在Hadoop 2.0 版本之前, 只有两个组件: HDFS 和 MapReduce。其中, HDFS 组件是基于谷歌的论文The Google File System实现的, 用于大规模数据的存储; MapReduce 组件是基于谷歌的另一篇论文MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters实现的, 用于大规模数据的计算。 然而, 在 Hadoop 2.0 版本之后, ...
通过HDFS的命令行工具或Hadoop提供的API,可以向HDFS中上传、下载、删除和管理文件。 3、编写MapReduce程序: MapReduce编程模型是Hadoop用于处理大规模数据集的核心。它由两个主要的阶段组成:Map阶段和Reduce阶段。Map阶段负责将输入数据分割为多个独立的子问题,然后由多个Map任务并行处理这些子问题。Reduce阶段负责对Map任...
和上面map不同的是,reduce任务不再具有本地读取的优势———一个reduce任务的输入往往来自于所有mapper的输出,因此map和reduce之间的数据流被称为shuffle(洗牌)。Hadoop会先按照key-value对进行排序,然后将排序好的map的输出通过网络传输到reduce任务运行的节点,并在那里进行合并,然后传递到用户定义的reduce函数中。 red...
如今的Hadoop虽然家族庞大,但是早年Hadoop的结构非常简单,几乎只有两块,一块是分布式文件系统,这个是整个数据的支撑,另一个就是MapReduce算法。 分布式文件系统 大数据时代,数据的量级大规模增长,动辄以TB甚至PB计。对于这么海量的数据,如果我们还使用常规的方法是非常困难的。因为即使是 O(n) 的算法,将所有的数据...
SparkSQL的前身是Shark,给熟悉RDBMS但又不理解MapReduce的技术人员提供快速上手的工具,hive应运而生,它是当时唯一运行在Hadoop上的SQL-on-hadoop工具。但是MapReduce计算过程中大量的中间磁盘落地过程消耗了大量的I/O,降低的运行效率,为了提高SQL-on-Hadoop的效率,Shark应运而生,但又因为Shark对于Hive的太多依赖(如...
1. 内存中的 MapReduce 它是Hadoop 的作业和任务跟踪器的一个替代方案,可以加快作业执行的性能。它消除了标准 Hadoop 体系结构中与作业和任务跟踪器相关的开销,同时能提供低延迟的 HPC 式分布式处理功能。 2. Ignite 内存文件系统(IGFS) 它也是一个 Hadoop 文件系统的替代方案,在内部名为 IgniteHadoopFileSystem。
在Hadoop中启用压缩可以通过减少网络和磁盘IO来提高集群的性能,同样还可以降低HDFS中的磁盘使用率,但是这部分提升是以CPU处理时间的提高为代价的,需要考虑到CPU和IO之间的权衡问题。 Hadoop提供了对中间map执行结果,map输入数据和reduce输出数据的压缩支持,同时还支持应用级别的压缩,比如Java Job本身,支持的压缩方法包括:...
简介Hadoop就是一个实现了Google云计算系统的开源系统,包括并行计算模型Map/Reduce,分布式文件系统HDFS,以及分布式数据库Hbase,同时Hadoop的相关项目也很丰富,包括ZooKeeper,Pig,Chukwa,Hive,Hbase,Mahout,flume等. 这里详细分解这里面的概念让大家通过这篇文章了解到底是什么hadoop:1.什么是Map/Reduce,看下面的各种解释:...
MapReduce and HadoopLuis RoderoMerinoGilles Fedak
MapReduce是Hadoop分布式计算框架的核心组件之一，它是用来处理大规模数据集的一种编程模型和计算框架。MapReduce由两个阶段组成：Map和Reduce。在Map阶段中，将数据切分成小块，然后由每个节点单独处理，生成中间结果；在Reduce阶段中，将Map产生的中间结果进行汇总，然后生成最终的结果。以下是MapReduce的主要组件：1. ...