MapReduce

Yarn 主要内容 Yarn 是一个资源调度平台，负责为运算程序提供服务器运算资源，相当于一个分布式的 操作系统平台 ，而 MapReduce 等运算程序则相当于运行于 操作系统之上的应用程序 。 ① Yarn的基本结构 Resource Manager ： 整个节点的老大 Node Manager ： 单个节点的老大 Application Master ： 节点上单个job的老大 Container： 一个容器，job运行需要的资源都封装在容器中 ② Yarn工作机制 / job提交过程 具体流程： 1 将MR程序提交到客户端所在的节点，客户端向RM申请一个application； 2 RM将应用程序的资源路径返还给客户端； 3 客户端将程序运行所需资源提交到HDFS上； 4 客户端将 程序资源提交完毕后，向RM申请运行 mrAppMaster ； 5 RM 将用户的请求初始化成一个 Task 任务，并将任务放到任务队列中； 6 其中一个NodeManager去任务队列领取Task任务； 7 领取完任务后，该 NodeManager 创建容器 Container ，并产生 MRAppmaster ； 8 Container 从 HDFS 上拷贝资源到本地； 9 MRAppmaster 向 RM 申请运行 MapTask 容器； 10 RM将运行MapTask任务并分配给另外两

MapReduce 主要内容 ① MapReduce概述 1.1 MapReduce定义 1.2 优缺点 优点： 缺点： 1.3 MR核心编程思想 MR进程： ② MR框架原理 2.1 MapReduce工作流程 Map Task工作机制： 具体过程： Read阶段 ：从文本中一行一行的读取数据，并返回一个个的k,v数据，并将数据交给map函数处理； Map阶段 ：用map函数处理读取到的k,v数据，并得到新的k,v数据； Collect收集阶段 ：将map函数处理的结果存储到环形内存缓存区中； Spill溢写阶段 ：当环形缓存区达到阈值时，就会将数据溢写到磁盘上。溢写前要对数据进行排序、合并等操作；（溢写阶段详情见文档） Combine合并阶段 ：当所有数据处理完以后，对磁盘上的所有数据进行一次归并排序，合并成一个文件；（详情见文档） Reduce Task工作机制： 具体流程： Copy阶段 ：当Map Task任务结束以后，Reduce Task从各个Map Task上去拷贝数据，放到内存或者磁盘中； Merge阶段 ：对内存和磁盘上拷贝过来的数据进行合并，防止内存和磁盘被占用过多； Sort 阶段： 和Merge阶段一起工作，在合并的同时使用归并排序进行排序； Reduce 阶段 ： reduce() 函数将计算结果写到 HDFS 上。 MR整体流程图： 2.2

微服务、云原生、Kubernetes、Service Mesh 是分布式领域的热点技术，它们并不是凭空出现的，一定继承了某些“前辈”的优点。我们不仅要了解这些技术，还要深入理解其发展脉络、原理等，才能游刃有余地将其用于现有的项目开发或老系统改造中。 以下是这位资深架构师的笔记内容： 由于内容过多，为了避免影响到大家的阅读体验，在此只以截图展示部分内容。有需要获取完整版的朋友点赞后，私信【笔记】即可（一定要记得关注我，不然没办法回复陌生人私信） 第1章：深入理解网络 讲解分布式的基础一-网络， 对国际互联网、NIO、AIO、网络传输中的对象序列化问题、HTTP的前世今生、TCP/IP、从CDN到SD-WAN等知识进行深入讲解。 详细章节介绍： 从国际互联网开始 NIO, 一本难念的经 AIO,大道至简的设计与苦涩的现实 网络传输中的对象序列化问题 HTTP的前世今生 分布式系统的基石: TCP/IP 从CDN到SD-WAN 第2章：分布式系统的经典理论 讲解分布式系统的经典理论，涉及分布式系统的设计理念、-致性原理; ZooKeeper 的使用场景; CAP理论的前世今生; BASE准则;分布式事务的原理。 详细章节介绍： 从分布式系统的设计理念说起 分布式系统的一致性原理 分布式系统的基石之ZooKeeper 经典的CAP理论 BASE准则，一个影响深远的指导思想

