在本系列文章的第一篇中,曾对MapReduce原理做过简单的描述,在这里再重述一遍。 首先我们有两个文件word1.txt和word2.txt 其中word1.txt的内容如下:
这篇文章是我之前在自学 MapReduce 的笔记,想着最近再回顾一下 MapReduce 的原理,于是就整理了一下。
上周我们学习了消息中间件的核心原理以及如何搭建一套高并发高可用且支持海量存储的生产架构(今天来设计一套高可用高并发、海量存储以及可伸缩的消息中间件生产架构),我们暂且先放一放,后面再进行RocketMQ 详细讲解,今天我们开始学习分布式系统中的另一个核心知识点,即分布式技术技术。
MapReduce源自Google的MapReduce论文,论文发表于2004年12月。Hadoop MapReduce可以说是Google MapReduce的一个开源实现。MapReduce优点在于可以将海量的数据进行离线处理,并且MapReduce也易于开发,因为MapReduce框架帮我们封装好了分布式计算的开发。而且对硬件设施要求不高,可以运行在廉价的机器上。MapReduce也有缺点,它最主要的缺点就是无法完成实时流式计算,只能离线处理。
如图所示,combine过程发生在map方法和reduce方法之间,它将中间结果进行了一次合并。
最近刚好有空给大家整理下JDK8的特性,这个在实际开发中的作用也是越来越重了,本文重点讲解下Stream API
Google的文件系统GFS是一个典型的分布式文件系统,也是一个分布式存储的具体实现方式。日常的工作和生活中使用的网盘也是一个典型的分布式文件系统。
当我们在需要对集合中的元素进行操作的时候,除了必需的添加,删除,获取外,最典型的操作就是集合遍历,
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“标识物”与其关联。因此,任意的mapper都可以处理任意的输入文件。每一个mapper会加载一些存储在运行节点本地的文件集来进行处理(译注:这是移动计算,把计算移动到数据所在节点,可以避免额外的数据传输开销)。
Hadoop是什么:Hadoop是一个开发和运行处理大规模数据的软件平台,是Appach的一个用java语言实现开源软件框架,实现在大量计算机组成的集群中对海量数据进行分布式计算。 Hadoop是什么:Hadoop是一个开发和运行处理大规模数据的软件平台,是Appach的一个用java语言实现开源软件框架,实现在大量计算机组成的集群中对海量数据进行分布式计算。 Hadoop框架中最核心设计就是:HDFS和MapReduce。HDFS提供了海量数据的存储,MapReduce提供了对数据的计算。
1 eclipse中hadoop环境部署概览 eclipse中部署hadoop包括两大部分:hdfs环境部署和mapreduce任务执行环境部署。一般hdfs环境部署比较简单,部署后就 可以在eclipse中像操作windows目录一样操作hdfs文件。而mapreduce任务执行环境的部署就比较复杂一点,不同版本对环境的要求度 高低不同就导致部署的复杂度大相径庭。例如hadoop1包括以前的版本部署就比较简单,可在windows和Linux执行部署运行,而hadoop2 及以上版本对环境要求就比较严格
首先map task会从本地文件系统读取数据,转换成key-value形式的键值对集合
首先看看思维导图,我的spark是1.6.1版本,jdk是1.7版本 spark是什么? Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架。Spark基于内存计算,提高了在大数据环境下数据处理的
每一个spark应用程序都包含一个驱动程序(driver program ),他会运行用户的main函数,并在集群上执行各种并行操作(parallel operations)
Hadoop MapReduce是一个软件框架,基于该框架能够容易地编写应用程序,这些应用程序能够运行在由上千个商用机器组成的大集群上,并以一种可靠的,具有容错能力的方式并行地处理上TB级别的海量数据集。
最近在调研分布式任务如何选型,最终选择了比较年轻的PowerJob,下面会简单介绍下这个框架的使用以及它的运行流程。
再简化一点的理解就是: 先拆分 --> 在同时进行计算 --> 最后“归纳”
大学里面数据结构里面有专门的一章图论,可惜当年没有认真学习,现在不得不再次捡起来。真是少壮不努力,老大徒伤悲呀! 什么是DAG(Directed Acyclical Graphs),先来看下教科书上的定义吧:如果一个有向图无法从某个顶点出发经过若干条边回到该点。 让我们再来看看DAG算法现在都应用在哪些hadoop引擎中。 Tez: Hortonworks开发的DAG计算框架,是从MapReduce计算框架演化而来的通用DAG计算框架,核心思想是将Map和Reduce两个操作进一步拆分,即Map被拆分成In
