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弹性 MapReduce

弹性 MapReduce

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  • Spark对比Hadoop MapReduce 的优势

    与Hadoop MapReduce相比,Spark的优势如下: ❑ 中间结果:基于MapReduce的计算引擎通常将中间结果输出到磁盘上,以达到存储和容错的目的。由于任务管道承接的缘故,一切查询操作都会产生很多串联的Stage,这些Stage输出的中间结果存储于HDFS。❑ 执行策略:MapReduce在数据Shuffle之前,需要花费大量时间来排序,而Spark不需要对所有情景都进行排序。由于采用了DAG的执行计划,每一次输出的中间结果都可以缓存在内存中。❑ 任务调度的开销:MapReduce系统是为了处理长达数小时的批量作业而设计的,在某些极端情况下,提交任务的延迟非常高。❑ 高速:基于内存的Spark计算速度大约是基于磁盘的Hadoop MapReduce的100倍。❑ 易用:相同的应用程序代码量一般比Hadoop MapReduce少50%~80%。
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  • Hadoop的mapreduce的简单用法 原

     Mapreduce初析  Mapreduce是一个计算框架,既然是做计算的框架,那么表现形式就是有个输入(input),mapreduce操作这个输入(input),通过本身定义好的计算模型,得到一个输出我们要学习的就是这个计算模型的运行规则。而程序员要做的就是定义好这两个阶段的函数:map函数和reduce函数。Mapreduce的基础实例  jar包依赖       org.apache.hadoop       hadoop-client       2.7.6 代码实现 map类public class0 : 1); }}打成jar包放到hadoop环境下.hadoop-2.7.6binhadoop jar hadoop-mapreduce-1.0.0.jar com.dongpeng.hadoop.mapreduce.wordcount.WordCount
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  • Eclipse下Hadoop的MapReduce开发之MapReduce编写

    创建一个mapreduce项目,项目名为mapreducetest。在src下建立一个名为mapreducetest的包,然后建一个类名叫MapReduceTest,下面是代码。 org.apache.hadoop.fs.Path;import org.apache.hadoop.io.LongWritable;import org.apache.hadoop.io.Text;import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.TextOutputFormat;import org.apache.hadoop.util.Tool;import
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  • Eclipse下Hadoop的MapReduce开发之mapreduce打包

    以上篇博客的项目为例。找到MapReduceTest类中的main方法。点击next,在jar file里写上导出的路径和文件名?点击next,使用默认选择,再点击next,在最下面的Main class处选择项目里的MapReduceTest?再点击finish,完成!测试:    1、打开安装hadoop的机器,将刚才打包的文件复制上去。然后找到hadoop的文件夹,在根路径下建立一个文件名称为mylib,然后将刚才复制的jar拷贝进去。    OutputCommitter set in config null150527 17:20:00 INFO mapred.LocalJobRunner: OutputCommitter is org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputCommitter150527ResourceCalculatorProcessTree : 150527 17:20:01 INFO mapred.ReduceTask: Using ShuffleConsumerPlugin: org.apache.hadoop.mapreduce.task.reduce.Shuffle
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  • Eclipse下Hadoop的MapReduce开发之单Map编写

    Project,项目名为maptest,点击finish创建项目(mapreduce项目只能在安装了hadoop的机器上编写)。     org.apache.hadoop.fs.Path;import org.apache.hadoop.io.LongWritable;import org.apache.hadoop.io.NullWritable;import org.apache.hadoop.io.Text;import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.TextOutputFormat;import org.apache.hadoop.util.Tool;import
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  • Eclipse下Hadoop的MapReduce开发之eclipse配置

    hadoop的安装部署这里就不赘述了。不了解的可以百度下或者看下我的前几篇文章。    首先下载Eclipse LUNA,这里注意如果你是想在远程电脑上使用eclipse,也就是hadoop安装在linux下,而你想在win系列的电脑上连接并编写MapReduce程序,那么需要进行一项配置eclipse启动后,找到Window>>preferences,找到Hadoop MapReduce,在右边设置hadoop的文件路径(如何非远程直接设置路径即可,如果远程需在本地电脑解压一个与安装hadoop双击后,在下面控制台部分会出现一个叫MapReduce Locations的页签,点击它,在面板里右键选择New Hadoop Location?在弹出来的页面中要设置如下几项;     location name:链接名称,随便写,比如hadooptest    MapReduce(V2) Master:master的地址和端口     DFS
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  • Hadoop(十二)MapReduce概述

