MapReduceHadoop中MapReduce提供的主要是离线端的数据分析。根据其原理，可以将其分为两个阶段MapReduce阶段Hadoop在MapReduce设计方面主要有两个重要思想：化整为零，分而治之。数据加工终端化。数据在终端加工要比数据传输后再加工节省资源。输入输出分析InputFormatInputSplit是Hadoop定义的用以 传送每个单独的map的数据，InputSpli
建议：结合第四版Hadoop权威指南阅读，更有利于理解运行机制运行一个 MR 程序主要涉及以下 5 个部分：客户端： 提交 MR 作业，也就是我们运行 hadoop jar xxx 的命令后，启动的 Java 程序YARN ResourceManager： YARN 集群主节点，负责协调集群上计算资源的分配YARN NodeManager：YARN 集群从节点，负责启动和监视机器上的容器（cont
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2023-07-19 15:41:40
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一、概述 Hadoop中mr类图大致如下所示，其中只是简单列出了一些主要的功能模块。 JobConf、JobTracker、TaskTracker、RPC Server等组件。在图中，我用红色框框框出了一些基本的类。此图基本反映了MR的类图结构。 一个简单的job在hadoop上面跑起来，基本可以分为10个步骤。如下图所示：
其中第7条线heartbeat应该是比较复杂且具有代表性的。
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2024-07-29 16:02:37
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# 如何实现 Hadoop Metrics
Hadoop Metrics 是一个用于监控和管理 Hadoop 生态系统性能的工具。通过收集和分析运行时数据，用户能够很好地掌握集群的健康状态。在这篇文章中，我们将指导一个新手开发者如何实现 Hadoop Metrics，具体步骤和代码示例将以简明的方式呈现。
### 流程概述
首先，我们需要了解实现 Hadoop Metrics 的基本步骤。以
原创
2024-08-12 03:29:56
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hadoop mr数据流
1. /*
2. 符注:
3. ()内为数据;[]内为处理;
4. {}内为框架模块;
5. ()数据若无说明则为在内存;
6. ->本机数据流;=>网络数据流;~>分布式-本地读写数据流;
7. /**/为标注;
8. */
9. (分布式源文件)~>{JobTracker分配到各TaskTracker本机上
Hadoop（二）Hadoop运行模式1.完全分布式模式环境搭建1.1 常用命令1.2 SSH免密登录1.3 集群配置1.4 群起集群1.5 集群故障处理2.配置历史服务器3.配置日志聚集4.一键启动集群 Hadoop运行模式包括：本地模式、伪分布式模式以及完全分布式模式 本地模式：单机运行，只是用来演示一下官方案例。生产环境不用伪分布式模式：也是单机运行，但是具备Hadoop集群的所有功能，一
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2024-09-26 10:45:31
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Hadoop YARN直接源于MRv1在几个方面的缺陷，扩展性受限、单点故障、难以支持MR之外的计算。多计算框架各自为战，数据共享困难。MR：离线计算框架，Storm：实时计算框架，Spark内存计算框架。Hadoop 2.0有HDFS、MapReduce和YARN三个分支组成.HDFS:NN Federation 、HA; MaoReduce:运行在YARN上的MR；YARN：资源管理系统 Y
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2023-07-12 13:39:20
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mrjob是一个用于在Hadoop集群上运行MapReduce任务的Python库。它提供了一种简单而强大的方式来编写和运行MapReduce作业，而无需编写Java代码。本文将介绍mrjob的一些基本概念和如何使用它在Hadoop上运行MapReduce任务。
# mrjob的基本概念
在深入探讨如何在Hadoop上运行mrjob之前，让我们先了解一些mrjob的基本概念。
## MapR
原创
2023-08-26 09:38:52
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咱们一般写mapreduce是通过java和streaming来写的，身为pythoner的我，java不会，没办法就用streaming来写mapreduce日志分析。 这里要介绍一个模块，是基于streaming搞的东西。mrjob 可以让用 Python 来编写 MapReduce 运算，并在多个不同平台上运行，你可以：使用纯 Python 编写多步的 MapReduce 作业在本机上进行测
原创
2013-12-24 14:02:28
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# 使用Hadoop Metrics上报Prometheus的完整指南
在大数据环境中，监控和管理系统的性能至关重要。Hadoop作为一种广泛使用的大数据处理框架，通常会与Prometheus这样的监控系统配合使用，以确保系统的健康运行。本文将介绍如何将Hadoop的Metrics上报至Prometheus，并通过示例代码展示具体的实现过程。