以下我们要进行： 1、搭建hadoop伪分布式模式，启动hdfs 2、上传文档到hdfs 3、配置YARN，启动YARN对hdfs里面的文档进行词频分析 首先： 1、确保jdk安装正确 2、确保安装并配置hadoop ,以下是hadoop的版本 通过第四讲的配置启动hadoop服务，输入jps可以查看到 3、确保hdfs正常运行 ，通过网页可以查看到hdfs页面数据： 在浏览器输入：localhost:50070 4、新建一个本地文件 ，并且上传到hdfs上面 查看上传的文件内容： 5、配置YARN 首先，什么是YARN？ YARN 的全拼：Yet Another Resource Negotiator 含义是：“另一种资源协调者“ 是一种新的 Hadoop 资源管理器，它是一个通用资源管理系统，可为上层应用提供统一的资源管理和调度，它的引入为集群在利用率、资源统一管理和数据共享等方面带来了巨大好处。是从Hadoop2开始的。算是MapReduce的升级版。为什么会有升级版本呢？我们下面看下MapReduce 1.0 和 MapReduce2.0(也就是YARN)的区别： 以下是hadoop版本和MapReduce对应的版本关系： Hadoop版本 MapReduce对应版本 1.X MapReduce1.0 2.X MapReduce2.0 如果你的是hadoop2.X 版本的

一、Hive介绍 　　Apache官网给出的logo，一半是Hadoop大象的头，一半是蜜蜂的身体，也是寓意着它是基于Hadoop，哈哈，纯属个人理解，进入正题。 　　Hive是基于Hadoop的一个 数据仓库工具 ，可以将sql语句转换成MapReduce任务来运行。可以用来数据提取、转化、加载（ETL），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。 　　Hive定义了简单的类sql查询语言，成为HiveQL，它允许熟悉SQL的用户查询数据。 　　HiveSQL：Hive通过类sql的语法，来进行分布式的计算。HQL用起来和SQL非常的相似，Hive在执行的过程中会将HQL转换为MapReduce去执行，所以Hive其实就是基于Hadoop的一种分布式计算框架，底层依然是MapReduce程序，因此它本质上还是一种 离线大数据分析工具 。 二、Hive的适用场景 　　Hive是构建在静态（离线）批处理的Hadoop之上，Hadoop通常有较高的延迟并且在作业提交和调度的时候需要大量的开销。因此， Hive并不能在大规模数据上实现低延迟快速的查询 。 　　Hive查询操作过程严格遵守Hadoop MapReduce的作业执行模型，Hive将用户的HiveQL语句通过解释器转换为MapReduce作业提交到Hadoop集群 中，Hadoop监控作业执行过程

云栖号资讯：【 点击查看更多行业资讯 】 在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯，还在等什么，快来！ 随着近两年通信流量业务开展得如火如荼，更多的用户上网行为的数据分析需求猛增，而处理这类数据需要大量的写入处理，而且字段不固定，传统的关系型数据库已无法满足需求，急需多节点的分布式大数据集群来解决数据处理及存储问题。 本研究构建了一套大数据采集、存储体系，将系统分为采集层、ODS、DW、DM等四层，分别完成海量数据的采集、汇总、处理、生成价值数据过程中的不同环节。其中，采集层负责原始数据的采集，ODS层负责统一不同系统间的业务内容，对部分海量数据的非结构化数据进行转换。DW层是以空间换时间的一层，要形成大量的基础Cube，基础常用业务粒度的数据。实现统一的KPI过程，是ODS层指标转换的基础。DM层主要是面向业务的组合，面向分析的Cube变换，面向挖掘的数据变换。 数据分类存储 在数据存储过程中，按照数据价值和生命周期管理原则(热数据对存储性能要求高，随着数据生命周期的变化，数据价值降低，逐渐向一般性能存储迁移，其中数据价值的参考项包括时效性、访问频率、价值密度、业务意义等)，可以将不同数据分类存储，制定不同的存储方式及存储周期。 对于采集层的原始数据，将采集层的数据加载到基础数据缓存，为数据整合提供缓存，其中大数据1~3天，传统数据7天。对于ODS层数据，通过内存库关联与整合

