目录1、Yarn产生的原因1.1、MapreduceV1中，jobtracker存在瓶颈：1.2、将jobtracker的职责划分成两个部分：2、Yarn的架构2.1、ResourceManager ----> master node，可配多个RM实现HA机制，2.2、NodeManager ----> slave nodes，每台机器上一个2.3、ApplicationMaster
转载
2023-09-22 13:16:00
62阅读
Hadoop培训课程：HDFS的Master/Slave架构，相比于基于P2P模型的分布式文件系统架构，HDFS采用的是基于Master/Slave主从架构的分布式文件系统，一个HDFS集群包含一个单独的Master节点和多个Slave节点服务器，这里的一个单独的Master节点的含义是HDFS系统中只存在一个逻辑上的Master组件。一个逻辑的Master节点可以包括两台物理主机，即两台Mas
转载
2023-08-06 22:15:53
55阅读
1.思考 MR的缺点？不擅长实时计算 hadoop 的 文件是存储磁盘的 hdfs 内，传输相比内传会慢很多，相比较 Storm 和 Spark 的流处理，流处理不需要批处理的数据收集时间，也省去； 作业调度的时延。不擅长流式计算 流式计算的输入数据是动态的，但是MR 的输入数据集时静态的，不能动态变化。不擅长有向图的计算 多个应用存在依赖关系，后一个程序的输入是前一个的输出。MR 不能进行这样的
转载
2023-07-13 18:08:33
132阅读
1 MR的原理MapeReduce（简称MR）的是大数据计算引擎，相对于Linux awk等工具而已，最大的优势是可以分布式执行，充分利用计算机的多核性能。 一个MR作业（job）是客户端需要执行的一个工作单元，包括输入数据、MR程序和配置信息。作业又可以分成若干个任务（task）来执行，包括map任务和reduce任务。原始数据被MR按照HDFS的快大小（默认128M）分片（split），每一个
转载
2024-01-08 18:12:35
169阅读
一、MapReduce简介之前我们我们讲解了Hadoop的分布式文件储存系统HDFS，曾把它比作一个工厂的仓库。而今天我们要介绍的MapReduce（简称MR）分布式计算框架，就可以把他看作一个工厂的流水线。1、MR的编程思想MR的核心的思想就是分而治之，通俗的来说，就是将复杂的事情分割成很多小的事情，一一去完成，最终合并结果。那么我们可以明白MR的过程实际就是输入，分，处理，合并，输出。MR的过
转载
2024-01-02 10:22:43
148阅读
顺序组合式MapReduce任务、具有依赖关系的组合式MapReduce任务以及专门用于Map和Reduce主过程前处理和后处理的链式MapReduce任务。其中顺序组合式MapReduce任务可以经过变形成为迭代式的MapReduce任务。（1）顺序组合式MapReduce前一个MR的输出作为后一个MR的输入，自动的完成顺序化的执行。顺序组合式MR中的每一个子任务都需要专门的设置独立的配置代码，
转载
2023-11-01 16:19:07
111阅读
MR是HADOOP的核心计算框架。是一个可容错的并行处理集群。1. 核心思想MR的核心思想是分而治之（本来是基于整体数据的运算，结果将数据数据分割成很多个小的数据集。然后并行计算这些小数据集，最后将每个小数据集的计算结果进行汇总。得到最终的计算结果）。 整个过程分为Map阶段和Reduce阶段。第一阶段完全并行，互不相干。第二阶段的reduceTask的并发实例也互不相干。但是
转载
2023-07-11 22:47:38
115阅读
（1）进入Hive数据库在hive文件下: bin/hive（2）查看某个数据库show databases; （3）进入某个数据库 use xxx;系统默认使用default数据库：use default; （4）查看所有的表show tables; （5）显示表结构desc 表名;（6）查询表数据select * from 表名;（7）显示表名
转载
2023-05-30 10:53:40
123阅读
说明1、MapReduce适合做离线计算框架2、Storm适合做流式计算框架，实时计算3、Spark内存计算框架，适合做快速获取计算结果 1、基础知识核心理念是：移动计算而不移动数据移动计算：将你写好的程序分别拷贝一份到对应机器上，但是数据不移动； 计算步骤：数据切片---->map task计算 -->shuffle --->reduce--&g
