MapReduce的定义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的核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件结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。MapReduce的优缺点优点: MapReduce易于编程,他简单的实现一些接口,就可以完成一个分布式程序。这个分布式程序可以分布到
因为涉及到机器学习,首先一点需要说明的就是为什么使用Mapreduce而不是Spark,其实Mapreduce之所以一直被人诟病就是因为Mapreduce是基于磁盘交互的迭代计算框架,在迭代过程中(不是中间shuffle结果)都是基于磁盘交互,也就是写入磁盘再从磁盘中读出。这里需要说明的是很多文章对于S
转载
2023-12-27 10:04:51
19阅读
一、Hbase数据库HBase是一种“NoSQL”数据库。HBase具有很多支持线性和模块化缩放的功能。通过添加商品类服务器上托管的RegionServers来扩展HBase集群。例如,如果一个集群从10个扩展到20个RegionServers,则它在存储和处理能力方面都会翻倍。RDBMS可以很好地扩展,但只能达到某一点 - 具体而言就是单个数据库服务器的大小 - 并且为了获得最佳性能,需要专门的
转载
2023-11-08 22:32:37
65阅读
Spark是一个小巧玲珑的项目,由Berkeley大学的Matei为主的小团队所开发。使用的语言是Scala,项目的core部分的代码只有63个Scala文件,充分体现了精简之美。Spark之依赖(1)MapReduce模型作为一个分布式计算框架,Spark采用了MapReduce模型。在它身上,Google的MapReduce和Hadoop的痕迹很重,很明显,它并非一个大的创新,而是微创新。在基
转载
2023-08-28 21:53:40
81阅读
在对各种日志进行统计时,逻辑通常是比较简单的,当文件存储在hdfs上时,就会被切分成许多block,针对一个具体存储节点,一般是存储的是某个文件的某个块,因此,在这种情况下做统计,永远是一个局部的数据,如果客户端读文件的每个block,最后做统计,就变成了一个单机版,用单
转载
2024-10-14 19:51:49
21阅读
是一个并行计算框架(计算的数据源比较广泛-HDFS、RDBMS、NoSQL),Hadoop的 MR模块充分利用了HDFS中所有数据节点(datanode)所在机器的内存、CUP以及少量磁盘完成对大数据集的分布式计算。MapReduce将计算分为两个阶段:通过将一个大的计算任务分割成若干个小任务(计算目标数据集的分割),每一个小任务会分配给所有的计算节点(datanode所在物理机器)完成对局部数据
hbase的计算依赖mapreduce吗?这是一个涉及到HBase和MapReduce架构的重要问题。在很多大数据处理场景中,HBase作为一种NoSQL数据库,常常与MapReduce结合使用以提高数据处理效率。以下是关于这个问题的详细技术文档,涵盖了从环境预检到最佳实践的各个方面。
## 环境预检
为了确保在部署HBase之前系统的兼容性和可靠性,以下是预检所需的四象限图和兼容性分析。
难得想写个mapreduce程序。发现已经不记得须要加入那些jar包了,网上找了一会也没发现准确的答案。幸好对hadoop体系结构略知一二。迅速试出了写mapreduce程序须要的五个jar包。 不多不少,5个包足矣……贴出来免得其朋友再走弯路 (请忽视包的版本号不一致问题,是我从其它项目中东拼西凑
转载
2016-03-01 11:08:00
241阅读
2评论
来自于某本大牛英文专著。翻译稿。 讲解在Hadoop中的文件处理。介绍如何有效地进行压缩,包括如何选择压缩格式,如何在HDFS,MapReduce,Pig,Hive中压缩较小的文件。
5.2 基于压缩的高效存储(仅包括技术25,和技术26)数据压缩可以减小数据的大小,节约空间,提高数据传输的效率。在处理文件中,压缩很重要。在处理Hadoop的文
转载
2023-12-05 19:58:02
38阅读
Linux命令汇总:
hadoop辅助yarn运行mapreduce程序命令:
hadoop jar 包名 主类名 读取文件名 输出目录
查看文件权限:
ls -la
修改文件权限:
chmod 600(755、777) 文件名
修该属主:(root权限下)
chown (-R、*) 用户名1:用户名2&
转载
2024-05-30 12:14:09
29阅读
