静卧人间的专栏

在我们平常的大数据项目开发和项目需求中，可能需要我们完成在关系型数据库中十分常见的join类功能。那么针对这种类型的功能需求，用hadoop中的MapReduce模型应该要怎么实现呢？本篇文章将针对这种功能需求提供几种实现选择。首先，我的开发环境为：jdk1.7，hadoop2.6.4，CentOS71. 利用DistributedCache实现JoinDistributedCache：这是Hado

Hadoop YARN又名MapReduce NextGen和MRv2。YARN的基本思想是把集群资源管理功能和任务调度监控功能分为两个独立的进程，就是基于这种思想产生了一个全局ResourceManager(RM)和基于每个应用而产生的ApplicationMaster(AM)。RecourseManager和NodeManager形成了数据计算的框架。RecourseManager是集群中所有应

概述Hadoop MapReduce是一个软件框架，为在大集群中海量数据的并行处理提供了一种易于编写实现的编程模型，以及可靠的，容错的方式。一个MapReduce job通常将输入数据集分割为独立的块，每个块由单独的map任务以完全并行的方式来处理。框架会对map任务的输出做排序，然后这些输出结果数据会输入到reduce任务。通常，整个job的输入和输出数据都存放在一个文件系统中。框架关心的是任务的