去执行,…
Shuffle过程,也称Copy阶段.reduce task从各个map task上远程拷贝一片数据,并针对某一片数据,如果其大小超过一定的阀值,则写到磁盘上,否则直接放到内存中. 官方的Shuffle过程如上图所示,不过细节有错乱,官方图并没有说明partition.sort和combiner具体作用于哪个阶段. 注意:Shuffle过程是贯穿于map和reduce两个过程的! Hadoop的集群环境,大部分的map task和reduce task是执行在不同的节点上的,那么reduce就要…
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 job 的查询已从 Job tracker 剥离,归入单独的mapre…
分析MapReduce执行过程 MapReduce运行的时候,会通过Mapper运行的任务读取HDFS中的数据文件,然后调用自己的方法,处理数据,最后输出. Reducer任务会接收Mapper任务输出的数据,作为自己的输入数据,调用自己的方法,最后输出到HDFS的文件中. Mapper任务的执行过程 每个Mapper任务是一个java进程,它会读取HDFS中的文件,解析成很多的键值对,经过我们覆盖的map方法处理后,转换为很多的键值对再输出.整个Mapper任务的处理过程又可以分为以下几个阶段…
原文链接:http://www.cnblogs.com/xia520pi/archive/2012/06/04/2534533.html 从网上搜到的一篇hadoop的编程实例,对于初学者真是帮助太大了,看过以后对MapReduce编程基本有了大概的了解.看了以后受益匪浅啊,赶紧保存起来. 1.数据去重  "数据去重"主要是为了掌握和利用并行化思想来对数据进行有意义的筛选.统计大数据集上的数据种类个数.从网站日志中计算访问地等这些看似庞杂的任务都会涉及数据去重.下面就进入这个实例的Ma…
1. 背景   “应用程序运行于Hadoop Yarn之上”的需求来源于微博运维数据平台中的调度系统,即调度系统中的任务需要运行于Hadoop Yarn之上.这里的应用程序可以简单理解为一个普通的进程(这里特指Java进程),调度系统中的任务执行实际也是一个进程的运行过程,这里我们不讨论为什么调度系统中的任务(进程)需要运行于Hadoop Yarn之上,仅仅讨论如何使得一个应用程序(进程)可以运行于Hadoop Yarn之上.   应用程序(进程)需要运行于Hadoop Yarn之上,有三种可选…
引言   MapReduce作出保证:进入每个Reducer的数据行都是有序的(根据数据行的键值进行排序).MapReduce将Mapper的输出进行排序并传递给Reducer作为输入的过程称为Shuffle.在很多场景下,Shuffle是整个MapReduce过程的核心,也是“奇迹”发生的地方,如下图所示:     理解Shuffle的执行过程对我们优化MapReduce任务带来帮助.这里以Hadoop 0.20.2代码为基础进行介绍,同时也会涉及到如何扩展MapReduce组件,从而影响Sh…
一.MapReduce执行过程 MapReduce运行时,首先通过Map读取HDFS中的数据,然后经过拆分,将每个文件中的每行数据分拆成键值对,最后输出作为Reduce的输入,大体执行流程如下图所示: 整个流程图具体来说:每个Mapper任务是一个java进程,它会读取HDFS中的文件,解析成很多的键值对,经过我们覆盖的map方法处理后,转换为很多的键值对再输出,整个Mapper任务的处理过程又可以分为以下几个阶段,如图所示. 在上图中,把Mapper任务的运行过程分为六个阶段. 第一阶段是把输…
1.数据去重  "数据去重"主要是为了掌握和利用并行化思想来对数据进行有意义的筛选.统计大数据集上的数据种类个数.从网站日志中计算访问地等这些看似庞杂的任务都会涉及数据去重.下面就进入这个实例的MapReduce程序设计. 1.1 实例描述 对数据文件中的数据进行去重.数据文件中的每行都是一个数据. 样例输入如下所示: 1)file1: 2012-3-1 a 2012-3-2 b 2012-3-3 c 2012-3-4 d 2012-3-5 a 2012-3-6 b 2012-3-7…
Google对其的定义:MapReduce是一种变成模型,用于大规模数据集(以T为级别的数据)的并行运算.用户定义一个map函数来处理一批Key-Value对以生成另一批中间的Key-Value对,再定义一个reduce函数将所有这些中间的有相同Key的value合并起来."Map"(映射)和"Reduce"(简化)的概念和它们的主要思想都是从函数式编程语言借用而来的,还有从矢量编程语言借来的特性.在实现过程中,需指定一个map函数,用来把一组键值对映射成一组新的键…
