MapReduce

mapreduce是hadoop中实现海量分析的一个功能，主要功能就是分析计算，它通过一个mapreduce的代码公式，来实现分布式中的计算，例如统计文章中单词的个数，使用hadoop自带的一个代码公式，使用wordcount把分布式中block中的数统计出来。 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4434424/blog/3164639

概述 Hadoop是一个由Apache基金会所开发的 分布式系统 基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。Hadoop实现了一个 分布式文件系统 （Hadoop Distributed File System），简称HDFS。HDFS有高 容错性 的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量（high throughput）来访问 应用程序 的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。HDFS放宽了（relax）POSIX的要求，可以以流的形式访问（streaming access）文件系统中的数据。Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，而MapReduce则为海量的数据提供了计算。 Hadoop能做什么？ hadoop擅长日志分析，facebook就用Hive来进行日志分析，2009年时facebook就有非编程人员的30%的人使用HiveQL进行数据分析；淘宝搜索中的自定义筛选也使用的Hive；利用Pig还可以做高级的数据处理，包括Twitter、LinkedIn 上用于发现您可能认识的人，可以实现类似Amazon.com的协同过滤的推荐效果。淘宝的商品推荐也是！在Yahoo！的40

1. 实验目的和要求 1.1 实验目的 通过实验掌握基本的MapReduce编程方法； 掌握用MapReduce解决一些常见的数据处理问题，包括数据去重、数据排序和数据挖掘等。 1.2 实验软硬件环境 操作系统：Linux（建议Ubuntu16.04） Hadoop版本：2.7.1 1.3 实验要求 （一）编程实现文件合并和去重操作 对于两个输入文件，即文件A和文件B，请编写MapReduce程序，对两个文件进行合并，并剔除其中重复的内容，得到一个新的输出文件C。下面是输入文件和输出文件的一个样例供参考。 输入文件A的样例如下： 20170101 x 20170102 y 20170103 x 20170104 y 20170105 z 20170106 x 输入文件B的样例如下： 20170101 y 20170102 y 20170103 x 20170104 z 20170105 y 根据输入文件A和B合并得到的输出文件C的样例如下： 20170101 x 20170101 y 20170102 y 20170103 x 20170104 y 20170104 z 20170105 y 20170105 z 20170106 x 在hdfs中创建input文件夹，创建f1，f2文件，上传文件到hdfs中input文件夹中，查看上传结果， 编译代码： 运行代码成功界面

mapreduce计算流程: 首先将block块切片,每个切片对应一个任务. 切片的目的 是将block数量和map任务数量解耦. map读取切片数据,默认按行读取,作为键值对交给map方法,其中key是当前读取的行在文件中的字节偏移量,value就是读取的当前行. map开始计算,自定义的逻辑 map将输出的kv首先写道环形缓冲区,在写之前计算分区号(默认按照key得hash值对reduce的个数取模) 环形缓冲区默认100MB,阈值80%,如果写入得kv对达到了80%则发生溢写,溢写到磁盘,如果溢写的文件数量达到了3个,则发生map端归并操作,此时如果指定了combiner,则按照combiner压缩数据. 当一个map任务完成之后,所有得reduce向其发生http get请求,下载他们所属的分区数据,此过程称为shuffle,洗牌. 当所有map任务运行结束,开始reduce任务 在reduce任务开始之前,如果有时间则进行shuffle文件的归并并落磁盘,如果没有时间,则直接归并按组发送给reduce方法,reduce迭代计算 reduce计算结束后将结果写道HDFS. 作业提交流程 1.客户端向RM取号 2.客户端检查作业输入输出,计算切片,解析配置信息 3.客户端将jar包\配置信息以及切片信息上传到HDFS 4.客户端向RM发送提交作业的请求 5.RM调度一个NM

版本说明： 通过 HDP 3.0.1 安装的 HBase 2.0.0 一、概述 HBase 本身提供了很多种数据导入的方式，目前常用的有三种常用方式： 使用 HBase 原生 Client API 使用 HBase 提供的 TableOutputFormat，原理是通过一个 Mapreduce 作业将数据导入 HBase 使用 Bulk Load 方式：原理是使用 MapReduce 作业以 HBase 的内部数据格式输出表数据，然后直接将生成的 HFile 加载到正在运行的 HBase 中。 <!--more--> 二、方式对比 **前两种方式：**需要频繁的与数据所存储的 RegionServer 通信，一次性导入大量数据时，可能占用大量 Regionserver 资源，影响存储在该 Regionserver 上其他表的查询。 **第三种方式：**了解过 HBase 底层原理的应该都知道，HBase 在 HDFS 中是以 HFile 文件结构存储的，一个比较高效便捷的方法就是先生成 HFile，再将生成的 HFile 加载到正在运行的 HBase 中。即使用 HBase 提供的 HFileOutputFormat2 类或者 importtsv 工具来完成上述操作。 经过对比得知：如果数据量很大的情况下，使用第三种方式（Bulk Load）更好。占用更少的 CPU

我有非常大的表（3000万行），我想将其作为R中的数据帧加载 read.table() 具有许多方便的功能，但似乎实现中有很多逻辑会减慢速度事情下来。 就我而言，我假设我提前知道了列的类型，该表不包含任何列标题或行名，并且没有任何我要担心的病理字符。 我知道使用 scan() 以列表的形式读取表的速度非常快，例如： datalist <- scan('myfile',sep='\t',list(url='',popularity=0,mintime=0,maxtime=0))) 但是我将其转换为数据帧的一些尝试似乎使上述性能降低了6倍： df <- as.data.frame(scan('myfile',sep='\t',list(url='',popularity=0,mintime=0,maxtime=0)))) 有更好的方法吗？ 还是完全不同的解决方法？ #1楼 奇怪的是，即使这是很重要的问题，多年来也没有人回答问题的最底层部分 data.frame 只是具有正确属性的列表，因此，如果您有大量数据，则不想将其用作 as.data.frame 或类似的列表。 只需将列表“就地”转换为数据框就可以更快： attr(df, "row.names") <- .set_row_names(length(df[[1]])) class(df) <- "data.frame"

