MapReduce框架的优势是可以在集群中并行运行mapper和reducer任务，那如何确定mapper和reducer的数量呢，或者说Hadoop如何以编程的方式控制作业启动的mapper和reducer数量呢？在《Hadoop-2.4.1学习之Mapper和Reducer》中曾经提及建议reducer的数量为(0.95~1.75 ) * 节点数量 * 每个节点上最大的容器数，并可使用方法Job.setNumReduceTasks(int)，mapper的数量由输入文件的大小确定，且没有相应的setNumMapTasks方法，但可以通过Configuration.set(JobContext.NUM_MAPS, int)设置，其中JobContext.NUM_MAPS的值为mapreduce.job.maps，而在Hadoop的官方网站上对该参数的描述为与MapReduce框架和作业配置巧妙地交互，并且设置起来更加复杂。从这样一句含糊不清的话无法得知究竟如何确定mapper的数量，显然只能求助于源代码了。
http://dongxicheng.org/mapreduce-nextgen/how-to-read-hadoop-code-effectively/
马克-to-win @ 马克java社区：下载hadoop-2.7.4-src.tar.gz，拷贝hadoop-2.7.4-src.tar.gz中hadoop-mapreduce-project\hadoop-mapreduce-examples\src\main\java\org\apache\hadoop\examples下的WordCount.java文件中的内容到新创建的WordCount空类中。此处附上：
问题导读 我们在学习一项新知识，可能不太关注它的产生背景，但是任何故事如果脱离了它的时代，就不会在有意义。如果想了解Hadoop，我们需要知道 1.它是如何产生的？ 2.如何发展起来的？ 1.MapReduce设计理念与基本架构 Hadoop学习环境的搭建方法，这是学习Hadoop需要进行的最基本的准备工作。我们将从设计理念和基本架构方面对Hadoop MapReduce进行介绍，同样，这属于准备工作的一部分。通过本章的介绍将会为后面几章深入剖析MapReduce内部实现奠定基础。 MapReduce是一个
每一个 map 都可能会产生大量的本地输出，Combiner 的作用就是对map 端的输出先做一次合并，以减少在 map 和 reduce 节点之间的数据传输量，以提高网络IO 性能，是 MapReduce 的一种优化手段之一。
我们用MapReduce进行数据分析。当业务比较复杂的时候，使用MapReduce将会是一个很复杂的事情，比如你需要对数据进行很多预处理或转换，以便能够适应MapReduce的处理模式,另一方面，编写MapReduce程序，发布及运行作业都将是一个比较耗时的事情。
HBase是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。
Google 的核心竞争技术是它的计算平台。Google 的大牛们用了下面 5 篇文章，介绍了它们的计算设施。
1、window操作系统的eclipse运行wordcount程序出现如下所示的错误: Exception in thread "main" java.lang.UnsatisfiedLinkError: org.apache.hadoop.io.nativeio.NativeIO$Windows.access0(Ljava/lang/String;I)Z at org.apache.hadoop.io.nativeio.NativeIO$Windows.access0(Native Method)
编者按：灯塔大数据将每周持续推出《从零开始学大数据算法》的连载，本书为哈尔滨工业大学著名教授王宏志老师的扛鼎力作，以对话的形式深入浅出的从何为大数据说到大数据算法再到大数据技术的应用，带我们在大数据技术的海洋里徜徉～每周五定期更新 上期回顾&查看方式 在上一期，我们学习了多机配置的相关内容。PS：了解了上期详细内容，请在自定义菜单栏中点击“灯塔数据”—“技术连载”进行查看；或者滑到文末【往期推荐】查看。 No.70 适于迭代并行计算的平台——Spark初探 Mr. 王 ：在初步了解了并行平台 Hadoop
【编者按】MapReduce，曾Hadoop的杀手级组件，被广泛运用于海量数据分析场景。然而时过境迁，随着新型资源管理器YARN的发布，Spark等各种计算框架的应用场景增多，即使在离线数据处理中，MapReduce亦不乏可与其匹敌的对手。同时，限于其批处理设计，在实时计算中，MapReduce更显狼狈。着眼未来，谁将成为数据处理最终的通用平台尚不得知，但MapReduce的前景已然堪忧。那么，在MapReduce谢幕后，谁又能成为真正的接棒者，近日Andrew J. Brust在Gigaom进行了简要分析
