yarn与第一代mapreduce比较

将手机用户使用流量的数据进行分组,排序: 测试准备: 首先同步时间,然后master先开启hdfs集群,再开启yarn集群:用jps查看: master上: 先有NameNode.SecondaryNameNode;再有ResourceManager; slave上:   先有DataNode:再有NodeManager: 如果master启动hdfs和yarn成功,但是slave节点有的不成功,则可以使用如下命令手动启动: hadoop-daemon.sh start datanode yar

将user表计算后的结果分区存储 测试准备: 首先同步时间,然后master先开启hdfs集群,再开启yarn集群:用jps查看: master上: 先有NameNode.SecondaryNameNode;再有ResourceManager; slave上:   先有DataNode:再有NodeManager: 如果master启动hdfs和yarn成功,但是slave节点有的不成功,则可以使用如下命令手动启动: hadoop-daemon.sh start datanode yarn-da

一. HDFS介绍: Hadoop2介绍 HDFS概述 HDFS读写流程   1.  Hadoop2介绍 Hadoop是Apache软件基金会旗下的一个分布式系统基础架构.Hadoop2的框架最核心的设计就是HDFS.MapReduce和YARN,为海量的数据提供了存储和计算. HDFS主要是Hadoop的存储,用于海量数据的存储: MapReduce主要运用于分布式计算: YARN是Hadoop2中的资源管理系统. Hadoop1和Hadoop2的结构对比: Hadoop2主要改进: YARN

(1)配置集群 (a)配置hadoop-2.7.2/etc/hadoop/yarn-env.sh 配置一下JAVA_HOME export JAVA_HOME=/home/hadoop/bigdatasoftware/jdk1.8.0_161 (b)配置yarn-site.xml <!-- reducer获取数据的方式 --> <property> <name>yarn.nodemanager.aux-services</name> <value>

为什么要有Hadoop? 从计算机诞生到现今,积累了海量的数据,这些海量的数据有结构化.半结构化.非 结构的数据,并且这些海量的数据存储和检索就成为了一大问题. 我们都知道大数据技术难题在于一个数据复杂性.数据量.大规模的数据计算. Hadoop就是为了解决这些问题而出现的. Hadoop的诞生 Doug Cutting是Lucene的作者,当时Lucene面临和谷歌同样的问题,就是海量的数据存储和检索,于是就诞生了Nutch. 在这之后,谷歌的大牛就为解决这个问题发了三篇论文(GFS.Map-

Hadoop越来越火,围绕Hadoop的子项目更是增长迅速,光Apache官网上列出来的就十几个,但是万变不离其宗,大部分项目都是基于Hadoop Common. MapReduce更是核心中的核心.那么到底什么是MapReduce,它具体是怎么工作的呢? 关于它的原理,说简单也简单,随便画个图喷一下Map和Reduce两个阶段似乎就完了.但其实这里面还包含了很多的子阶段,尤其是Shuffle,很多资料里都把它称为MapReduce的“心脏”,和所谓“奇迹发生的地方”.真正能说清楚其中关系的人就

本文转自 http://www.cnblogs.com/npumenglei/ .... 先创建两个文本文件, 作为我们例子的输入: File 1 内容: My name is Tony My company is pivotal File 2 内容: My name is Lisa My company is EMC 1. 第一步, Map 顾名思义, Map 就是拆解. 首先我们的输入就是两个文件, 默认情况下就是两个split, 对应前面图中的split 0, split 1 两个spli

一.MapReduce基本概述 1.定义 是一个分布式运算程序编程框架.核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带的默认组件整合成一个完整的分布式程序,并发运行在一个hadoop集群上. 2.优缺点 (1)优点1>易于编程:以普通程序的编程方法加上使用MapReduce提供的接口,可以快速完成分布式程序的编写.2>良好的扩展性:计算资源得不到满足时,可以通过简单的增加计算机器来扩展计算能力3>高容错性:如果一个任务所在计算节点挂了,上面的计算任务可以自动转移到另外的节点上执行,即故障自动转

目的 这份文档描写叙述了怎样安装.配置和管理从几个节点到有数千个节点的Hadoop集群. 玩的话,你可能想先在单机上安装.(看单节点配置). 准备 从Apache镜像上下载一个Hadoop的稳定版本号. 安装 安装一个Hadoop集群,一般包含分发软件到全部集群中的机器上或者是安装RPMs. 一般地,集群中的一台机器被唯一地设计成NameNode,还有一台机器被设置成ResourceManager.这是master(主). 集群中剩下的机器作为DataNode 和 NodeManager.这些是