检测系统瓶颈 性能调优 创建一项基线,用来评估系统的首次运行性能(即集群默认配置) 分析Hadoop计数器,修改,调整配置,并重新执行任务,与基线进行比较 重复执行第2步,直到最高效率 识别资源瓶颈 内存瓶颈 当发现节点频繁出现虚拟内存交换时表示出现了内存瓶颈 CPU瓶颈 通常情况下,处理器负载超过90%,在多处理器系统上整体负载超过50% 判断是否是单个特定线程独占了CPU IO瓶颈 磁盘持续活动率超过85%(也有可能是由CPU或内存导致) 网络带宽瓶颈 在输出结果或shuffle阶段从map拉取数据时
MapReduce编程模型,相对于初学者来说,会有一些门槛,没关系,这一篇让你学会使用MapReduce进行分布式处理。
Java 8之前的集合类库主要依赖于 外部迭代(external iteration)。 Collection实现 Iterable接口,从而使得用户可以依次遍历集合的元素。比如我们需要把一个集合中的形状都设置成红色,那么可以这么写:
注:在项目开发过程中,使用流式处理时,在数据量较大的情况下,通过并行流可以开启多个线程来执行处理,parallelStream与Stream的区别在于parallelStream开启了多线程的处理方式,所以当对方法替换的同时,必须关注方法处理的过程中,是否用到线程不安全的类型例如HashMap,ArrayList等待,方法内部使用不会出现线程安全问题,当变量在方法外部定义尤为重要,使用并行流需谨慎,时刻考虑线程安全问题。否则可能造成程序死锁,或数据的准确性。造成的后果完全取决于使用非线程安全类的效果。
Stream 作为 Java 8 的一大亮点,它与 java.io 包里的 InputStream 和 OutputStream 是完全不同的概念。
tez是hive的常用引擎之一,本文介绍tez常用的调试参数。主要是内存,map/reduce数量方面的调试。
MapReduce 是一个分布式运算程序的编程框架,核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运算程序,并发地运行在 Hadoop 集群上。
最近在研究Hadoop,发现网上的一些关于Hadoop的资料都是以前的1.X版本的,包括MapReduce的工作原理,都是以前的一些过时了的东西,所以自己重新整理了一些新2.X版本的MapReduce
HDFS提供了一个高效的缓存加速机制—— Centralized Cache Management ,它允许用户指定要缓存的HDFS路径。NameNode会和保存着所需Block数据的所有DataNode通信,并指导它们把块数据缓存在堆外内存(off-heap)中进行缓存。DataNode会通过心跳机制向NameNode汇报缓存状态。
2021年初的时候,关于Hadoop要退休淘汰的PR文章甚嚣尘上。其中MapReduce思想最为人所诟病,因为其并不友好的写代码方式,高昂的维护成本以及较差的运行效率。
Java8中有两大最为重要的改变。第一个是Lambda 表达式;另外一个则是Stream API(java.util.stream.*)。 Stream 是Java8 中处理集合的关键抽象概念,它可以指定你希望对集合进行的操作,可以执行非常复杂的查找、过滤和映射数据等操作。使用Stream API 对集合数据进行操作,就类似于使用SQL 执行的数据库查询。也可以使用Stream API 来并行执行操作。简而言之,Stream API 提供了一种高效且易于使用的处理数据的方式。
学习函数式编程,必须掌握很多术语,否则根本看不懂文档。 本文介绍两个基本术语:reduce和transduce。它们非常重要,也非常有用。 一、reduce 的用法 reduce是一种数组运算,通常用
Stream 流是 Java8 提供的新功能,是对集合对象功能的增强,能对集合对象进行各种非常便利、高效的聚合操作,或大批量数据操作。Stream 流以一种声明性方式处理数据集合,它提供串行和并行两种模式进行汇聚操作,并发模式能够充分利用多核处理器的优势,使用fork/join并行方式来拆分任务和加速处理过程。
当input的文件都很大,任务逻辑复杂,map执行非常慢的时候,可以考虑增加Map数,来使得每个map处理的数据量减少,从而提高任务的执行效率。针对上面的第4条 假设有这样一个任务:
Input是将输入(比如数据库,网络,文件等)转化为Hadoop可以处理的标准输入。这里我们拿文件输入举例,假设我们有如下两个文件作为输入流:
目前人工智能和大数据火热,使用的场景也越来越广,日常开发中前端同学也逐渐接触了更多与大数据相关的开发需求。因此对大数据知识也有必要进行一些学习理解。
WordCount程序就是MapReduce的HelloWord程序。通过对WordCount程序分析,我们可以了解MapReduce程序的基本结构和执行过程。
1,FetchTask 不执行mapreduce,提高速度 设置的三种方式: 方法一: set hive.fetch.task.conversion=more; 方法二: bin/hive --hiveconf hive.fetch.task.conversion=more 方法三: 上面的两种方法都可以开启了Fetch任务,但是都是临时起作用的;如果你想一直启用这个功能,可以在${HIVE_HOME}/conf/hive-site.xml <property> <name>hive.fetch
