理解MapReduce计算构架

最新推荐文章于 2024-07-29 08:38:53 发布
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#大数据 #python

本文介绍如何使用Python编写WordCount程序，包括map和reduce函数的实现，以及如何在Hadoop环境中部署和运行该程序。

用Python编写WordCount程序任务

1.编写map函数，reduce函数

创建文件

编写函数

2.将其权限作出相应修改

3.本机上测试运行代码

4.放到HDFS上运行，下载并上传文件到hdfs上

5.用Hadoop Streaming命令提交任务

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deduzong5607
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大数据Hadoop（十六）：MapReduce计算模型介绍
Lansonli（蓝深李）的博客
05-28 3346
全网最详细的Hadoop文章系列，强烈建议收藏加关注！ 后面更新文章都会列出历史文章目录，帮助大家回顾知识重点。 目录 本系列历史文章 前言 MapReduce计算模型介绍 理解MapReduce思想 Hadoop MapReduce设计构思 ​​​​​​​如何对付大数据处理：分而治之 ​​​​​​​构建抽象模型：Map和Reduce ​​​​​​​统一构架，隐藏系统层细节 本系列历史文章 2021年大数据Hadoop（十五）：Hadoop的联邦机制 Federation 20.
MapReduce
北极熊的博客
07-07 273
3.2．集群运行模式 （1）将mapreduce程序提交给yarn集群，分发到很多的节点上并发执行 2）处理的数据和输出结果应该位于hdfs文件系统 3）提交集群的实现步骤： 将程序打成JAR包，然后在集群的任意一个节点上用hadoop命令启动 hadoop jar jar包名字 args 运行模式：到底是谁给mr程序提供运算时需要的硬件资源 两种模式: 集群模式：程序计算资源由yarn来分配，有分布式计算的效果。生产环境/线上环境的模式 本地模式：程序计算的资源是由程序所在的机器本地系统模拟出来
Hadoop计算框架：MapReduce
07-21
文档较详尽的讲述了MR的简介，MR初学分析示例（有代码）、MR特性，MR的执行过程（有代码），MR单元测试介绍（有代码）、HA的架构和配置、同时也向大众推荐了两本书。其中部分有较为详尽的链接以供参考。
大数据-MapReduce计算框架
初学者
01-06 2859
导语   MapReduce作为Hadoop核心编程模型，在Hadoop中，数据处理的核心就是MapReduce程序设计模型。下面就来分享一下MapReduce都有那些值得我们注意的事情。 MapReduce编程模型   Map 和Reduce 的概念是从函数式编程中借鉴而来的，而函数式编程也是现在比较流行的一个话题。整个的MapReduce计算过程其实是被分为Map阶段和Reduce阶段的。也就是映射与缩减两个独立的阶段过程。在Map中进行数据的读取与预处理，然后将预处理结果发送到Reduce中进行有.
MapReduce分布式计算架构
believer
04-16 631
目录MapReduce分布式计算架构一、快速编写简单的wordcount案例1.1、下载mapreduce测试所需要的jar1.2、pom.xml1.3、Mapper代码1.4、Reduce代码1.5、主函数二、字谜案例2.1、Mapper编写2.2、Mapper测试2.3、Reduce编写2.4、Reduce测试2.5、MapReduce测试2.6、主函数编写 MapReduce分布式计算架构 ...
Hadoop技术内幕_深入理解MapReduce架构设计与实现原理_pdf书签版_第二部分(共三个部分)
06-11
《Hadoop技术内幕 深入理解MapReduce架构设计与实现原理》pdf书签版,第二部分，共三个部分，一起下载后解压。
"Google和Hadoop MapReduce基础构架及分布式系统原理简介
而在构架上，MapReduce提供了统一的计算框架，为程序员隐藏系统层细节，解决了并行计算方法缺少统一的计算框架支持的问题。 2. Google MapReduce的基本工作原理 Google MapReduce的基本工作原理是建立在MapReduce...
MapReduce>分布式计算框架MapReduce(A)
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11-14 1125
文章目录分布式并行计算框架MapReduceHadoop为什么比传统技术方案快？理解MapReduce思想MapReduce并行计算Hadoop -MapReduce设计构思MapReduce编程初体验 Hadoop组成 Hadoop HDFS：一个高可靠、高吞吐量的分布式文件系统，对海量数据的存储。 Hadoop MapReduce：一个分布式的资源调度和离线并行计算框架。 Hadoop ...
mapreduce计算框架
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jylee的博客
07-29 1136
强大的索引又出场了。然后 把这些索引信息存放在内存中，如果内存中放不下了，后续的索引信息就需要写到磁盘文件中了：从所 有的本地目录中轮训查找能存储这么大空间的目录，找到之后在其中创建一个类似于“spill12.out.index” 的文件，文件中不光存储了索引数据，还存储了crc32的校验数据。比如 Kvindex初始位置是-4，当第一个写完之后，(Kvindex+0)的位置存放value的起始位置、(Kvindex+1)的位置存放key的起始位置、 (Kvindex+2)的位置存放partition的。
MapReduce计算框架
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下面是MapReduce的流程架构图：下面是MapReduce简单的word count的流程下面是MapReduce简单的word count的代码1，主类import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.FileSystem; import org.apache.hadoop.fs.Path; im...
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1. MapReduce基本编程模型和框架 1.1 MapReduce抽象模型 大数据计算的核心思想是：分而治之。如下图所示。把大量的数据划分开来，分配给各个子任务来完成。再将结果合并到一起输出。注：如果数据的耦合性很高，不能分离，那么这种并行计算就不合适了。 1.2 Hadoop的MapReduce的并行编程模型 如下图2所示，Hadoop的MapReduce先将数据划分为多个key/value键值对。然后输入Map框架来得到新的key/value对，这时候只是中间结果，这个时候的value值是个集合。
MapReduce架构简介
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05-29 178
前言： MapReduce是用于数据处理的一种编程模型，简单但足够强大，专门为并行处理大数据而设计。MapReduce的处理过程分为两个步骤：map和reduce。每个阶段的输入输出都是key-value的形式，key和value的类型可以自行指定。map阶段对切分好的数据进行并行处理，处理结果传输给reduce，由reduce函数完成最后的汇总。到了2.0之后，MapReduce可以理解为是一...
6.Hadoop_MapReduce计算框架介绍、架构原理、yarn资源管理
dgqg1223
02-11 345
MapReduce介绍 MapReduce分为2部分：MapTask、ReduceTask MapTask会把数据映射成一个k，v格式的中间数据集。每组相同key组成的数据(一般情况下)会并发调用reduce方法，方法内迭代这组数据进行计算（类似sql） MapTask数量：对Block Spilt（切片），每一个Spilt（片）会分配一个MapTask ReduceTask数量：一般情况下 相...
hadoop MapReduce分布式计算架构
jyf211314的专栏
06-09 1519
同分布式文件系统HDFS一样，hadoop的MapReduce也采用了Master/slave架构，它主要由Client、JobTracker、TaskTracker和task四部分组成 1.Client：用户编写的MapReduce程序通过Client提交到JobTracker端，用户可通过Client提供的接口查看作业的运行状态。 2.JobTracker：主要负责资源监控和作业调度。Jo
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