    阅读目录(Content)一、背景二、大数据的并行计算三、Hadoop的MapReduce概述3.1、需要MapReduce原因3.2、MapReduce简介 3.3、MapReduce编程模型四、编写MapReduce程序4.1、数据样式与环境4.2、需求分析4.3、代码实现前言  前面以前把关于HDFS集群的所有知识给讲解完了,接下来给大家分享的是MapReduce这个Hadoop的并行计算框架。三、Hadoop的MapReduce概述3.1、需要MapReduce原因?3.2、MapReduce简介   1)产生MapReduce背景?  ;import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.TextInputFormat;import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.TextOutputFormat
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  • 提交 MapReduce 任务

    本操作手册只描述了命令行模式下基本的 MapReduce 任务操作以及 MapReduce 计算任务如何访问腾讯云对象存储 COS 上面的数据,详细资料可以参考 社区资料。EMR 是建立在 Linux 操作系统的腾讯云服务器 CVM 上的,所以在命令行模式下使用 EMR 需要登录 CVM 服务器。创建 EMR 集群后,在控制台中选择弹性 MapReduce。使用如下命令切换用户,并且进入 Hadoop 文件夹下:# su hadoop$ cd usrlocalservicehadoop$ 3. 数据准备您需要准备统计的文本文件。通过如下指令把文件拷贝到 Hadoop 集群:$ hadoop fs -put README.txt userhadoop拷贝完成后使用如下指令查看拷贝好的文件:$ hadoop fs -ls userhadoop通过 MapReduce 提交任务本次提交的任务是 Hadoop 集群自带的例程 wordcount。
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  • Hadoop阅读笔记(一)——强大的MapReduce

    1.首先来说说整个Hadoop大家族,然后粗略的了解下HDFS以及MapReduce。Hive管理与HDFS总存储的数据,并提供基于SQL的查询语言(由运行时引擎翻译成MapReduce作业)用以查询数据。Hive在Hadoop中扮演数据仓库的角色。主节点监控它们的执行情况,并且重新执行之前失败的任务;从节点仅负责由主节点指派的任务。  Hadoop的MapReduce模型是通过输入keyvalue对进行运算得到输出keyvalue对。;10 import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;11 import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;12 import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;12 import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;13 import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;14 import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer
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  • Hadoop(十二)MapReduce概述

    前言  前面以前把关于HDFS集群的所有知识给讲解完了,接下来给大家分享的是MapReduce这个Hadoop的并行计算框架。一、背景1)爆炸性增长的Web规模数据量?2)超大的计算量计算复杂度?三、Hadoop的MapReduce概述3.1、需要MapReduce原因?3.2、MapReduce简介   1)产生MapReduce背景?  ;import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.TextInputFormat;import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.TextOutputFormatMapReduce都是具有一定结构的数据,有一定含义的数据。
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  • Spark:超越Hadoop MapReduce

    除了将要计算的数据保存的位置不同(内存和磁盘),Spark 的 API 比 Hadoop的 MapReduce API 更容易使用。(MapReduce 是被 Hadoop 和 Spark 都用到的一个数据处理范式。图中表示计算服务器日 志文件中“error”出现的次数,这是一个 MapReduce 操作。Hadoop 和 Spark 都用到了 MapReduce 范式。)用 MapReduce 框架,程序员写一个封装有 map 和 reduce 函数的独立代码片段来处 理 HDFS 上的数据集。在 Hadoop 中实现这 种算法,一般需要一系列加载数据的 MapReduce 任务,这些 MapReduce 任务要在 每一个迭代过程中重复运行。Spark 是基于内 存的,而 Hadoop MapReduce 是顺序处理数据,所以 Spark 比 Hadoop 更适合处理 随机访问的图数据。
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  • 打造自己的MapReduce:Hadoop集群搭建

    简单说来它就是Apache基金会的一个分布式计算项目,核心由分布式文件系统HDFS和分布式计算编程框架MapReduce两部分组成。1.1.图2 MapReduce过程2.免密登录 配置三台机器的Java和Hadoop环境 修改Hadoop配置文件并复制到各节点 格式化namenode 启动hadoop进程让我们一步步来。可以开始愉快地玩耍Hadoop啦!具体的MapReduce示例什么的,推荐去官网教程学习,并且一定要确认与自己的Hadoop版本一致。现在的MapReduce编程接口有v1和v2两版,虽然有的废弃属性还会兼容,但难以保证以后的支持。详见:http:hadoop.apache.orgdocs3.
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  • Hadoop MapReduce中的InputSplit

