Hadoop 读写流程和常用命令1.读流程client向分布式文件系统DistributionFileSystem发送读请求分布式文件系统与NameNode进行Rpc通信NameNode对文件是否存在,用户是否有权限等进行校验,校验如果成功,则向分布式系统返回一个FsDataInputStream对象(包含了文件由哪些块组成,block分布在哪些节点等等信息)client调用FsDataInput
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2023-09-20 10:31:19
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1.HDFS读数据流程
HDFS的读数据流程，如下图：
上图来源于网
客户端通过客户端通过Distributed FileSystem向NameNode请求下载文件，NameNode通过查询元数据，找到文件块所在的DataNode地址。挑选一台DataNode(就近原则，然后随机)服务器，请求读取数据。DataNode开始传输数据给客户端(从磁盘里面
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2023-09-20 07:24:25
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shuffle是MapReduce的核心，map和reduce的中间过程。Map负责过滤分发，reduce归并整理，从map输出到reduce输入就是shuffle过程。实现的功能分区决定当前key交给哪个reduce处理默认：按照key的hash值对reduce的个数取余进行分区 分组将相同key的value合并排序按照key对每一个keyvalue进行排序，字典排序过程 m
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2024-05-15 10:19:14
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一、回顾Reduce阶段三大步骤 在第四篇博文《初识MapReduce》中，我们认识了MapReduce的八大步骤，其中在Reduce阶段总共三个步骤，如下图所示：Shuffle操作，它针对多个map任务的输出按照不同的分区（Partition）通过网络复制到不同的reduce任务节点上，这个过程就称作为Shuffle。PS：Hadoop的shuffle过程就是从map端输出到redu
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2024-04-19 17:54:03
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读文件 读文件时内部工作机制参看下图： 客户端通过调用FileSystem对象（对应于HDFS文件系统，调用DistributedFileSystem对象）的open()方法来打开文件（也即图中的第一步），DistributedFileSystem通过RPC（Remote Procedure Call）调用询问NameNode来得到此文件最开始几个block的文件位置（第二
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2023-09-14 13:04:39
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《hadoop in action》中有一句话：“当reducer任务接收来自各个mapper的输出时，它按照键/值对中的键对输入数据进行排序，并将相同键的值归并。然后调用reduce（）函数”，也就是说，下面这幅图，shuffer and sort是在各个reduce task上执行的，执行完后调用reduce()函数。 其实这个图还不是很完整，最上端应该是InputFor
MapReduce整个工作流程：一、MapTask阶段（1）Read 阶段：Map Task 通过用户编写的 RecordReader，从输入 InputSplit 中解析出一个个 key/value。（2）Map 阶段：该节点主要是将解析出的 key/value 交给用户编写 map()
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2023-09-04 16:53:20
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Hadoop MapReduce 的 Shuffle 阶段是指从 Map 的输出开始，包括系统执行排序，以及传送 Map 输出到 Reduce 作为输入的过程。排序阶段是指对 Map 端输出的 Key 进行排序的过程。不同的 Map 可能输出相同的 Key，相同的 Key 必须发送到同一个 Reduce 端处理。Shuffle 阶段可以分为 Map 端的 Shuffle 阶段和 Reduce 端
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2023-07-12 15:20:07
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之前看了YARN权威指南后总结了YARN作业提交流程（），但还是不够清晰详细，所以转载这篇文章以便日后学习用。MR作业提交过程提交过程按这个图来，1.Job的submit()方法创建一个内 部的JobSummiter 实例，调用该实例submitJobInternal()方法。提交作业后，waitForCompletion()每秒轮询作业的进度，如果发现自上次报告后有改变，便把进度报告到控制台。作
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2023-07-21 14:39:43
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map->shuffle->reducemap->combine->partition->sort-> group->reducejob.setInputFormatClass，默认TextInputFormat，将数
原创
2023-07-11 00:10:57
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对于基于 MapReduce 编程范式的分布式计算来说，本质上而言，就是在计算数据的交、并、差、聚合、排序等过程。而分布式计算分而治之的思想，让每个节点只计算部分数据，也就是只处理一个分片，那么要想求得某个key 对应的全量数据，那就必须把相同 key 的数据汇集到同一个 Reduce 任务节点来处理，那么 Mapreduce 范式定义了一个叫做 Shuffle 的过程来实现这个效果。Hadoop
