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Hadoop MapReduce数据流 =13 o Hadoop t _blank Hadoop的核心组件在一起工作时如下图所示:图高层MapReduce工作流水线 MapReduce的输入一般来自HDFS中的文件这些文件分布存储在集群内的节点上运行一个MapReduce程序会在集群的许多节点甚至所有节点上运行mapping任务每一个mapping任务都是平等的:mappers没有特定标识
1Map-Reduce 的逻辑过程假设我们需要处理一批有关天气的数据其格式如下:?按照 ASCII 码存储每行一条记录?每一行字符从 0 开始计数第 15 个到第 18 个字符为年?第 25 个到第 29 个字符为温度其中第 25 位是符号-我们现在需要统计出每年的最高温度Map-Reduce 主要包括两个步骤:Map 和 Reduce每一步都有 key-value 对作为输入和输出:?map 阶
3Map-Reduce 数据流(data flow)Map-Reduce 的处理过程主要涉及以下四个部分:?客户端 Client:用于提交 MapReduce job?JobTracker:用户提交作业的服务器同时它还负责各个作业任 务的分配管理所有的任务服务器?TaskTracker:任劳任怨的工蜂负责执行具体的任务?HDFS:hadoop 分布式文件系统用于在各个进程间共享 Job 相关 的文
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武汉
Hadoop MapReduce教程[一] 今天浏览了下hadoop的 mapreduce文档初步感觉这东西太牛逼了听我在这里给你吹吹你可以这样理解假设你有很多台烂机器(假设1000台)1.利用hadoop他会帮你组装成一台超级计算机(集群)你的这台计算机是超多核的(很多个CPU)一个超级大的硬盘而且容错和写入速度都很快2.如果你的计算任务可以拆分那么通过mapReduce他可以统一指挥你的
Hadoop MapReduce教程[一]前几天浏览了下hadoop的 mapreduce文档初步感觉这东西太牛逼了听我在这里给你吹吹你可以这样理解假设你有很多台烂机器(假设1000台)1.利用hadoop他会帮你组装成一台超级计算机(集群)你的这台计算机是超多核的(很多个CPU)一个超级大的硬盘而且容错和写入速度都很快2.如果你的计算任务可以拆分那么通过mapReduce他可以统一指挥你的那一帮
Hadoop MapReduce教程(二)调试MapReduce框架能够运行用户提供的用于调试的脚本程序 当mapreduce任务失败时用户可以通过运行脚本在任务日志(例如任务的标准输出标准错误系统日志以及作业配置文件)上做后续处理工作用户提供的调试脚本程序的标准输出和标准错误会输出为诊断文件如果需要的话这些输出结果也可以打印在用户界面上在接下来的章节我们讨论如何与作业一起提交调试脚本为了提交调试
Hadoop MapReduce教程(二)第二章 MapReduce (二) hadoop_the_definitive_guideJava MapReduce在了解了MapReduce的工作方式后下一步我们用编码实现它我们需要做三件事:实现mapreduce函数以及一些执行job的代码Map方法是通过实现一个声明了map方法的Mapper接口实现的Example2-3给出累示例:Example
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