导读 ：本文作者写这篇文章前前后后大概 2 个月的时间，全文大概 2w 字，建议收藏后阅读或者通过电脑阅读。 调度是一个非常广泛的概念，很多领域都会使用调度这个术语，在计算机科学中， 调度 就是一种将任务（Work）分配给资源的方法。任务可能是虚拟的计算任务，例如线程、进程或者数据流，这些任务会被调度到硬件资源上执行，例如：处理器 CPU 等设备。 图 1 - 调度系统设计精要 本文会介绍调度系统的常见场景以及设计过程中的一些关键问题，调度器的设计最终都会归结到一个问题上 — 如何对资源高效的分配和调度以达到我们的目的，可能包括对资源的合理利用、最小化成本、快速匹配供给和需求。 图 2 - 文章脉络和内容 除了介绍调度系统设计时会遇到的常见问题之外，本文还会深入分析几种常见的调度器的设计、演进与实现原理，包括操作系统的进程调度器，Go 语言的运行时调度器以及 Kubernetes 的工作负载调度器，帮助我们理解调度器设计的核心原理。 设计原理 调度系统其实就是调度器（Scheduler），我们在很多系统中都能见到调度器的身影，就像我们在上面说的，不止操作系统中存在调度器，编程语言、容器编排以及很多业务系统中都会存在调度系统或者调度模块。 这些调度模块的核心作用就是对有限的资源进行分配，以实现最大化资源的利用率或者降低系统的尾延迟，调度系统面对的就是资源的需求和供给不平衡的问题。 图

MapReduce 简介 概念 面向批处理的分布式计算框架 一种编程模型: MapReduce程序被分为Map(映射)和Reduce(化简)阶段 核心思想 分而治之, 并行计算 移动计算而非移动数据 特点 MapReduce有几个特点： 移动计算而不移动数据：分布式计算，计算跟着数据走，数据存放在哪就在哪里进行计算，极大的减少了IO的开销。 良好的扩展性：分布式计算框架拥有相当良好的扩展性，随着节点数量的增加，单个节点的计算量减小，整体的计算能力近乎线性的递增。 高容错性：计算任务失败，会自动恢复计算，拥有良好的容错性。 状态监控：提交任务之后，任务具体执行在哪个节点，具体执行到哪个阶段，在后台或者监控界面，我们都能实时的进行监控。 适合于海量数据的离线批处理：MapReduce在设计之初的目标就是面向离线批处理，特别是大吞吐量的离线处理场景，更适合于MapReduce。 降低了分布式编程的门槛：大部分操作MapReduce已经实现，我们仅仅需要在特定的部分编写我们自己的业务逻辑，极大的减少了工作量，同时也降低了编程的门槛。 MR原理 1.　作业（job）：作业是客户端提交请求执行的一个单元，它包括数据、计算框架以及一些配置信息等。 2.　任务（task）：是作业细分之后的细分工作单元，如MapReduce中的Map Task和Reduce Task。

Hadoop自带了几个基准测试，本文使用的是hadoop-2.6.0 一、Hadoop Test 的测试 [root@master hadoop-2.6.0]# hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-client-jobclient-2.6.0-tests.jar An example program must be given as the first argument. Valid program names are: DFSCIOTest: Distributed i/o benchmark of libhdfs. DistributedFSCheck: Distributed checkup of the file system consistency. JHLogAnalyzer: Job History Log analyzer. MRReliabilityTest: A program that tests the reliability of the MR framework by injecting faults/failures SliveTest: HDFS Stress Test and Live Data Verification. TestDFSIO: Distributed i/o

一文教你看懂大数据的技术生态圈:Hadoop,hive,spark 责任编辑：editor005 | 来源： 企业网D1Net 2015-03-02 13:50:51 本文摘自：中国大数据 /*--> */ /*--> */ 大数据本身是个很宽泛的概念，Hadoop生态圈(或者泛生态圈)基本上都是为了处理超过单机尺度的数据处理而诞生的。你可以把它比作一个厨房所以需要的各种工具。锅碗瓢盆，各有各的用处，互相之间又有重合。你可以用汤锅直接当碗吃饭喝汤，你可以用小刀或者刨子去皮。但是每个工具有自己的特性，虽然奇怪的组合也能工作，但是未必是最佳选择。 大数据，首先你要能存的下大数据。 传统的文件系统是单机的，不能横跨不同的机器。HDFS(Hadoop Distributed FileSystem)的设计本质上是为了大量的数据能横跨成百上千台机器，但是你看到的是一个文件系统而不是很多文件系统。比如你说我要获取/hdfs /tmp/file1的数据，你引用的是一个文件路径，但是实际的数据存放在很多不同的机器上。你作为用户，不需要知道这些，就好比在单机上你不关心文件分散在什么磁道什么扇区一样。HDFS为你管理这些数据。 存的下数据之后，你就开始考虑怎么处理数据。虽然HDFS可以为你整体管理不同机器上的数据，但是这些数据太大了。一台机器读取成T上P的数据(很大的数据哦