如果没有将实际行动纳入代码来控制和解决技术债务的话，那么技术债务将一文不值。为了阐述这种能自动修正代码缺陷的能力，而这些缺陷恰恰又是增加这些意外债务的元凶，我们对Hadoop项目的两个子项目进行了代码重构：Hadoop Common 和Hadoop Mapreduce。为此要感谢Scertify，我们能够在2分钟内纠正25k个缺陷。换句话说，技术债务中的14%已被勾销而不需要任何人力。
MapReduce是一个分布式计算框架，处理的是海量数据的计算。那么并行运算必不可免，但是到底并行多少个Map任务来计算呢？每个Map任务计算哪些数据呢？这些我们数据我们不能够凭空估计，只能根据实际数据的存储情况来动态分配，而我们要介绍的切片就是要解决这个问题，
Hadoop-2.4.0的源码目录下有个BUILDING.txt文件，它介绍了如何在Linux和Windows下编译源代码，本文基本是遵照BUILDING.txt指示来操作的，这里再做一下简单的提炼。
谈大数据批处理，绕不过的就是 MapReduce。MapReduce 是大数据处理的老祖宗了。
一、项目结构 在Hadoop代码结构中，按照功能的不同将项目划分到不同目录当中。 整个项目可以用maven进行构建，因此根目录下有pom.xml文件。 每个子目录也可作为独立的maven项目进行编译，
大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据技术则主要用来解决海量数据的存储和分析。
最早Doug Cutting（后面被称为hadoop之父）领导创立了Apache的项目Lucene，然后Lucene又衍生出子项目Nutch，Nutch又衍生了子项目Hadoop。Lucene是一个功能全面的文本搜索和查询库，Nutch目标就是要试图以Lucene为核心建立一个完整的搜索引擎，并且能达到提到Google商业搜索引擎的目标。网络搜索引擎和基本文档搜索区别就在规模上，Lucene目标是索引数百万文档，而Nutch应该能处理数十亿的网页。因此Nutch就面临了一个极大的挑战，即在Nutch中建立一个层，来负责分布式处理、冗余、故障恢复及负载均衡等等一系列问题。
Hadoop job 提交简图 或 YARN 架构 或 YARN 工作机制 或 job 提交流程 0、job 提交简图
R作为开源的数据统计分析语言正潜移默化的在企业中扩大自己的影响力。特有的扩展插件可提供免费扩展，并且允许R语言引擎运行在Hadoop集群之上。 R语言是主要用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R本来是由来自新西兰奥克兰大学的Ross Ihaka和Robert Gentleman开发。（也因此称为R）现在由“R开发核心团队”负责开发。R是基于S语言的一个GNU项目，所以也可以当作S语言的一种实现，通常用 S语言编写的代码都可以不作修改的在R环境下运行。R的语法是来自Scheme。 R的源代码可自由
在面对大规模计算密集型算法时，MapReduce范式的表现并不总是很理想。为了解决其瓶颈，一支小型创业团队构建了名为ParallelX的产品——它将通过利用GPU的运算能力，为Hadoop任务带来显著的提升。 ParallelX的联合创始人Tony Diepenbrock表示，这是一个“GPU编译器，它能够把用户使用Java编写的代码转化为OpenCL，并在亚马逊AWS GPU云上运行”。它的最终产品是一项与亚马逊Elastic MapReduce类似的服务，只不过不同之处在于它将利用EC2 GPU实例类型
Hadoop框架自身集成了很多第三方的JAR包库。Hadoop框架自身启动或者在运行用户的MapReduce等应用程序时，会优先查找Hadoop预置的JAR包。这样的话，当用户的应用程序使用的第三方库已经存在于Hadoop框架的预置目录，但是两者的版本不同时，Hadoop会优先为应用程序加载Hadoop自身预置的JAR包，这种情况的结果是往往会导致应用程序无法正常运行。
将之前的项目中的Resource中的除了log4j配置其他的文件全部删除。同时，添加本地库（就是之前从集群中拷贝下来的Hadoop文件夹），添加其目录下的share/hadoop中的所有文件作为一个library，如下所示：
在学习 MapReduce 的过程中，不少人接触的第一个项目就是单词计数。单词计数通过两个函数 Map 和 Reduce，可以快速地统计出文本文件中每个单词出现的个数，它虽然简单，但也是最能体现 MapReduce 思想的程序之一。而 Serverless 的出现，为 MapReduce 进行大数据处理又提供了一个新的部署方案，Serverless 与 MapReduce 究竟如何结合呢？