一.模块的概念 Linux系统按照程序运行空间(或权限)分用户空间和内核空间,内核空间运行linux内核程序代码。Linux内核代码属于单内核(monolithic kernel),其优点是允许效率高,所有的内核代码都集成一体,代码的耦合度高。然而其缺点就是其优点导致,可扩展性和维护性差,比较麻烦。LKM模块机制解决了linux内核的缺陷,其提供了内核可以动态接入和卸载一
## HBase不依赖MapReduce的探秘
HBase是一个开源的、分布式的、可扩展的NoSQL数据库,主要用于实时读写大量数据。与传统的Hadoop生态系统中的MapReduce紧密集成的方式不同,HBase的发展和设计使得它可以独立于MapReduce进行高效的数据存取。本文将深入探讨HBase的工作原理,以及如何在不借助MapReduce的情况下进行对HBase的操作,配合代码示例和流
原创
2024-10-29 05:42:31
43阅读
# 如何在Spark中实现HBase的MapReduce:Maven依赖包配置教程
随着大数据时代的到来,Apache Spark和HBase都是处理大规模数据的重要工具。许多开发者希望将这两者结合起来,以发挥他们各自的优势。本文将指导您实现“Spark与HBase集成的MapReduce”,并使用Maven管理依赖包。接下来,我们将详细介绍整个流程。
## 整体流程概述
下面是实现Spar
MapReduce 编程模型给出了其分布式编程方法,共分 5 个步骤: 1) 迭代(iteration)。遍历输入数据, 并将之解析成 key/value 对。 2) 将输入 key/value 对映射(map) 成另外一些 key/value 对。 3) 依据 key 对中间数据进行分组(grouping)。 4) 以组为单位对数据进行归约(reduce)。 5) 迭代。 将最终产生的 key/
转载
2024-01-03 11:30:42
58阅读
Nginx vs Apache
什么是Nginx代理代理服务器,它和Apache相比又有什么区别呢?你又该如何选择使用呢,用其中一个还是两者都用?我们将会在这里探索一下这些问题的答案。 Apache服务器从1995年就开始使用了。相比其他产品,Apache服务器是使用最多的,其次是微软的IIS服务器。 由于开源的Apache服务器已经被使用多年,并且有众
转载
2024-06-05 13:27:13
89阅读
之前介绍了springboot是有多么的好,那么,我们现在通过一个小demo来看他是有多么的强大!一、核心pom引入我们可以知道一般的项目引入了的基本包和spring一些连接池,再加上几个配置文件还有应用服务器(或者web服务器),就可以直接运行起来了。那么springboot要如何做呢?首先就是核心依赖了:<parent>
<groupId>org.springfram
转载
2023-09-23 08:42:29
70阅读
文章目录依赖依赖配置依赖传递依赖传递时版本冲突可选依赖排除依赖依赖范围依赖范围依赖范围的传递性 依赖依赖配置项目运行所需要的jar包,可以配置0个或者多个依赖 配置依赖的格式<!--依赖群-->
<dependencies>
<!--具体的依赖-->
<dependency>
<!--依赖群组的id-->
文章目录一、MapReduce工作流程1.1 MapTask工作机制1.2 Shuffle工作机制1.3 ReduceTask工作机制二、InputFormat数据输入2.1 数据切片2.2 FileInputFormat实现类①TextInputFomat②KeyValueInputFomat③NLineInputFomat④CombineFileInputFormat⑤FixedLength
转载
2024-09-29 08:49:55
67阅读
# Java JsonFormat 依赖实现指南
对于刚步入Java开发领域的小白来说,处理JSON数据可能会感到复杂。但是,通过使用合适的工具和库,您可以轻松地实现JSON的解析和格式化。本文将指导您如何在Java项目中实现`JsonFormat`所需的依赖,并详细阐述每一步的实施过程。
## 流程概述
以下是实现“Java JsonFormat需要的依赖”的简要流程:
| 步骤
# 如何在Java中实现Thrift依赖
Apache Thrift是一个用于跨语言服务开发的高效框架。在Java中使用Thrift时,需要正确设置依赖项和环境。本文将指导你如何在Java项目中实现Thrift所需的依赖,包括使用Maven进行依赖管理的步骤。
## 整体流程
以下是实现Thrift Java依赖的步骤概述:
| 步骤 | 描述 |
|--