## 什么是Hadoop Metrics？
Ha
原创
2024-09-21 03:34:36
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转载请注明出处：http://blog.csdn.net/l1028386804/article/details/79056120一、环境准备想了解如何使用原生Python编写MapReduce程序或者如何搭建
原创
2022-03-01 15:04:20
805阅读
1. 序列化 1.1 序列化与反序列化的概念 序列化：是指将结构化对象转化成字节流在网上传输或写到磁盘进行永久存储的过程 反序列化：是指将字节流转回结构化对象的逆过程 1.2 序列化的应用 序列化用于分布式数据处理的两大领域进程间通信永久存储 1.3 序列化的格式要求紧凑：体积小，节省带宽快速：序列化过程快速可扩展：新 API 支持旧数据
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2024-06-21 06:00:47
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从数据爆炸开始。。。一、 第三次工业革命 第一次：18世纪60年代，手工工厂向机器大生产过渡，以蒸汽机的发明和使用为标志。 第二次：19世纪70年代，各种新技术新发明不断被应用于工业生产，以电力的发明使用为标志。为标志。 二、 信息技术发展带来的数据爆炸纽约证券所交易 &n
转载请注明出处：http://blog.csdn.net/l1028386804/article/details/79056120一、环境准备想了解如何使用原生Python编写MapReduce程序或者如何搭建Hadoop环境请参考博文《Python之——使用原生Python编写Hadoop MapReduce程序(基于Hadoop 2.5.2) 》的内容Mrjob(http:
原创
2018-01-14 14:15:18
416阅读
1. MapReduce使用 MapReduce是Hadoop中的分布式运算编程框架，只要按照其编程规范，只需要编写少量的业务逻辑代码即可实现一个强大的海量数据并发处理程序2. 运行Hadoop自带的MapReduce程序（word count单词统计功能）hadoop fs -mkdir -p /wordcount/input 2.上传文件到HDFS指定目录：hadoop fs -put a
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2023-06-29 14:19:51
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Hadoop集群配置部分参数： 设置dfs.name.dir 时，通过逗号分隔多个值，可以使namenode将元数据存储到多个副本，以便namenode出错时恢复。 dfs.data.dir也可设置多个目录，但是其目的不是为了冗余容错，而是可以循环写入，提高性能。 fs.checkpoint.dir也可设置多个目录，以保存检查点。和namenode一样，其支持冗余备份。 以上设置的目录，默认
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2024-05-17 12:54:43
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Server端：yum install rrdtool ganglia ganglia-gmetad ganglia-gmond ganglia-web httpd phpClient端：yum insthown ganglia:ganglia /var/lib/...
原创
2023-03-28 06:46:18
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通过 Metrics API，您可以获得指定节点或 pod 当前使用的资源量。此 API 不存储指标值，因此想要获取某个指定节点10分钟前的资源使用量是不可能的；
此 API 和其它 Kubernetes API 一起位于同一端点（endpoint）之下，是可发现的，路径为/apis/metrics.k8s.io
原创
2020-02-28 18:37:47
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最近发现一个很好玩的Python库，可以方便的使用在Python下编写MapReduce任务，直接使用Hadoop Streaming在Hadoop上跑。对于一般的Hadoop而言，如果任务需要大量的IO相关操作（如数据库查询、文件读写等），使用Python还是Java、C++，性能差别不大，而如果需要大量的数据运算，那可能Python会慢很多（语言级别上的慢），参考这里。最常见的如日志分析、Qu
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2023-09-25 18:53:48
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# Java Metrics and Prometheus Metrics
Java Metrics and Prometheus Metrics are two popular libraries used for collecting and monitoring metrics in Java applications. In this article, we will explore w
原创
2023-12-11 15:23:28
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