Mapper任务的执行过程: 第一阶段是把输入文件按照一定的标准分片(InputSplit),每个输入片的大小是固定的.默认情况下,输入片(InputSplit)的大小与数据块(Block)的大小是相同的.如果数据块(Block)的大小是默认值64MB,输入文件有两个,一个是32MB,一个是72MB.那么小的文件是一个输入片,大文件会分为两个数据块,那么是两个输入片.一共产生三个输入片.每一个输入片由一个Mapper进程处理.这里的三个输入片,会有三个Mapper进程处理. 第二阶段是对输入片中…
MapReduce 运行的时候,会通过 Mapper 运行的任务读取 HDFS 中的数据文件,然后调用自己的方法,处理数据,最后输出.Reducer 任务会接收 Mapper 任务输出的数据,作为自己的输入数据,调用自己的方法,最后输出到 HDFS 的文件中.整个流程如图 Mapper任务的执行过程 每个 Mapper 任务是一个 java 进程,它会读取 HDFS 中的文件,解析成很多的键值对,经过我们覆盖的 map 方法处理后, 转换为很多的键值对再输出. 整个 Mapper 任务的处理过程…
在文章<MapReduce原理与设计思想>中,详细剖析了MapReduce的原理,这篇文章则通过实例重点剖析MapReduce 本文地址:http://www.cnblogs.com/archimedes/p/mapreduce-example-analysis.html,转载请注明源地址. 欢迎关注我的个人博客:www.wuyudong.com, 更多云计算与大数据的精彩文章 1.MapReduce概述 Hadoop Map/Reduce是一个使用简易的软件框架,基于它写出来的应用程序能够运…
Mapper的处理过程: 1.1. InputFormat 产生 InputSplit,并且调用RecordReader将这些逻辑单元(InputSplit)转化为map task的输入.其中InputSplit是map task处理的最小输入单元的逻辑表示. 1.2. 在客户端代码中调用Job类来设置参数,并执行在hadoop集群的上的MapReduce程序. 1.3. Mapper类在Job中被实例化,并且通过MapContext对象来传递参数设置.可以调用Job.getConfigurat…
1. Inputformat会从job的INPUT_DIR目录下读入待处理的文件,检查输入的有效性并将文件切分成InputSplit列表.Job实例可以通过setInputFormatClass(Class<? extends InputFormat>)函数来设置所需的inputformat. 2. 当Inputformat对输入文件分片后,会对每个分片构建一个MapperTask实例(MapTask(String, TaskAttemptID, int, TaskSplitIndex, in…
在新文章“MapReduce模式.算法和用例”中,Ilya Katsov提供了一个系统化的综述,阐述了能够应用MapReduce框架解决的问题. 文章开始描述了一个非常简单的.作为通用的并行计算框架的MapReduce应用,这个框架适用于很多要求大量节点进行的计算和数据密集型计算,包括物理和工程仿真,数值分析,性能测试等等.接下来是一组算法,通常用于日志分析.ETL和数据查询,包括计数及求和,数据整理(基于特定函数),过滤,解析,验证和排序. 第二大部分是关于MapReduce模式,Katsov…
参考了http://www.cnblogs.com/chaoku/p/3748456.html?utm_source=tuicool的代码.不过他的代码细节上有点问题.主要在于对于质心的处理上,他的代码中将前面的序号也作为数据进行求距离,但是这里是不用的.   kmeans基本思想就是在一个点集中随机选取k个点作为初始的质心,然后在以这K个点求点集中其他点和这质心的距离,并且按照最近的原则,将这个点集分成k个类,接着在这k个类中求其质心,接着便是迭代,一直到质心不变或者SSE小于某个阈值或者达到…
mapreduce是一种计算模型,是google的一篇论文向全世界介绍了MapReduce.MapReduce其实可以可以用多种语言编写Map或Reduce程序,因为hadoop是java写的,所以通常情况下我们都是选择java编程语言.其实mr的编写格式或者说语法要求很简单,其实复杂的是我们要学会利用这个模型,将问题分解计算. MapReduce计算模型 MapReduce Job 每个mr任务都被初始化成一个job,后续我们在编写自己的第一个mr任务的时候也会感受到.每个job分为Map阶段…
1. 概述 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: 1.1 MapReduce的诞生背景 背景原因:(1) 海量数据在单机上处理因为硬件资源限制,无法胜任:(2) 而一旦将单机版程序扩展到集群来分布式运行,将极大增加程序的复杂度和开发难度:(3) 引入mapreduce框架后,开发人员可…