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2023-09-01 08:18:11
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Shuffle描述的是数据从Map端到Reduce端的过程，大致分为排序（sort）、溢写（spill）、合并（merge）、拉取拷贝（Copy）、合并排序（merge sort）这几个过程，大体流程如下： 上图的Map的输出的文件被分片为红绿蓝三个分片，这个分片的就是根据Key为条件来分片的，分片算法可以自己实现，例如Hash、Range等，最终Reduce任务只拉取对应颜色的数据来进行处理，就
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2023-09-01 08:17:49
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一、概要描述 在Child的main函数中通过TaskUmbilicalProtocol协议，从TaskTracker获得需要执行的Task，并调用Task的run方法来执行。在ReduceTask而Task的run方法会通过java反射机制构造Reducer，Reducer.Context，然后调用构造的Reducer的run方法执行reduce操作。不同于map任务，在执行reduce任务前
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2024-01-11 20:22:48
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本人自学Hadoop也有一段时间了，由于最近工作不太忙，想利用业余空闲时间来实现一下基于Hadoop的ETL，不过本人不太清楚别人是怎么实现的，而且网上资料有限，可能会是一个坑，不过感觉和大家分享下，还是有些帮助的，也借此做下笔记。现在阶段的大数据的ETL主要分为三个阶段：抽取、转换、加载，如图这三个阶段具体到实际项目中也就是数据的导入、数据的分析以及数据的导出。数据的导入：一般来说我们操作的数据
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2023-07-13 17:57:03
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hadoop运行原理之shufflehadoop的核心思想是MapReduce，shuffle又是MapReduce的核心。shuffle的主要工作是从Map结束到Reduce开始之间的过程。 shuffle阶段又可以分为Map端的shuffle和Reduce端的shuffle。Map端的shuffleMap端会处理输入数据并产生中间结果，这个中间结果会写到本地磁盘，而不是HDFS。每个Map的输
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2023-09-20 07:15:01
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Shuffle过程是MapReduce的核心，也被称为奇迹发生的地方。要想理解MapReduce， Shuffle是必须要了解的。我看过很多相关的资料，但每次看完都云里雾里的绕着，很难理清大致的逻辑，反而越搅越混。前段时间在做MapReduce job 性能调优的工作，需要深入代码研究MapReduce的运行机
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2023-12-29 23:34:23
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目录一、HDFS读写数据流程1、HDFS读数据（下载）流程2、HDFS的写数据（上传）流程二、NN、2NN、DN工作机制1、2NN产生背景2、NameNode工作机制3、DataNode工作机制4、NameNode故障处理 一、HDFS读写数据流程1、HDFS读数据（下载）流程客户端通过Distributed FileSystem（分布式文件系统）向NameNode（索引）请求下载文件，Name
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2023-06-02 14:42:53
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1.下载的安装包（以下为安装包）,将安装包用Xftp放置在客户机的对应目录下（opt/software）
hadoop-3.1.4.tar.gz2.解压hadoop，解压命令如下：tar -zxvf /opt/software/hadoop-3.1.4.tar.gz -C /usr/app3.修改配置文件
（1）修改hadoop-env.sh和yarn-env.shvi /usr/app/hado
原创
2024-04-17 08:33:56
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# Hadoop的读写过程
Hadoop是一个开源框架，允许分布式处理大量数据。它主要由两个核心组件：Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce计算模型组成。本文将探讨Hadoop的读写过程，并通过代码示例和关系图进行说明。
## Hadoop的写过程
在Hadoop中，数据的写入是对HDFS的操作。数据被写入HDFS时，会经历以下步骤：
1. **客户端向NameNode
原创
2024-09-27 07:28:29
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Hadoop生产环境搭建
1. 将安装包hadoop-2.x.x.tar.gz存放到某一目录下，并解压。
2. 修改解压后的目录中的文件夹etc/hadoop下的配置文件（若文件不存在，自己创建。）
包括hadoop-env.sh,mapred-site.xml,core-site.xml,hdfs-site.xml,yarn-site.xml
3. 格式化并启动HDFS
4. 启动YA
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2023-08-10 09:32:31
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