MapReduce架构

这是我收集的两本关于Hadoop的书,高清PDF版,在此和大家分享: 1.<Hadoop技术内幕:深入理解MapReduce架构设计与实现原理>董西成 著  机械工业出版社2013年5月出版 2.<Hadoop技术内幕:深入解析Hadoop Common和HDFS架构设计与实现原理>蔡斌.陈湘萍 著  机械工业出版社2013年4月出版 百度网盘下载地址: http://pan.baidu.com/s/1sjNmkFj

MapReduce架构是Hadoop框架中最核心的设计之一. MapReduce 的思想简单的一句话解释就是"任务的分解与结果的汇总".MapReduce 从名字上来看,两个动词Map 和Reduce, "Map(地图)"就是将一个图分解成为多个子图, "Reduce(缩小)"就是将分解后多任务处理的结果汇总起来,得出最后的分析结果. 通俗说MapReduce 是一套从海量源数据提取分析元素最后返回结果集的编程模型,将文件分布式存储到硬盘是第一步

1. MapReduce架构: 各个角色的功能:   2. MapReduce--容错性: JobTracker 单点故障,一旦出现故障,整个集群不可用 TaskTracker 周期性向JobTracker汇报心跳 一旦出现故障,上面所有任务将被调度到其他节点上 MapTask/ReduceTask 运行失败后,将被调度到其他节点上重新执行 3. MapReduce-资源组织方式: 机器用"slot"描述资源数量 由管理员配置slot数目(一般根据CPU,如一个cpu运行两个进程) 分

MapReduce架构与生命周期 概述:MapReduce是hadoop的核心组件之一,可以通过MapReduce很容易在hadoop平台上进行分布式的计算编程.本文组织结果如下:首先对MapReduce架构和基本原理进行概述,其次对整个MapReduce过程的生命周期进行详细讨论. 参考文献:董西城的<Hadoop技术内幕>以及若干论坛文章,无法考证出处. MapReduce架构和基本原理概述 MapReduce主要分为Map和Reduce两个过程,采用了M/S的设计架构.在1.0系列中,主

概述 hadoop主要是用于应对海量数据的存储和计算的,前面hdfs文件系统,则重点是用于海量数据的存储.那么有了这么多数据,我们又该怎么在这些数据里面来提取我们需要的信息呢?这个时候hadoop中出现了一个非常重要的成员MapReduce.MapReduce是一种编程模型,用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算.注意这个并行运算,它不再是我们传统意义上的串行计算,它可以在不同的进程中进行并行的运算.概念"Map(映射)"和"Reduce(归约)",是它们的主要思

前言: MapReduce是用于数据处理的一种编程模型,简单但足够强大,专门为并行处理大数据而设计.MapReduce的处理过程分为两个步骤:map和reduce.每个阶段的输入输出都是key-value的形式,key和value的类型可以自行指定.map阶段对切分好的数据进行并行处理,处理结果传输给reduce,由reduce函数完成最后的汇总.到了2.0之后,MapReduce可以理解为是一个jar包或一个程序,这个程序要运行在Yarn上面,上面有两个进程,ResourceManager和N

一个.combiner计划 每map它可能会产生大量的输出,combiner的作用是map输出端先做合并.reducer的数据量. combiner最基本是实现本地key的归并,combiner具有类似本地的reduce功能 假设不用combiner,那么,全部的结果都是reduce完毕.效率会相对低下. 使用combiner,先完毕的map会在本地聚合,提升速度. 注意:Combiner的输出是Reducer的输入,Combiner绝不能改变终于的计算结果. 所以从我的想法来看,Combine

Hadoop的mapreduce是一个快速.高效.简单用于编写的并运行处理大数据程序并应用在大数据集群上的编程框架.它将复杂的.运行于大规模集群上的并行计算过程高度的抽象到两个函数:map.reduce.适用于MP来处理的数据集(或者任务),需要满足一个基本的要求:待处理的数据集可以分解成许多小的数据集额,而且每一个小数据集都可以完全并行的进行处理. 图1.2-1MP框架数据流 MP框架包括一个主节点(ResourceManager).多个子节点(运行NodeManager)和MRAppMast

目录 1.MapReduce定义 2.MapReduce来源 3.MapReduce特点 4.MapReduce实例 5.MapReduce编程模型 6.MapReduce 内部逻辑 7.MapReduce架构 8.MapReduce框架的容错性 9.MapReduce资源组织方式 1.MapReduce 定义 Hadoop 中的 MapReduce是一个使用简单的软件框架,基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个商用机器组成的大型集群上,并以一种可靠容错式并行处理TB级别的数据集 2.MapR