【推荐】Hadoop MapReduce八大步骤以及Yarn工作原理详解

最新推荐文章于 2024-12-26 18:42:29 发布
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#hadoop #nap reduce #yarn

博客对Hadoop MapReduce的八大步骤以及Yarn工作原理进行了详细解读，为了解Hadoop相关技术提供了清晰的总结。
MapReduce技术流程介绍
06-06
文档详细介绍了Mapreduce的开发流程，及开发过程中常见的一些问题，在我的编程过程中这些问题困扰了我很长时间，希望把它记录下来。
精选资源
Hadoop新MapReduce框架Yarn详解
03-04
使用和学习过老Hadoop框架（0.20.0及之前版本）的同仁应该很熟悉如下的原MapReduce框架图：图1.Hadoop原MapReduce架构从上图中可以清楚的看出原MapReduce程序的流程及设计思路：可以看得出原来的map-reduce架构是...
Mapeduce编程八大步骤
weixin_34408717的博客
11-24 181
Mapreduce编程八大步 1.1:指定读取的文件位于哪里 FileInputFormat.setInputPaths() 指定如何对输入文件进行格式化，把输入文本每一行解析为键值对 job.setInputFormatClass()1.2：指定自定义的Map类 job.setMapperClass() //map输出的<k,v>类型，如...
Hadoop MapReduce八大步骤以及Yarn工作原理详解
cross_SC的博客
03-26 242
讲解得很详细 https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42582592/article/details/83080900
Hadoop学习第七次：MapReduce简介
weixin_34194317的博客
12-12 205
MapReduce是一种分布式计算模型。由Map和reduce两个阶段组成，用户只需要实现Map（）和Reduce（）两个函数即可实现分布式计算。这两个函数的形参是key,value对，表示函数的输入信息。 执行步骤： 1. map任务处理 1.1 读取输入文件内容，解析成key、value对。对输入文件的每一行，解析成key、value对。每一个键值对调用一次map函数。 1....
hadoop中MapReduce和yarn的基本原理讲解
mocas_wang的博客
08-15 3166
目录 1 MapReduce 1.1 执行流程 1.2 工作原理 Map任务处理 Reduce任务处理 MR的Shuffle过程 1.3 运行流程分析 2 yarn 2.1简介 2.2 组成 1. ResourceManager 2. NodeManager 3.ApplicationMaster（AM） 4. Container 2.3 工作原理 1 MapReduce MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念"Map（映射）"和.
【图解大数据技术】Hadoop、HDFS、MapReduce、Yarn
weixin_43889578的博客
06-29 2914
MapReduce是一个分布式离线计算框架，专门用于处理大数据场景中与实时性无关的一些离线计算任务。MapReduce的数据输入一般是HDFS，然后经过InputFormat进行输入格式化，变成格式；然后执行用户实现的Mapper类型的map方法，进行数据映射，映射处理的结果也是格式；然后执行一个shuffle过程，对映射结果进行按key进行分组分区，把同一区域的所有KV发送到同一个Reducer，由一个节点进行；Reducer对同一个key分组下的所有value进行聚合操作；
Hadoop MapReduce原理
07-14
Hadoop MapReduce原理是分布式计算框架的核心技术之一，其设计理念是为了在普通的商用硬件集群上处理大数据问题。MapReduce的主要思想是将任务分解为两个阶段：Map阶段和Reduce阶段。在传统MapReduce中，系统架构...
2 ，MapReduce 理论知识 ：八步骤，流程，计数器，日志聚合
孙砚秋的博客
06-20 407
1 ，中心思想 ： 分治 ： 分而治之 。 块处理 ：把文件切成了很多个 block 块，处理数据的时候，我们实际上处理是一个个的 block 块。 好处 ：如果是读取一个大文件，可能要读很久，我们如果是用多线程的方式读一个个的 block 块，就会很快。 孙 ： 每个线程处理一个 block 块的数据。 ...
