JobConf.setNumMapTasks(n)是有意义的，结合block size会具体影响到map任务的个数，详见FileInputFormat.getSplits源码。假设没有设置mapred.min.split.size，缺省为1的情况下，针对每个文件会按照min (totalsize[所有文件总大小]/mapnum[jobconf设置的mapnum], blocksize)为大小来拆分
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2023-07-21 14:37:49
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Hadoop原理1. HDFS写流程1.client通过 Distributed FileSystem 模块向NameNode请求上传文件，NameNode会检查目标文件是否存在，路径是否正确，用户是否有权限。
2.NameNode向client返回是否可以上传，同时返回三个离client近的DataNode节点，记为DN1/DN2/DN3。
3.client通过DFSOutPutStream进行
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2024-09-09 15:45:30
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MapReduce各个执行阶段（1）MapReduce框架使用InputFormat模块做Map前的预处理，比如验证输入的格式是否符合输入定义；然后，将输入文件切分为逻辑上的多个InputSplit，InputSplit是MapReduce对文件进行处理和运算的输入单位，只是一个逻辑概念，每个InputSplit并没有对文件进行实际切割，只是记录了要处理的数据的位置和长度。（2）因为InputSp
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2023-07-20 17:15:58
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Apache Hadoop YARN （Yet Another Resource Negotiator，另一种资源协调者）是一种新的 Hadoop 资源管理器，它是一个通用资源管理系统，可为上层应用提供统一的资源管理和调度，它的引入为集群在利用率、资源统一管理和数据共享等方面带来了巨大好处。介绍： ①YARN（Yet Another Resource Negotiator） ②通用的资源管理平台
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2023-07-12 13:54:03
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Hadoop的目录文件结构：.|-- LICENSE.txt|-- NOTICE.txt|-- README.txt|-- bin|-- conf|-- etc|-- export_hadoop.sh|-- hadoop-0.23.0-gridmix.jar|-- hadoop-0.23.0-streaming.jar|-- hadoop-mapreduce-0.23.0-sources.jar|
关于大数据的处理，Hadoop并非唯一的选择，但是在一定程度上来说，是最适合一般企业的选择。这也是Hadoop成为现在主流选择的原因之一，而随着Hadoop在实时数据处理上的局限出现，Spark的呼声高了起来。Hadoop与Spark，成为了常常被拿来做比较的对象。 Hadoop作为主流运用的大数据处理系统，是有着坚实的基础的，Hadoop生态系统中在不断发展中也在不断完善，形成了完备的数据处理环
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2023-07-12 13:52:32
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文章目录1、HDFS写数据流程1.1 剖析文件写入1.2 网络拓扑-节点距离计算1.3 机架感知（副本存储节点选择）2、HDFS读数据流程 1、HDFS写数据流程1.1 剖析文件写入讲解：客户端将数据写入hdfs，底层是怎么操作的客户端1、客户端会先创建一个 Distributed FileSystem （分布式的文件系统），对上传文件按照文件块拆分后，一块一块上传NameNode2、检查上传的
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2023-07-24 09:28:54
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简化流程input: 读取输入文件map： 文件切片，并切片数量执行MapTask任务shuffle：分区、排序, 并将任务结果写入分区中reduce：从分区中读取数据，每个分区分配一个ReduceTaskoutput：数据输出到文件系统MapTask工作机制并行度与决定机制一个job的map阶段并行度由客户端在提交job时决定每一个split切片分配一个mapTask默认 切片大小=blocks
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2023-06-14 22:16:55
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当下大数据之热使得技术界对Hadoop的话题热火朝天。但在日常工作中，企业往往还是遵循既有模式，对于Hadoop到底能否真正帮到企业的应用依然心存顾虑。Hadoop是不是很年轻？这个开源的事物能否符合公司业务级的严谨要求？有没有企业真的应用过？一系列问题萦绕人们心头。这可以理解，毕竟任何一个新生事物出来都要有一个接受过程 。 对于Hadoop，其实这些都不是问题。专业人
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2024-10-01 22:21:08
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既然是RPC，就一定有Client端和Server端，如果进行一次HDFS的读写，其中一个DataNode需要跟NameNode建立连接，也需要和其他的DataNode建立连接，那么每一个Client需要维护多个连接。同时为了减少不必要的连接，Client的做法是拿Connectionid来作为Connection的ID。RPC Client的结构Client.ConnectionId:到RPC
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2023-07-13 17:44:03
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一、HDFS读流程
