推荐 MapReduce分析明星微博数据 http://git.oschina.net/ljc520313/codeexample/tree/master/bigdata/hadoop/mapreduce/05.%E6%98%8E%E6%98%9F%E5 ...
在Hadoop中,每个MapReduce任务都被初始化为一个job,每个job又可分为两个阶段:map阶段和reduce阶段。这两个阶段分别用两个函数来表示。Map函数接收一个 lt key,value gt 形式的输入,然后同样产生一个 lt ey,value gt 形式的中间输出,Hadoop会负责将所有具有相同中间key值的value集合在一起传递给reduce函数,reduce函数接收一 ...
2016-05-12 22:13 0 2382 推荐指数:
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通过前面的实例,可以基本了解MapReduce对于少量输入数据是如何工作的,但是MapReduce主要用于面向大规模数据集的并行计算。所以,还需要重点了解MapReduce的并行编程模型和运行机制。 我们知道,MapReduce计算模型主要由三个阶段构成:Map、shuffle ...
以WordCount程序为例,假设有三台DataNode,每台DataNode有不一样的数据,如下表格所示: DataNode1 ...
在hadoop1.0版本以前我们的Mapreduce是被当作资源调度和计算框架来使用的,成为了hadoop运行生态圈的瓶颈,所以在hadoop2.0版本以上引入了yarn的概念,使Mapreduce完全成为分布式计算框架,而Yarn成为了分布式资源调度。虽然mapreduce处理速度很慢,IO操作 ...
这几天一直在尝试一个mapreduce的例子,但是一直都是卡在mapreduce.Job: Running job: job_1553100392548_0001,查看日志也不报错,查看每个配置文件没有问题,很纳闷。今晚决定把整个流程梳理一下,试图找出问题原因,果然功夫不负有心人。 首先来说一下 ...
1:MapReduce的概述: (1):MapReduce是一种分布式计算模型,由Google提出,主要用于搜索领域,解决海量数据的计算问题. (2):MapReduce由两个阶段组成:Map和Reduce,用户只需要实现map()和reduce()两个函数,即可实现分布式计算,非常简单 ...
1.MapReduce的核心编程思想 2.yarn集群工作机制 3.maptask并行度与决定机制 4.maptask工作机制 5.MapReduce整体流程 6.shuffle机制 7.yarn架构 ...
MapReduce常见编程实例集锦。 WordCount单词统计 数据去重 倒排索引 1. WordCount单词统计 (1) 输入输出 输入数据: 输出结果: (2) 代码实现及分析 ...