转载
2023-09-22 12:52:58
54阅读
MR是分布式数据处理工具，在处理大数据的时候，会消耗占用大量的资源YARN(资源管理) =》MR若没有一个相应的角色对于资源使用情况进行管理，有可能会造成资源的冲突或者浪费对于1T的文件内容进行排序问题？1、安装大小切割成快，会造成字符被切碎了 2、按照行数切割（每10万行切割一次）（一次IO）3、切割之后，经过服务器的处理，每一个小文件内部有序，但是小文件之间无序 
转载
2023-07-12 13:33:31
82阅读
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
转载
2023-07-19 15:41:40
92阅读
1. HDFS优化
1.1 卷选择策略卷选择策略有两种： 第一种为集群默认的卷轮询方式，实现类：RoundRobinVolumeChoosingPolicy.java &
转载
2023-07-13 18:00:17
85阅读
1. MapRedue的认识MapReduce是一个分布式运算程序的编程框架，是Hadoop数据分析的核心框架。2.MR的优缺点优点 1.易于编程 简单实现一些接口，便可完成一个分布式程序 2.良好的扩展性 计算资源得不到满足的时候，可以简单的增加机器来扩展计算能力（增加的机器不用太好，普普通通就可以了） 3.高容错性 在进行运算的时候，其中一台机器发生损坏，可以把上面的计算任务转移到另外的一个节
转载
2023-12-27 12:42:02
65阅读
大数据（big data），一般来说是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。本文汇总了大数据面试中常见的问题及解答方案，供大家参考：1、Spark能否取代Hadoop？答： Hadoop包含了Common,HDFS,YARN及MapReduce，Spark从来没说要取代Hadoop，最多也就是取代掉MapReduce
转载
2023-07-12 12:46:54
98阅读
hadoop集群跑mr程序报错beyond physical memory limits
原创
2016-11-17 16:59:42
3381阅读
笔者将以第一人称视角向各位阐述MR，从两个大方向描述MR旨在将自己所学所会融进这套知识体系。 1. 站在系统设计的角度讲讲MR在hadoop生态系统中上下游扮演的角色起到了什么作用及为什么需要MR 2.技术性细节，MR的整个工作流程 如有不到之处烦请指正一 宏观剖析1 MR是什么？MapReduce是一种计算模型，用以进行大数据量的计算。其中Map对数据集上的独立元素进行指定的操作，生成键-值对形
转载
2024-01-30 19:02:30
143阅读
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
转载
2023-07-12 13:39:20
74阅读
1. 说明 前两篇分别介绍了Hadoop的配置方法和基本原理，本篇将介绍如何让程序借助Hadoop调用服务器集群中的算力。Hadoop是Java语言实现的，它不仅支持Java，还支持C++，Python等程序的分布计算。下面以Python为例介绍如何使用Hadoop的MapReduce功能。2. 工作过程 在原理部分介绍过，Hadoop分为两部分，一部分是存储，一部分是运算，而各个部分又可分为主控
转载
2023-05-24 14:14:26
201阅读
点赞
前言在前面的几章内, 我们主要讲解了如何进行简单的MR操作, 以及如何开发自定义组件.(Combiner/InputFormat等).在本章中, 我们主要讲解MR中的一个非常经典的问题: 如何实现Join操作?本文相关代码, 可在我的Github项目 https://github.com/SeanYanxml/bigdata/ 目录下可以找到. PS: (如果觉得项目不错, 可以给我一个Star.
MapReduceMR简介 MR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。 MR的核心功能是将用户编写的业务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。MR优点MR易于编程：写过的都懂良好的扩展性：当计算资源得不到满足时，可以简单的通过增加机器拓展其计算能力高容错性：当集群中一台机器挂了，它会将上面的计算任务转移到另
转载
2024-10-12 10:53:26
77阅读