我们常说的大数据技术，大致主要起源于Google在2004年前后发表的三篇论文，其实数据处理早就存在，每个公司或者个人都有自己的大数据处理系统，并没有形成编程框架和理念，而这三篇论文也就是我们熟知的大数据三驾马车，分别是分布式文件系统GFS、大数据分布式计算框架MapReduce和NoSQL数据库BigTable，这三篇论文影响了当今大数据生态，可以称得上大数据的基石，Doug cutting大佬在基于谷歌的三篇论文开发出了hadoop hdfs分布式文件存储、MapReduce计算框架，实际上从hadoop开源代码中窥见大数据并没有多么高深的技术难点，大部分实现都是基础的java编程，但是对业界的影响是非常深远的。那个时候大多数公司还是聚焦在单机上，如何尽可能提升单机的性能，需求更贵的服务器，谷歌通过把许多廉价的服务器通过分布式技术组成一个大的存储、计算集群给业界应对存储计算问题提供了新的发展思路。
我们先用老版本的API编写，下一篇会用新的API，并解释区别： 环境配置： 提交Job，开发IDE所在机器环境：Windows 7，4C8G，IntelliJ IDEA 15. Hadoop集群环境：第一篇中已经提到，Linux环境的集群。
大家好，我是梦想家 Alex 。在上一篇文章 简单介绍 HDFS，MapReduce，Yarn 的 架构思想和原理，收获和反响还不错，那本篇内容，我们继续，本篇文章，我来为大家介绍 Hive 架构思想和设计原理。
摘要： 本文章详解了整个大数据技术综合项目全流程,以及源码、文档、元数据、等，大家在做大作业或者课设可以参考借鉴以下。 基于 hadoop hbase spark python mysql mapreduce 实现
你需从公布页面获得MapReduce tar包。若不能。你要将源代码打成tar包。
MongoDB是 个基于分布式文件存储的数据库，使用C++语言编写。旨在为Web应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。应用性能高低依赖于数据库性能，MongoDB则是非关系数据库中功能较丰富，较像关系数据库的，随着MongDB 3.4版本发布，其应用场景适用能力得到了进 步拓展。 MongoDB的核心优势就是灵活的文档模型、高可用复制集、可扩展分片集群。
R是GNU的一个开源工具，具有S语言血统，擅长统计计算和统计制图。由Revolution Analytics发起的一个开源项目RHadoop将R语言与Hadoop结合在一起，很好发挥了R语言特长。广大R语言爱好者借助强大工具RHadoop，可以在大数据领域大展拳脚，这对R语言程序员来说无疑是个喜讯。作者从一个程序员的角度对R语言和Hadoop做了一次详细的讲解。 以下为原文： 前言 写过几篇关于RHadoop的技术性文章，都是从统计的角度，介绍如何让R语言利用Hadoop处理大数据。今天决定反过来，从计算机
/*org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper.Context,java.lang.InterruptedException,想看map的源代码，按control，点击，出现Attach Source Code,点击External Location/External File,找到源代码，就在Source目录下，,D:\hadoop-2.7.4\src
我们今天常说的大数据技术，它的理论基础来自于2003年 Google 发表的三篇论文，《The Google File System》、《MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters》、《Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data》。这三篇论文分别对应后来出现的 HDFS，MapReduce， HBase。
📷 整理 | 褚杏娟、核子可乐 当地时间 2 月 21 日，谷歌大神 Jeff Dean 在参与网友“学习编程语言顺序”的话题中，又不小心秀了下自己的“肌肉”：自己至今已经学习和使用了 17 种编程
来源：InfoQ 当地时间 2 月 21 日，谷歌大神 Jeff Dean 在参与网友“学习编程语言顺序”的话题中，又不小心秀了下自己的“肌肉”：自己至今已经学习和使用了 17 种编程语言。但他分明
近年来，中国互联网三巨头BAT(百度、阿里、腾讯)均耗费巨资投入大数据发展，纷纷建立大数据研究院、大数据实验室等，提供大数据专业服务，一批大数据专业分析公司也应运而生。各家公司都在搭建大数据平台，或者已经在生产环境实践大数据，有些公司已经做了足够的了解，开发准备就绪。