引入YARN作为通用资源调度平台后,Hadoop得以支持多种计算框架,如MapReduce、Spark、Storm等。MRv1是Hadoop1中的MapReduce,MRv2是Hadoop2中的MapReduce。下面是MRv1和MRv2之间的一些基本变化:
一个有趣的例子 你想数出一摞牌中有多少张黑桃。直观方式是一张一张检查并且数出有多少张是黑桃? MapReduce方法则是: 给在座的所有玩家中分配这摞牌 让每个玩家数自己手中的牌有几张是黑桃,然后把这
作者:刘亚涛 博客链接:https://my.oschina.net/liuyatao19921025/blog/1608232 几乎每个Java应用都要创建和处理集合。集合对于很多编程任务来说是一个很基本的需求。举个例子,在银行交易系统中你需要创建一个集合来存储用户的交易请求,然后你需要遍历整个集合才能找到这个客户这段时间总共花费了多少金额。尽管集合非常重要,但是在java中对集合的操作并不完美。 首先,对一个集合处理的模式应该像执行SQL语言操作一样可以进行比如查询(一行交易中最大的一笔)、分组(用于消
上一篇文章中,我们介绍了 Streams API 是如何使用的,以及列出了 java8 中 Streams API 包含的所有操作。
本篇文章继续介绍 Java 8 的另一个特性——Stream API。Stream API 与 InputStream 和 OutputStream 是完全不同的概念,Stream API 是对 Java 中集合操作的增强,可以利用它进行各种过滤、排序、分组、聚合等操作。
Docker有几个核心技术,一个是镜像,一个是运行时,运行时又分看起来隔离的namespace和用起来隔离的cgroup。
java.util.Stream 可以对元素列表进行一次或多次操作。Stream操作可以是中间值也可以是最终结果。最后的操作返回的是某种类型结果,而中间操作返回的是stream本身。因此你可以在一行代码链接多个方法调用。Streams被创建于java.util.Collection ,比如 list or set (map 并不支持)。Stream可以顺序执行,也可以并行执行。
你可以使用Dr. Elephant来分析你的作业(只需在搜索页贴入你的作业ID),就可以知道你的作业有哪些地方需要优化。
建立pom: 注:要和安装的hadoop版本一致,并且运行hdfs <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://mav
Spark支持两种RDD操作:transformation和action。transformation操作会针对已有的RDD创建一个新的RDD;而action则主要是对RDD进行最后的操作,比如遍历、reduce、保存到文件等,并可以返回结果给Driver程序。
Stream 作为 Java 8 的一大亮点,它与 java.io 包里的 InputStream 和 OutputStream 是完全不同的概念。它也不同于 StAX 对 XML 解析的 Stream,也不是 Amazon Kinesis 对大数据实时处理的 Stream。
提到Java 8,相信大家都不会感到陌生,它在2014年就正式发布了。然而你知道吗,就在前些天我还看到有人在公司内部分享的时候说:“Java 8?我们的项目还停留在Java 6好几年了!” 没错,Ja
这几年大数据的飞速发展,出现了很多热门的开源社区,其中著名的有 Hadoop、Storm,以及后来的 Spark,他们都有着各自专注的应用场景。Spark 掀开了内存计算的先河,也以内存为赌注,赢得了内存计算的飞速发展。Spark 的火热或多或少的掩盖了其他分布式计算的系统身影。就像 Flink,也就在这个时候默默的发展着。
Stream 作为 Java 8 的一大亮点,它与 java.io 包里的 InputStream 和 OutputStream 是完全不同的概念。它也不同于 StAX 对 XML 解析的 Stream,也不是 Amazon Kinesis 对大数据实时处理的 Stream。Java 8 中的 Stream 是对集合(Collection)对象功能的增强,它专注于对集合对象进行各种非常便利、高效的聚合操作(aggregate operation),或者大批量数据操作 (bulk data operation)。Stream API 借助于同样新出现的 Lambda 表达式,极大的提高编程效率和程序可读性。同时它提供串行和并行两种模式进行汇聚操作,并发模式能够充分利用多核处理器的优势,使用 fork/join 并行方式来拆分任务和加速处理过程。通常编写并行代码很难而且容易出错, 但使用 Stream API 无需编写一行多线程的代码,就可以很方便地写出高性能的并发程序。所以说,Java 8 中首次出现的 java.util.stream 是一个函数式语言+多核时代综合影响的产物。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云