背景 随着集群规模和负载增加,MapReduce JobTracker在内存消耗,线程模型和扩展性/可靠性/性能方面暴露出了缺点,为此需要对它进行大整修. 需求 当我们对Hadoop MapReduce框架进行改进时,需要时刻谨记的一个重要原则是用户的需求.近几年来,从Hadoop用户那里总结出MapReduce框架当前最紧迫的需求有: (1)可靠性(Reliability)– JobTracker不可靠 (2)可用性(Availability)– JobTracker可用性有问题 (3) 扩展

原 Hadoop MapReduce 框架的问题 原hadoop的MapReduce框架图 从上图中可以清楚的看出原 MapReduce 程序的流程及设计思路: 首先用户程序 (JobClient) 提交了一个 job,job 的信息会发送到 Job Tracker 中,Job Tracker 是 Map-reduce 框架的中心,他需要与集群中的机器定时通信 (heartbeat), 需要管理哪些程序应该跑在哪些机器上,需要管理所有 job 失败.重启等操作. TaskTracker 是 Ma

用Bash Script编写Hadoop MapReduce Streaming 标签(空格分隔): hadoop mapreduce bash MapReduce对外提供一个多语言编写MR的功能,就是Hadoop Streaming.我们可以通过自己喜欢的语言来编写Mapper和Reducer函数,运行MapReduce job. 根据Hadoop Streaming的定义,只要我们能够从标准输入(standard input)读入数据,然后从标准输出(standard output)读出数据

目的: 使用命令行接口运行Mini集群,用户可以使用一个简单的命令启动或者停止一个单节点的Hadoop集群,不需要设置任何环境变量和管理配置文件.这个CLI Mini集群将会启动Yarn/MapReduce和HDFS. 这个案例适合想要快速体验一个真实的Hadoop集群或者测试一个没有java程序的功能. Hadoop Tarbar 你应该尽可能的使用Hadoop tarball的release版本,当然,你也可以从源代码创建一个tarball: $mvn clean install -Dski

1.dirver package com.kangaroo.hadoop.drive; import java.util.Map; import java.util.Properties; import com.kangaroo.hadoop.mapper.AggregateMapper; import com.kangaroo.hadoop.reducer.AggregateReducer; import org.apache.hadoop.conf.Configured; import or

我们使用之前搭建好的Hadoop环境,可参见: <[Hadoop环境搭建]Centos6.8搭建hadoop伪分布模式>http://www.cnblogs.com/ssslinppp/p/5923793.html 示例程序为<Hadoop权威指南3>中的获取最高温度的示例程序: 数据准备 输入数据为:sample.txt 0067011990999991950051507004+68750+023550FM-12+038299999V0203301N00671220001CN99

mapreduce的处理过程分为2个阶段,map阶段,和reduce阶段.在要求统计指定文件中的所有单词的出现次数时, map阶段把每个关键词写到一行上以逗号进行分隔,并初始化数量为1(相同的单词hadoop中的map会自动放到一行中) reduce阶段是把每个单词出现的频率统计出来重新写回去. 如代码: package com.clq.hadoop2; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.io.Lo

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. 1. 通俗理解MapReduce 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. 例如从大量历史数据中找出往年最高气温,NCDC公开了过去每一年的所有气温等天气数据的检测,每一行记录一条观测记录,格式如

使用 Hadoop Mapreduce 进行数据处理 1. 综述 使用HDP(下载: http://zh.hortonworks.com/products/releases/hdp-2-3/#install)搭建环境,进行分布式数据处理. 项目文件下载,解压文件后将看到项目文件夹.该程序将读取 cloudMR/internal_use/tmp/dataset/titles 目录下的四个文本文件, 文件中的每一行文本都是来自于 wikipedia 的一个标题, 读取每个标题,并使用 cloudMR