1、client跟namenode通信查询元数据，找到文件块block所在的datanode服务器
2、挑选一台datanode（就近原则，然后随机）服务器，请求建立socket流
3、datanode开始发送数据（从磁盘里面读取数据放入流，以packet为单位来做校验，大小为64k）
4、客户端以packet为单位接收，现在本地缓存，然后写入目标文件
二、HDFS写流程
1、
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2023-03-01 16:14:00
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Hadoop相关总结一、MapReduce主要的流程图如下：总结：1、map-reduce的四个关键阶段：file切分、map阶段、shuffle阶段、reduce阶段。2、hadoop帮我们做了大部分工作，我们只需自定义map和reduce阶段。3、可以通过自定义分区函数和合并函数控制map-reduce过程的细节。4、hdfs是Hadoop的分布式文件系统，MapReduce是依赖于hdfs上
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2023-07-06 19:14:41
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IoU-aware Single-stage Object Detector for Accurate LocalizationShengkai Wua, Xiaoping Lia,∗, Xinggang Wangb aState Key Laboratory of Digital Manufacturing Equipment and Technology, Huazhong Universit
hadoop 基础：hadoop的核心是应该算是map/reduce和hdfs，相当于我们要处理一个大数据的任务（并且前提是我们只采用普通的PC服务器），那么完成这个任务我们至少做两件事情，一件是有一个环境能够存储这个大数据（即hdfs），另外一件就是有一个并发的环境处理这些大数据（即map/reduce）。• map/reduce计算模型：map/reduce理解为一个分布式计算框架，它由Job
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2023-09-22 13:26:27
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首先先要说明我的系统的一个配置主机名主机IPV4地址配置hadoop001192.168.120.100RecourceManager、NodeManager、DateNode、NameNodehadoop002192.168.120.101NodeManager、DateNode、SecondaryNameNodehadoop003192.168.120.102NodeManager、DateN
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2023-11-08 18:40:29
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文章目录一、官方文件：二、Shuffle在Map、Reduce两个阶段的主要作用三、解析各个类以及其方法的具体作用一、FadvisedChunkedFile二、FadvisedFileRegion三、ShuffleHandler1.ShuffleMetrics2.ReduceMapFileCount3.ReduceContext4.TimeoutHandler5.HttpPipelineFact
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2023-07-12 13:53:50
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1.hive是什么？hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。 其优点是学习成本低，可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。 Hive是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架。它提供了
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2023-09-03 19:07:47
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map和reduce是hadoop的核心功能，hadoop正是通过多个map和reduce的并行运行来实现任务的分布式并行计算，从这个观点来看，如果将map和reduce的数量设置为1，那么用户的任务就没有并行执行，但是map和reduce的数量也不能过多，数量过多虽然可以提高任务并行度，但是太多的map和reduce也会导致整个hadoop框架因为过度的系统资源开销而使任务失败。所以用户在提交m
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2023-09-20 07:14:30
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map和reduce是hadoop的核心功能，hadoop正是通过多个map和reduce的并行运行来实现任务的分布式并行计算，从这个观点来看，如果将map和reduce的数量设置为1，那么用户的任务就没有并行执行，但是map和reduce的数量也不能过多，数量过多虽然可以提高任务并行度，但是太多的map和reduce也会导致整个hadoop框架因为过度的系统资源开销而使任务失败。所以用户在提交
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2023-09-01 08:20:07
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nginx 11 个处理阶段 nginx实际把http请求处理流程划分为了11个阶段，这样划分的原因是将请求的执行逻辑细分，以模块为单位进行处理，各个阶段可以包含任意多个http模块并以流水线的方式处理请求。这样做的好处是使处理过程更加灵活、降低耦合度。这11个http阶段如下所示：1）ngx_http_post_read_phase：接收到完整的http头部后处理的阶段，它
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2024-02-20 21:09:53
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