MapReduce一个应用场景是有大量文件，里面存储了单词， 且一个单词占一行 。执行任务是如何统计每个单词出现的次数？ 类似应用场景有搜索引擎中，统计最流行的K个搜索词以及统计搜索词频率，帮助优化搜索词提示 。 MapReduce将作业的整个运行过程分为两个阶段 ：Map阶段和Reduce阶段
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2023-11-24 17:09:45
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预备知识：什么是hadoop，HDFS?Hadoop是一个开源框架，它允许在整个集群使用简单编程模型计算机的分布式环境存储并处理大数据。它的目的是从单一的服务器到上千台机器的扩展，每一个台机都可以提供本地计算和存储。 HDFS全称为Hadoop Distributed File System（分布式文件系统），可以粗浅得理解成将很大的文件分成固定大小的小片，存储在多个计算机上。1、什么是mapre
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2023-11-20 04:58:48
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mapreduce分布式计算框架可以让应用在集群中可靠的容错的，并行处理 ，TB级别的数据。因此我会从架构、流程、数据结构三个维度去罗列介绍。架构（主从结构）1、一个ResourceManager主节点2、每个DataNode上有一个NodeManager从节点3、每个运行于MapReduce的程序有一个MRAppMaster流程1、MapReduce将输入的数据块逻辑切片(block)2、map
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2023-08-20 23:04:19
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1.简介Map Reduce 是Google 公司的核心计算模型，它将运行于大规模集群上的复杂并行计算过程高度地抽象为两个函数： Map 和Reduce 。Hadoop 是Doug Cutting 受到Google 发表的关于MapReduce 的论文的启发而开发出来的。Hadoop 中的MapReduce 是一个使用简单的软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个商用机器组成的大型集群上
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2024-01-06 06:05:21
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Mapreduce架构： JobTracker: •Master •管理所有作业 •将作业分解成一系列任务 •将任务指派给TaskTracker •作业/任务监控、错误处理等 TaskTracker： •Slave •运行Map Task和Reduce Task •与JobTracker交互，执行命令，并汇报任务状态 MapTask: •Map引擎 •解析每条数据记录，传递给用户编写的map(
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2024-08-11 22:38:54
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说明： 在每一章节的重点概括，是笔者理解，感觉比较重要的内容，仅供笔者复习时使用。 MapReduce框架总结目录1. MapReduce概述1.1 MapReduce定义1.2 MapReduce优缺点1.3 MapReduce核心思想1.4 MapReduce进程1.5 MapReduce编程规范2.Hadoop序列化2.1 序列化概述2.2 自定义bean对象实现序列化接口（Writable
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2024-06-11 20:38:29
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1 MapReduce概述1.1 定义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。1.2 特点优点:易于编程良好的扩展性高容错性适合PB级以上海量数据的离线处理缺点:不擅长实时计算(MySQL)不擅长流式计
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2023-12-26 09:20:07
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MapReduce基本架构一句话——整体依旧主从构，map加redu（reduce简写）。 map、split入磁盘，数据对分partition。shuffle、sort、key-value，一个redu（reduce）一 tion（partition）透。注：最后一句，一个reduce解析一个partition。一堆话——如下： 和HDFS一样，MapReduce也是采用Master/Slav
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2023-08-17 01:54:26
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一、MapReduce基础MapReduce的思想核心是“分而治之”，适用于大量复杂的任务处理场景（大规模数据处理场景）。Map负责“分”，把复杂的任务分解为若干个“简单的任务”来并行处理。可以进行拆分的前提是这些小任务可以并行计算，彼此间几乎没有依赖关系。Reduce负责“合”，即对map阶段的结果进行全局汇总。MapReduce运行在yarn集群。ResourceManager+NodeMan
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2024-03-28 06:28:07
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MapReduce是一种分布式计算模型，是Hadoop的主要组成之一，承担大批量数据的计算功能。MapReduce分为两个阶段：Map和Reduce。一、MapReduce的架构演变客户端向JobTracker提交一个作业，JobTracker会把这个作业拆分成多份，然后分配给TaskTracker(任务执行者)执行，TaskTracker会每隔一段时间向JobTracker发送心跳信息，如果Jo
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2023-11-20 09:01:35
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eBPF 介绍 Tcpdump 是Linux 平台常用的网络数据包抓取及分析工具，tcpdump 主要通过libpcap 实现，而libpcap 就是基于eBPF。 先介绍BPF（Berkeley Packet Filter），BPF 是基于寄存器虚拟机实现的，支持 JIT(Just-In-Time
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2021-06-24 13:42:50
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Spark基本架构及原理 Spark(一): 基本架构及原理 Hadoop 和 Spark 的关系 Spark 运算比 Hadoop 的 MapReduce 框架快的原因是： 因为 Hadoop 在一次 MapReduce 运算之后,会将数据的运算结果从内存写入到磁盘中,第二次 Mapredue 运
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2019-01-10 15:43:00
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计算。MapReduce执行流程&...
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2023-05-11 10:25:57
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一：MapReduce定义 简介 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。Mapre
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2023-11-29 21:39:14
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MapReduce简介MapReduce是一种分布式计算模型，是Google提出的，主要用于搜索领域，解决海量数据的计算问题。MR有两个阶段组成：Map和Reduce，用户只需实现map()和reduce()两个函数，即可实现分布式计算。MapReduce执行流程 MapReduce原理 MapReduce的执行步骤：1、Map任务处理 1
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2017-09-26 15:18:44
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一、Hive架构图二、架构组成（1）、用户接口：Client CLI（command-line interface）、JDBC/ODBC(jdbc 访问 hive)、WEBUI（浏览器访问 hive） （2）、元数据：Metastore 元数据包括：表名、表所属的数据库（默认是 default）、表的拥有者、列/分区字段、 表的类型（是否是外部表）、表的数据所在目录等； 默认存储在自带的 derb
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2023-07-10 16:03:47
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Apache Spark是一个围绕速度、易用性和复杂分析构建的大数据处理框架，最初在2009年由加州大学伯克利分校的AMPLab开发，并于2010年成为A的...
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2023-09-25 09:20:41
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1.1 软件架构架构(architecture)的英文本意是来源于建筑行业的建筑艺术、建筑风格和结构，引入到软件领域后，并没有一个统一的定义。IEEE-Std-1471-2000认为：架构是一个系统的基本组织，它蕴含于系统的构件中、构件之间的相互关系中、构件与环境的相互关系中、以及呈现于其设计和演化原则中。其实，软件架构(Software architecture，软件体系结构)一词早在20世纪6
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2023-08-15 15:26:48
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hbase是一个构建在hdfs上的分布式列存储系统；hbase是apachehadoop生态系统中的重要一员，主要用于海量结构化数据存储从逻辑上讲，hbase将数据按照表、行和列进行存储hbase表特点： 1.大：一个表可以有数十亿行，上百万列； 2.无模式：每行都有一个可排序的主键和任意多的列，列可以根据需要动态的增加，同一张表中不同的行可以有截然不同的列； 3.面向列：面向列（族）的存储
原创
2019-01-02 17:45:32
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Spark运行架构包括集群资源管理器（Cluster Manager）、运行作业任务的工作节点（Worker Nod
原创
2022-12-10 07:45:25
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