1 概述 該瞅瞅MapReduce的內部運行原理了，以前只知道個皮毛，再不搞搞，不然怎么死的都不曉得。下文會以2.4版本中的WordCount這個經典例子作為分析的切入點，一步步來看里面到底是個什么情況。 2 為什么要使用MapReduce Map/Reduce，是一種模式，適合解決並行計算 ...

JobClient JobClient是提交job的客戶端，當創建一個實例時，構造函數里面要做的事情是： 創建完實例，向JobTracker提交一個job使用的方法是： ...

一、概述 理解Hadoop的Shuffle過程是一個大數據工程師必須的，筆者自己將學習筆記記錄下來，以便以后方便復習查看。 二、 MapReduce確保每個reducer的輸入都是按鍵排序的。系統執行排序、將map輸出作為輸入傳給reducer的過程稱為Shuffle。 2.1 map端 ...

MapReduce的設計思想 主要的思想是分而治之(divide and conquer),分治算法。 將一個大的問題切分成很多小的問題，然后在集群中的各個節點上執行，這既是Map過程。在Map過程結束之后，會有一個Ruduce的過程，這個過程即將所有的Map階段產出 ...

MapReduce過程源碼分析 Mapper   首先mapper完成映射，將word映射成(word,1)的形式。   MapReduce進程，Map階段也叫MapTask，在MapTask中會通過run()方法來調用我們用戶重寫的mapper() 方法，   分布式的運算程序往往需要分成 ...

前言 　　上一篇我們分析了一個MapReduce在執行中的一些細節問題，這一篇分享的是MapReduce並行處理的基本過程和原理。 　　Mapreduce是一個分布式運算程序的編程框架，是用戶開發“基於hadoop的數據分析應用”的核心框架。　　Mapreduce核心功能是將用戶編寫的業務邏輯 ...

前言 　　剛才發生了悲傷的一幕，本來這篇博客馬上就要寫好的，花了我一晚上的時間。但是剛才電腦沒有插電源就沒有了。很難受！想哭，但是沒有辦法繼續站起來。 　　前面的一篇博文中介紹了什么是MapReduce，這一篇給大家詳細的分享一下MapReduce的運行原理。 一、寫一個MapReduce ...

這是我的分析，當然查閱書籍和網絡。如有什么不對的，請各位批評指正。以下的類有的並不完全，只列出重要的方法。 如要轉載，請注上作者以及出處。 一、源碼閱讀環境 需要安裝jdk1.7.0版本及其以上版本，還需要安裝Eclipse閱讀hadoop源碼。 Eclipse安裝教程參見我的博客 ...