MapReduce框架原理 MapReduce核心思想 分布式的运算程序往往需要分成至少 个阶段。 第一个阶段的MapTask并发实例，完全并行运行，互不相干。 第二个阶段的ReduceTask并发实例互不相干，但是他们的数据依赖于上一个阶段的所有MapTask并发实例的输出。 MapReduce编程模型只能包含一个Map阶段和一个Reduce阶段，如果用户的业务逻辑非常复杂，那就只能多个Map ...
2019-01-29 17:45 0 568 推荐指数：
第3章 MapReduce框架原理3.1 InputFormat数据输入3.1.1 切片与MapTask并行度决定机制3.1.2 Job提交流程源码和切片源码详解3.1.3 FileInputFormat切片机制3.1.4 CombineTextInputFormat切片机制3.1.5 ...
在说Hadoop Yarn的原理之前，我们先来看看Yarn是怎样出现的。在古老的Hadoop1.0中，MapReduce的JobTracker负责了太多的工作，包括资源调度，管理众多的TaskTracker等工作。这自然就会产生一个问题，那就是JobTracker负载太多，有点“忙不过来 ...
文件为转载：http://blog.csdn.net/liuwenbo0920/article/details/43304243 一.YARN基本架构 YARN是Hadoop 2.0中的资源管理系统，它的基本设计思想是将MRv1中的JobTracker拆分成了两个独立的服务：一个全局 ...
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。Map ...
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 ...
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 ...
我们对Hadoop有了初步的认知，得有NameNode,DataNode,NameNode和D ...
Hadoop 3个核心组件： 分布式文件系统：Hdfs——实现将文件分布式存储在很多的服务器上（hdfs是一个基于Linux本地文件系统上的文件系统） 分布式运算编程框架：Mapreduce——实现在很多机器上分布式并行运算 分布式资源调度 ...