有奖转发活动 回复“抽奖”参与《2015年数据分析/数据挖掘工具大调查》有奖活动。 R是GNU的一个开源工具，具有S语言血统，擅长统计计算和统计制图。由Revolution Analytics发起的一个开源项目RHadoop将R语言与Hadoop结合在一起，很好发挥了R语言特长。广大R语言爱好者借助强大工具RHadoop，可以在大数据领域大展拳脚，这对R语言程序员来说无疑是个喜讯。作者从一个程序员的角度对R语言和Hadoop做了一次详细的讲解。 以下为原文： 前言 写过几篇关于RHadoop的技术性文章
以下配置文件所在路径：/opt/hadoop2.7/etc/hadoop，这里是Linux环境，脚本配置sh格式。
本章在wox.com网站的源码可以在www.wiley.com/go/prohadoopsolutions的源码下载标签找到。第五章的源码根据本章的内容各自分别命名放在了第五章下载目录中。
而百度上大部分教程都是用的hadoop0.x版本的api，容易误导新人，所以在看参考资料时要留意版本，学习合适的部分
Hadoop是开源的，但是企业版本其实是由几家大的公司把持，这个就类似linux的redhat和suse一样，提供hadoop发型版本的公司主要的有Hortonworks，Cloudera，mapR。 今天简单介绍Hortonworks： 先了解下Hortonworks的起源，Hortonworks公司，由Yahoo和Benchmark Capital于2011年7月联合创建，出身于名门Yahoo，Hortonworks拥有着许多Hadoo
在搭建完Hadoop集群后，我们可以基于HDFS做一些离线计算。然而HDFS毕竟是基于文件的系统，所以当我们存储的数据要兼顾一些线上业务访问的时候（如接入层/推荐引擎的实时用户画像查询）就显得比较捉急了。HDFS查询读取没有索引，至少也是分钟级的，此时要是把支持高并发的数据库与Hadoop直接对接，岂不美哉？
技术永无止境，因此，技术专业人员也不应停止进步。如果您想成长，则需要不断更新自我，以领先于日益增长的竞争。因此，确定您所在领域的热点，分析最新趋势，以识别技术领域不断增长的细分市场，然后继续前进。
大家好，我是 梦想家Alex 。之前实际上我也写了不少关于大数据技术组件的文章，例如：
在16年8月份至今，一直在努力学习大数据大数据相关的技术，很想了解众多老司机的学习历程。因为大数据涉及的技术很广需要了解的东西也很多，会让很多新手望而却步。所以，我就在自己学习的过程中总结一下学到的内容以及踩到的一些坑，希望得到老司机的指点和新手的借鉴。 前言 在学习大数据之前，先要了解他解决了什么问题，能给我们带来什么价值。一方面，以前IT行业发展没有那么快，系统的应用也不完善，数据库足够支撑业务系统。但是随着行业的发展，系统运行的时间越来越长，搜集到的数据也越来越多，传统的数据库已经不能支撑全量数
倒排索引就是根据单词内容来查找文档的方式，由于不是根据文档来确定文档所包含的内容，进行了相反的操作，所以被称为倒排索引 下面来看一个例子来理解什么是倒排索引 这里我准备了两个文件 分别为1.txt和2.txt 1.txt的内容如下 I Love Hadoop I like ZhouSiYuan I love me 2.txt的内容如下 I Love MapReduce I like NBA I love Hadoop 我这里使用的是默认的输入格式TextInputFormat，他是
首先我们先了解一下Hadoop的起源。然后介绍一些关于Hadoop生态系统中的具体工具的使用方法。如:HDFS、MapReduce、Yarn、Zookeeper、Hive、HBase、Oozie、Mahout、Pig、Flume、Sqoop。
Spark发展至今，应该说已经非常成熟了。是大数据计算领域不得不学习的框架。尤其是Spark在稳定性和社区发展的成熟度方面，基本可以吊打其他的大数据处理框架。
Google File System提供了大数据存储的方案，这也为后来HDFS提供了理论依据，但是在大数据存储之上的大数据计算则不得不提到MapReduce。
主要介绍Hadoop家族产品，常用的项目包括Hadoop, Hive, Pig, HBase, Sqoop, Mahout, Zookeeper, Avro, Ambari, Chukwa，新增加的项目包括，YARN, Hcatalog, Oozie, Cassandra, Hama, Whirr, Flume, Bigtop, Crunch, Hue等。 从2011年开始，中国进入大数据风起云涌的时代，以Hadoop为代表的家族软件，占据了大数据处理的广阔地盘。开源界及厂商，所有数据软件，无一不向Hado
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