大数据原理之mapreduce
最新发布
2302_81647966的博客
12-26 1776
Reduce阶段：每个Reduce Worker对数据进行处理时，采用value的值作为新的排序规则(从小到大)，每一个key值都会自动绑定一个全局的index，用于记录输出的排序序列号，得到输出结果。Map阶段：Map处理输入，每获取一个数字，将数字的Count设置为1，并将此对输出，此时以Word作为输出数据的Key。合理设置ReduceTask的工作过程主要经历了5个阶段，分别是Copy阶段、Merge阶段、Sort阶段、Reduce阶段和Write阶段。
hadoop3 MapReduce执行过程（三）
吉他程序员的博客
11-15 3085
MapReduce概述 Hadoop MapReduce 是一个分布式计算框架，用于编写批处理应用程序。编写好的程序可以提交到 Hadoop 集群上用于并行处理大规模的数据。可以处理像什么单词统计，手机号流量统计啊等。 适用场景 数据统计，如:网站的PV、UV统计 搜索引擎构建索引 海量数据查询 复杂数据分析算法实现 不适用场景 OLAP 要求毫秒或秒级返回结果 流计算 流计算的输入数据集是动态的，而MapReduce是静态的 DAG计算 多个任务之间存在依赖关系，后一个的输
大数据开发笔记（三）：Mapreduce
专注大数据与人工智能技术分享，欢迎私信加群互相学习！
01-20 2446
MapReduce是采用一种分而治之的思想设计出来的分布式计算框架，它由两个阶段组成：map阶段和reduce阶段。​ 在map阶段中： 首先读取HDFS中的文件，每个文件都以一个个block形式存在，block中的数据会被解析成多个kv对，然后调用map task的map方法； map方法对接收到的kv对进行分片处理，转换输出成新的kv对； 然后对kv对进行分区和排序压缩，中间会涉及到map的shuffle过程，最后存入本地磁盘，供后续reduce task作为输入参数使用。...
MapReduce完整流程
莲芸轩的书房
07-18 6387
上一篇文章介绍了MapReduce编程模型 这次我们介绍MapReduce完整流程 Map阶段其实主要就是将输入的文件切割成一个个的(K,V)对，主要是******maptask工作机制****** （1）Read阶段：MapTask通过用户编写的RecordReader，从输入InputSplit中解析出一个个key/value。 （2）Map阶段：该节点主要是将解析出的key/value交给用户编写map()函数处理，并产生一系列新的key/value。 （3）Collect收集阶段：在用户编写map
MapReduce的编程规范
秋叶清风的博客
08-14 357
前言：小编引入的图片和文字描述都是来自于传智播客的视频讲解，在此感谢传智播客的老师 MapReduce的开发一共有八个步骤： Map阶段分为两个步骤、shuffle阶段分为四个步骤、Resuce阶段分为两个步骤 Map 阶段 2 个步骤 设置 InputFormat 类, 将数据切分为 Key-Value(K1和V1) 对, 输入到第二步 自定义 Map 逻辑, 将第一步的结果转换成另外的 Key-Value（K2和V2） 对, 输出结果 Shule 阶段 4 个步骤 对输出的 Key-Value 对进
MapReduce 的过程详解
touch_future的博客
12-05 7005
从整体上，mapreduce 框架可以分为五个不同实体： 1）客户端：提交 MapReduce job。 2）Yarn 资源管理器（resource manager）：协调集群计算资源的分配 3）Yarn 节点管理器（node manager）：启动和监视集群中每个节点的计算容器。 4）Mapreduce
MapReduce基本处理步骤如下：
wuxiaobingandbob的专栏
10-31 670
MapReduce可以理解为把一堆杂乱无章的数据按照某种特征归并起来，然后处理并得到最后的结果。基本处理步骤如下： 把输入文件按照一定的标准分片，每个分片对应一个map任务。一般情况下，MapReduce和HDFS运行在同一组计算机上，也就是说，每台计算机同时承担存储和计算任务，因此分片通常不涉及计算机之间的数据复制。 按照一定的规则把分片中的内容解析成键值对。通常选择一种预定义的规则即可。 ...
MapReduce shuffle过程详解
thinkhui的专栏
03-25 9926
一、MapReduce计算模型 MapReduce计算模型主要由三个阶段构成：Map、Shuffle、Reduce。 Map是映射，负责数据的过滤分法，将原始数据转化为键值对；Reduce是合并，将具有相同key值的value进行处理后再输出新的键值对作为最终结果。为了让Reduce可以并行处理Map的结果，必须对Map的输出进行一定的排序与分割，然后再交给对应的Reduce，而这个将Map输出进...
MapReduce过程详解（非常全）
qq_45725767的博客
10-26 7757
MapReduce算法执行过程 （1）MapReduce框架使用InputFormat模块做Map前的预处理，比如验证输入的格式是否符合输入定义；然后，将输入的文件切分为逻辑上的多个InputSplit，InputSplit是MapReduce对文件进行处理和运算的实际单位（逻辑概念），每个InputSplit没有对文件进行实际切割，只是记录了要处理的数据的位置和长度。 （2）InputSplit是逻辑切分，所以需要通过RecordReader(RR)根据InputSplit的信息来处理InputSplit
Hadoop MapReduce工作原理详解
"本文主要介绍了Hadoop的工作原理和发展历程，Hadoop是一个分布式系统基础架构，源于Google的MapReduce和Google文件系统，由Apache基金会开发，主要用于处理和存储大规模数据。" 在深入理解Hadoop之前，我们需要...
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