    Hadoop的初学者经常会有这样两个问题:Hadoop的一个Block默认是128M(或者64M),那么对于一条记录来说,会不会造成一条记录被分到两个Block中?在Hadoop中,文件由一个一个的记录组成,最终由mapper任务一个一个的处理。例如,示例数据集包含有关1987至2008年间美国境内已完成航班的信息。HDFS以固定大小的Block为基本单位存储数据,而对于MapReduce而言,其处理单位是InputSplit。1. Block块是以block size进行划分数据。当MapReduce作业客户端计算InputSplit时,它会计算出块中第一个记录的开始位置和最后一个记录的结束位置。InputSplit代表了逻辑记录边界,在MapReduce执行期间,Hadoop扫描块并创建InputSplits,并且每个InputSplit将被分配给一个Mapper进行处理。
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  • Hadoop: MapReduce2的几个基本示例

    .注:里面用到了一个自己写的类HDFSUtil,可以在 hadoop: hdfs API示例 一文中找到.原理:map阶段完成后,在reduce开始之前,会有一个combine的过程,相同的key值会自动合并; 8 import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; 9 import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;10 import; 8 import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; 9 import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;10 import; 7 import org.apache.hadoop.io.Text; 8 import org.apache.hadoop.mapreduce.Job; 9 import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper.*; 6 import org.apache.hadoop.mapreduce.Job; 7 import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; 8 import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer
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  • 干货 | 实践Hadoop MapReduce 任务的性能翻倍之路

    ,并且通过Hadoop MapReduce job生成日志报告,应用程序开发人员与运维人员通过报告可获得以下内容:API调用响应时间的百分位值服务调用关系数据库操作eBay每天产生PB量级的CAL日志,对于日益增长的数据量,Hadoop MapReduce job的优化将会大大节省计算资源。本文将分享eBay团队如何对这些Hadoop job进行优化,希望为开发者带来启发,解决Hadoop MapReduce(MR)job实践中存在的问题。成功率:CAL MapReduce job的成功率仅92.5%。 eBay团队如何优化 在分享我们的经验之前,我们先简单介绍Hadoop MapReduce的流程。Map任务的执行时间与Map任务的输入记录个数、输出记录个数成正比。?此外,Hadoop job的计算复杂度也会影响Hadoop job的执行时间。
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  • Hadoop1和Hadoop2的区别是什么?

    Hadoop1和Hadoop2的区别是什么?马 克-to-win @ 马克java社区:原来的Hadoop1的Mapreduce又管资源管理,又管数据处理和计算。而Hadoop2中的MapReduce则只专处理数据 计算。而YARN做资源管理的事。这样其他计算框架比如spark和Tez可以引进了。Hadoop生态圈发展壮大了。谁能拒绝发展呢?​
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  • Hadoop旧mapreduce的map任务切分原理

    在开发过程中对map任务的划分进行性能调优,发现mapreduce中关于FileInputFormat的参数调整都不起作用,最后发现这些老任务都是用旧版的mapreduce开发的,于是顺便研究下旧版mapreduce有关新版mapreduce的任务划分策略,大家可以参考我之前的博文《Hadoop2.6.0的FileInputFormat的任务切分原理分析(即如何控制FileInputFormat的map任务数量)》源码分析 根据《Hadoop2.6.0的FileInputFormat的任务切分原理分析(即如何控制FileInputFormat的map任务数量)》一文的内容,我们知道map任务的划分关键在于FileInputFormat1 : numSplits); long minSize = Math.max(job.getLong(org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.总结根据以上分析发现旧版mapreduce和新版mapreduce的FileIntputFormat关于map任务数量划分的实现逻辑不同,在对它们进行开发和性能优化时要特别注意。
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  • Spark速度比MapReduce快,不仅是内存计算

    作为Hadoop的分布式计算框架,MapReduce扮演着分布式计算的任务,适用于离线批计算任务。Spark本身不具备存储数据功能,通常基于HDFS。我们经常会在各类文章中看到类似这样的描述:Spark是基于内存计算的,其速度远快于Hadoop的MapReduce。本文旨在讨论这一结论背后的原因。一、Spark内存计算 VS MapReduce读写磁盘MapReduce:MapReduce通常需要将计算的中间结果写入磁盘。二、其他区别2.1 任务调度Hadoop的MapReduce是针对大文件的批处理而设计的,延迟较高;Hadoop的MapReduce的Map Task和Reduce Task都是进程级别的,而Spark2.2 执行策略MapReduce在shuffle前需要花费大量时间进行排序;Spark在shuffle时只有部分场景才需要排序,支持基于Hash的分布式聚合,更加省时;2.3 数据格式和内存布局MapReduce
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