Big Data（七）MapReduce计算框架（PPT截图）

MapReduce计算框架 一.MapReduce实现原理 图展示了MapReduce实现中的全部流程,处理步骤如下: 1.用户程序中的MapReduce函数库首先把输入文件分成M块(每块大小默认64M),在集群上执行处理程序,见序号1 2.主控程序master分配Map任务和Reduce任务给工作执行机器worker.见序号2 3.一个分配了Map任务的worker读取并处理输入数据块.从数据片段中解析出key/value键值对,然后把其传递给Map函数,由Map函数生成并输出中间key/va

  通过前面的学习,大家已经了解了HDFS文件系统.有了数据,下一步就要分析计算这些数据,产生价值.接下来我们介绍Mapreduce计算框架,学习数据是怎样被利用的. Mapreduce计算框架 如果将Hadoop比做一头大象,那么MapReduce就是那头大象的电脑.MapReduce是Hadoop核心编程模型.在Hadoop中,数据处理核心就是MapReduce程序设计模型. 本章内容: 1) MapReduce编程模型 2) MapReduce执行流程 3) MapReduce数据本地化

2019/2/19 星期二 MapReduce计算框架高级特性程序运行并发度 所谓的并发度,就是在MapReduce执行程序的过程中有多少个map task进程和reduce task进程,来一起完成程序的处理. MapReduce就是把业务处理逻辑变成分布式来处理. reduce task 数量的决定机制 //全局的聚合操作 由业务场景决定1.业务逻辑需要2.数据量大小设置方法:job.setNumReduceTasks(5) //reduce task的数量不能够任意的指定,比如:我们在一大

1.MapReduce理论 1.1.MapReduce是什么? MapReduce用于处理海量数据的分布式计算框架,是Hadoop生态中的核心之一(MapReduce用于计算海量数据,HDFS用于存储海量数据):MapReduce是谷歌公司在研究如何处理海量数据所提出的一种面向大规模数据处理的并行计算模型和方法. 1.2.MapReduce概述 MapReduce是一个计算框架,用于对大数据进行处理,它的主要思想就是"分而治之":整个MapReduce计算过程可以分为Map(映射)阶段

我准备学习用hadoop来实现下面的过程: 词频统计 存储海量的视频数据 倒排索引 数据去重 数据排序 聚类分析 ============= 先写这么多

开始聊MapReduce,MapReduce是Hadoop的计算框架,我学Hadoop是从Hive开始入手,再到hdfs,当我学习hdfs时候,就感觉到hdfs和mapreduce关系的紧密.这个可能是我做技术研究的思路有关,我开始学习某一套技术总是想着这套技术到底能干什么,只有当我真正理解了这套技术解决了什么问题时候,我后续的学习就能逐步的加快,而学习hdfs时候我就发现,要理解hadoop框架的意义,hdfs和mapreduce是密不可分,所以当我写分布式文件系统时候,总是感觉自己的理解肤浅

Hadoop的框架最核心的设计就是:HDFS和MapReduce.HDFS为海量的数据提供了存储,MapReduce则为海量的数据提供了计算. HDFS是Google File System(GFS)的开源实现. MapReduce是Google MapReduce的开源实现. HDFS和MapReduce实现是完全分离的,并不是没有HDFS就不能MapReduce运算. 本文主要参考了以下三篇博客学习整理而成. 1. Hadoop示例程序WordCount详解及实例 2. hadoop 学习笔

GraphLab介绍 GraphLab 是由CMU(卡内基梅隆大学)的Select 实验室在2010 年提出的一个基于图像处理模型的开源图计算框架,框架使用C++语言开发实现.该框架是面向机器学习(ML)的流处理并行计算框架,可以运行在多处理机的单机系统.集群或是亚马逊的EC2 等多种环境下.框架的设计目标是,像MapReduce一样高度抽象,可以高效执行与机器学习相关的.具有稀疏的计算依赖特性的迭代性算法,并且保证计算过程中数据的高度一致性和高效的并行计算性能.该框架最初是为处理大规模机器学习

摘要: 通过腾讯shuffle部署对shuffle过程进行详解 摘要:腾讯分布式数据仓库基于开源软件Hadoop和Hive进行构建,TDW计算引擎包括两部分:MapReduce和Spark,两者内部都包含了一个重要的过程—Shuffle.本文对Shuffle过程进行解析,并对两个计算引擎的Shuffle过程进行比较. 腾讯分布式数据仓库(Tencent distributed Data Warehouse, 简称TDW)基于开源软件Hadoop和Hive进行构建,并且根据公司数据量大.计算复杂等