前言 　　前面以前把关于HDFS集群的所有知识给讲解完了，接下来给大家分享的是MapReduce这个Hadoop的并行计算框架。 一、背景 1）爆炸性增长的Web规模数据量 　　 2）超大的计算量/计算复杂度 　　 3）并行计算大趋所势 　　 二、大数据的并行计算 1）一个 ...

1. MapReduce 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 核心功能是将用户编写的业务逻辑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 ...

初始Hadoop hadoop概述 查看官网，了解hadoop是一个开源的可靠的可扩展的分布式框架，它有很多的组件，比如Common,HDFS YARN,MapReduce. Common：支持其他Hadoop模块的常用实用程序 HDFS：是一个分布式文件系统，提供对应 ...

对技术，我还是抱有敬畏之心的。 Hadoop概述 Hadoop是一个开源分布式云计算平台，基于Map/Reduce模型的，处理海量数据的离线分析工具。基于Java开发，建立在HDFS上，最早由Google提出，有兴趣的同学可以从Google三驾马车: GFS,mapreduce ...

本文是对Hadoop2.2.0版本的MapReduce进行详细讲解。请大家要注意版本，因为Hadoop的不同版本，源码可能是不同的。 以下是本文的大纲： 1.获取源码2.WordCount案例分析3.客户端源码分析4.小结5.Mapper详解 　　5.1.map输入 　　5.2.map输出 ...

Mapreduce基础编程模型：将一个大任务拆分成一个个小任务，再进行汇总。 MapReduce是分两个阶段：map阶段：拆；reduce阶段：聚合。 hadoop环境安装 （前者是运行的结果集，后者是执行程序的状态） more part-r-00000 到这里已经 ...

a. 由于MapReduce的shuffle过程需写磁盘，比较影响性能；而Spark利用RDD技术，计算在内存中进行. b. MapReduce计算框架(API)比较局限, 而Spark则是具备灵活性的并行计算框架. c. 再说说Spark API方面- Scala: Scalable ...

主要内容： mapreduce编程模型再解释； ob提交方式： windows->yarn windows->local ； linux->local linux->yarn； 本地运行debug调试观察 ...