领取本文资料直接扫码免费领取 这个人人都喊着“高并发”“高可用”的时代里，分布式系统的重要性不言而喻。从整个行业的招聘趋势就能看出来，大型互联网公司在招聘后端工程师的时候，都会要求候选人有分布式相关的工作经验。与其直接用些抽象、晦涩的技术名词去给分布式下一个定义，还不如从理解分布式的发展驱动因素开始，我们一起去探寻它的本质，自然而然地也就清楚它的定义了。 在今天这篇文章中，我将带你了解分布式的起源，是如何从单台计算机发展到分布式的,进而帮助你深入理解什么是分布式。为了方便你更好地理解这个演进过程，我将不考虑多核、多处理器的情况，假定每台计算机都是单核、单处理器的。 说明：完整的《分布式核心原理解析》学习文档篇幅较长，共有330页，这里限于篇幅，故只展示一部分的文档，有需要这份学习文档的朋友麻烦帮忙转发+转发+转发一下，然后再私信我【学习】即可免费获取这份《分布式核心原理解析》学习文档。 前言 一，分布式何而起 分布式起源 单兵模式:单机模式 游击队模式:数据并行或数据分布式 集团军模式:任务并行或任务分布式 分布式是什么? 总结 二，分布式系统的指标 分布式系统的指标 性能(Per formance) 资源占用(Resource Usage) 可用性( Availability) 可扩展性(Sealabi1ity) 不同场景下分布式系统的指标 总结与思考 三，分布式协调与同步

2019-02-05：金融风控系统设计 - 外汇管理风控系统 胖子钓鱼 https://www.jianshu.com/p/e0609b5ba0d4 2019.02.05 14:06:01 字数 3,227阅读 1,576 无际致力于金融科技对银行、融担、互联网金融行业的基于供应链金融为核心的互联网化金融风控技术的输出。涵盖了互联网信贷核心的系统建设，基于Spark[Spark ML, Spark Streaming(Flink 替换中)，Spark Graphx]技术体系的信贷风控系统建设，以及长期为合作伙伴提供有效的低风险资产的流量业务。在经历了从银行到互联网金融公司到科技输出行金融科技公司的历程后，笔者希望能够将对行业及系统设计的理解做以分享。 本文共分为三部分（外资银行的外汇交易系统风险建设，互联网金融个人风控系统建设，供应链金融中小企业风控系统建设） 外资银行的风险系统建设 该部分更多介绍一下外汇交易系统风险控制的业务层面，技术上的确无创新之处，加上大量使用三方厂商的系统，在此感谢IBM MQ、Webmethod跟Oracle为该行提供大量的便利，在这家银行里，我们看不到Tomcat, Jetty, 看不到Spring Cloud，Dubbo，ZooKeeper，没有人理会微服务，大家连Yarn跟Hadoop啥关系都不知道。从技术角度到也单纯，能买的就不做

通过使用cache缓存机制，减少数据分析处理过程中直读OSS的次数，不仅能够提高性能，更能减少与OSS的交互流量，减少数据分析成本与时间开销。 前提条件 已注册阿里云账号，详情请参见注册云账号。 已开通E-MapReduce服务和OSS服务。 已完成云账号的授权，详情请参见角色授权。 已创建Haoop集群，且带有Hive组件，且配置OSS数据源。 步骤一：设置JindoFs Cache 打开smartdata服务中client配置， 把jfs.cache.data-cache.enable为1， 表示打开JindoFs的cache功能打开 步骤二：进行作业测试 数据分析作业具体可看其他OSS数据湖实践文档功能 OSS Spark 实践文档 OSS Flink 实践文档 OSS Hive 实践文档 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4360916/blog/4292519