Hadoop DistributedCache使用及原理

最新推荐文章于 2023-03-22 18:50:33 发布
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本文分享了关于 HPUX 的一些技术细节和使用经验，包括系统管理、故障排查等方面的内容。
http://hpuxtbjvip0.blog.163.com/blog/static/3674131320132794940734/
Lord_sh
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DistributedCache类使用
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DistributedCache类使用!
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基于Hadoop的研究及性能分析.pdf
11-24
基于Hadoop的研究及性能分析 在大数据时代，Hadoop作为一个开源的分布式计算框架，已经成为处理大数据的首选技术。MapReduce是Hadoop的核心技术，负责将复杂的计算任务分解成多个小任务，以便并行处理大量数据。...
Hadoop DistributedCache
The Best or Nothing!
05-27 142
  Hadoop的DistributedCache，可以把HDFS中的文件加载到DistributedCache中，当我们需要这些文件时，DistributedCache自动把这些文件下载到集群中节点的本地存储上（mapred.local.dir）。这样就不需要一一布置第三方的Jar包，并且Hadoop集群增加节点也不需要再上传了。 此外DistributedCache对于Read-Onl...
Hadoop Distributed File System（HDFS）
qq_61645895的博客
01-08 1251
HDFS的概述，组成架构，参数大全，基本语法，常用命令实操
浅谈HDFS(Hadoop Distributed File System)
阿鹏
12-20 259
Hadoop概述 Hadoop实现了一个分布式文件系统 hive概述 hive 是基于Hadoop的一款数据仓库工具，用来进行数据提取、转化、加载，这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。 hbase概述 hbase的优势吞吐量高 HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，基于hdfs。 Phoenix on hbase 概述 Apache Phoenix是基于BSD许可开源的一个Java中间层,可以让开发者在Apache HBase上执行SQL查询。 Phoenix on
HDFS(hadoop distributed File System)详解
qq_40586924的博客
11-10 1396
  HDFS(hadoop distributed File System)分布式文件系统     特点：高容错性（多个文本副本存储），价格低，高吞吐量。     常见的系统  gfs，HDFS、Lustre 、Ceph 、GridFS 、mogileFS、TFS、FastDFS。     Hdfs总体上采用了master/slave 架构，主要由以下几个组件组成：Client 、Name...
Hadoop MapReduce性能优化：DistributedCache算法
"该资源是一篇关于Hadoop及其性能分析的研究论文，主要探讨了Hadoop的核心技术MapReduce，包括MapReduce的工作原理、推测执行算法（Hadoop推测执行和SALS推测执行）的性能分析，以及MapReduce框架中的通用二路连接...
基于Hadoop的研究及性能分析 (2).docx
11-24
本文对Hadoop的研究及性能分析，首先介绍了Hadoop及其核心技术MapReduce的工作原理。然后，详细讨论了Hadoop推测执行算法和SALS推测执行算法，并对它们的性能进行分析。最后，分析了MapReduce框架的通用二路连接算法...
基于Hadoop的研究及性能分析.docx
07-07
DistributedCache是Hadoop提供的一种分布式缓存机制，允许应用程序共享和复用大文件或公共资源。文中提出了一种基于DistributedCache的改进算法，通过减少mapper输出的数据，降低网络传输负载，从而优化整体性能。 ...
Hadoop MapReduce性能优化：一种DistributedCache改进算法
"本文主要探讨了Hadoop在大数据处理中的应用和性能分析，重点研究了MapReduce的工作原理、Hadoop的推测执行算法以及SALS推测执行算法，还深入分析了MapReduce框架下的通用二路连接算法RSJ。作者提出了一种基于...
Hadoop基础-03-HDFS(Hadoop Distributed File System)基本概念
大数据精读周刊
09-03 1256
源码见：https://github.com/hiszm/hadoop-train HDFS概述(Hadoop Distributed File System) 分布式的 commodity、low-cost hardware：去中心化IoE fault-tolerant：高容错 , 默认采用3副本机制 high throughput：移动计算比移动数据成本低 large data sets：大规模的数据集 , 基本都是GB和TB级别 HDFS架构详解 NameNode(master) / Dat
hive降io之压缩和分布式缓存
09-28 1420
有三种压缩算法 gzip lzo snappy 第一种压缩后文件是最小的，snappy是最大的，但是压缩效率也就是压缩速度和解压速度，snappy是最好的 企业中一般用后两种方式 曾经用过lzo压缩，常导致个别老机器down机 cdh4集成了snappy snappy的前身是zippy。虽然只是一个数据压缩库，它却被coogle用于许多内部项目，其中就包括Bigtable，map
pig中应用DistributedCache机制缓存多文件的尝试
zkeqing的专栏
12-27 636
最近在优化的项目因udf中引用的数据较大，需要应用hadoop的DistributedCache机制。在应用过程中遇到一些问题，push给大家，希望对大家有所帮助。 什么是DistributedCache？ DistributedCache是hadoop框架提供的一种机制,可以将job指定的文件,在job执行前,先行分发到task执行的机器上,并有相关机制对cache文件进行管理. 常见的应
DistributedCache的使用方法（hadoop0.20.2）
RUIJILIANG的专栏
10-14 2502
public class ProcedureJob extends Configured{ public static class MapClass extends Mapper{ private Path[] localFiles; private URI[] uris; @Over
Hadoop 中使用DistributedCache遇到的问题
传物易人
03-29 510
  自己在写MAR/REDUCE代码时，遇到了一个问题，一个大数据文件和一个小数据文件匹配计算，但是小数据文件太小，所以想采用HIVE的MAP JOIN的方式，把小数据文件放到直接大数据文件map的datanode的内存中，这样少了MR代码的1对N的数据文件关联。 实现这个的最佳方案就是利用distributed cache。HIVE的MAP JOIN也是利用这个技术。 首先简要...
Hadoop之HDFS简介
datacreating的博客
03-22 1715
与其他的一些分布式文件管理系统不同的是，HDFS的设计之初是为了构建 Apache Nutch 网络搜索引擎项目的基础设施，旨在用低成本的硬件构建出支持高吞吐量的文件系统。高容错性：一个HDFS集群可能会包含非常多节点，HDFS将文件分块（Block）存储，并且会自动保存多个副本到不同的机器节点上以保证数据的安全，而且HDFS可以检测故障并且从故障中快速恢复。高吞吐率：与一般文件系统的访问低延迟不同，HDFS的重点是处理大量的数据，支持数据处理规模是GB、TB、甚至是PB的级别。
Hadoop DistributedCache使用方法及原理
wjlwangluo的博客
08-05 1834
概览 DistributedCache 是一个提供给Map/Reduce框架的工具，用来缓存文件（text, archives, jars and so on）文件的默认访问协议为(hdfs://).   DistributedCache将拷贝缓存的文件到Slave节点在任何Job在节点上执行之前。 文件在每个Job中只会被拷贝一次，缓存的归档文件会被在Slave节点中解压
DistributedCache的使用
羊羊羊
07-13 2270
MapReduce Job中使用全局共享数据是不可避免的，但是根据该框架的特点，在代码级别实现全局变量是不现实的，主要是因为继承Mapper基类的Map阶段类和继承Reducer基类的Reduce阶段类的运行时独立的，并不像代码看起来的那样会共享一个Java虚拟机的资源。常用的在MapReduce编程中设置全局共享数据的方法主要有： 1.读写HDFS文件 数据文件放在HDFS上，Map　tas
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