【hadoop】MapReduce分布式计算框架原理
PS：实操部分就省略了哈，准备最近好好看下理论这块，其实我是比较懒得哈！！！ <?>MapReduce的概述 MapReduce是一种计算模型，进行大数据量的离线计算。MapReduce实现了Map和Reduce两个功能：其中Map是滴数据集上的独立元素进行指定的操作 ...
原文：Hadoop- MapReduce分布式计算框架原理
分布式计算： 原则：移动计算而尽可能减少移动数据 减少网络开销 分布式计算其实就是将单台机器上的计算拓展到多台机器上并行计算。 MapReduce是一种编程模型。Hadoop MapReduce采用Master slave 结构。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。核心思想是：分而治之。Mapper负责分，把一个复杂的业务，任务分成若干个简单的任 ...
2017-08-15 01:50 0 5556 推荐指数：
相关推荐
2_分布式计算框架MapReduce
一、mr介绍 1、MapReduce设计理念是移动计算而不是移动数据,就是把分析计算的程序,分别拷贝一份到不同的机器上,而不是移动数据. 2、计算框架有很多,不是谁替换谁的问题,是谁更适合的问题.mr离线计算框架 适合离线计算;storm流式计算框架 适合实时计算;sprak内存计算框架 适合 ...
Hadoop介绍-2.分布式计算框架Hadoop原理及架构全解
Hadoop是Apache软件基金会所开发的并行计算框架与分布式文件系统。最核心的模块包括Hadoop Common、HDFS与MapReduce。 HDFS HDFS是Hadoop分布式文件系统（Hadoop Distributed File System）的缩写，为分布式计算存储提供了底层 ...
分布式计算框架Gearman原理详解
什么是Gearman？ Gearman提供了一个通用的应用程序框架，用于将工作转移到更适合于工作的其他机器或流程。它允许你并行工作，负载平衡处理，并在语言间调用函数。它可用于从高可用性网站到传输数据库复制事件的各种应用程序。换句话说，它是分布式处理交流的神经系统。关于Gearman的一些优点 ...
分布式计算框架Spark
Apache Spark是一个开源分布式运算框架，最初是由加州大学柏克莱分校AMPLab所开发。 Hadoop MapReduce的每一步完成必须将数据序列化写到分布式文件系统导致效率大幅降低。Spark尽可能地在内存上存储中间结果， 极大地提高了计算速度。 MapReduce是一路计算的优秀 ...
分布式计算框架——Spark
产生的背景 1）MapReduce有较大的局限性 仅支持Map、Reduce两种语义操作 执行效率低，时间开销大 主要用于大规模离线批处理 不适合迭代计算、交互式计算、实时流处理等场景 2）计算框架种类多，选型难，学习成本高 批处理：MapReduce 流处理：Storm、Flink 交互式计算 ...
分布式计算框架
MapReduce 简介 概念 面向批处理的分布式计算框架 一种编程模型: MapReduce程序被分为Map(映射)和Reduce(化简)阶段 核心思想 分而治之, 并行计算 移动计算而非移动数据 特点 MapReduce有几个特点： 移动计算 ...
分布式计算框架综述
最近在写本科的毕业论文，题目是有关于MapReduce的并行化处理，老师给出修改意见中提到了关于分布式计算框架的的国内外研究现状，一开始并没有搞懂分布式计算机框架，以为是MapReduce。MapReduce只是一种并行编程模式，也可以是一种并行框架，并不是分布式计算框架。百度得知 ...