今天阿氪来给大家分享一些关于mapreduce编程如何快速地编写和运行一个属于自己的MapReduce例子程序方面的知识吧,希望大家会喜欢哦
1、输入分片(inputsplit):在进行map计算之前,mapreduce会根据输入文件计算输入分片(inputsplit),每个输入分片(inputsplit)针对一个map任务,输入分片(inputsplit)存储的并非数据本身。
2、我们将编写一个简单的MapReduce程序,使用的是C-Python,而不是Jython编写后打包成jar包的程序。我们的这个例子将模仿WordCount并使用Python来实现,例子通过读取文本文件来统计出单词的出现次数。
3、用户编写MapReduce需要实现的类或者方法有:(1)InputFormat接口用户需要实现该接口以指定输入文件的内容格式。
4、首先我们在Map程序中会接受到这批文档每一行的数据,然后我们编写的Map程序把这一行按空格切开成一个数组。并对这个数组遍历按1用标准的输出输出来,代表这个单词出现了一次。在Reduce中我们来统计单词的出现频率。
5、上面描述的过程是从数据流角度看。而从系统角度看,MapReduce运行用户编写的应用程序过程如下:用户启动MapReduce后,程序会被部署到不同的机器上去。
6、方法一:将自己的编译软件与hadoop相连(我用的是MyEclipse去(版权限制,暂不提供下载)hadoop),直接运行程序。MyEclipse连接hadoop的教程待会我会在文章结尾处给出一个(版权限制,暂不提供下载)供大家参考。
1、MapReduce是用来做大规模并行数据处理的数据模型。方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下,将自己的程序运行在分布式系统上。
2、(1)MapReduce是hadoop的核心组件之一,hadoop要分布式包括两部分,一是分布式文件系统hdfs,一部是分布式计算框,就是mapreduce,缺一不可,也就是说,可以通过mapreduce很容易在hadoop平台上进行分布式的计算编程。
3、MapReduce是Google公司的JeffDean等人提出的编程模型,用于大规模数据的处理和生成。从概念上讲,MapReduce处理一组输入的key/value对(键值对),产生另一组输出的键值对。
1、其实,一次mapreduce过程就包括上图的6个步骤,input、splitting、mapping、shuffling、redecing、finalredult。
2、mapreduce程序是用java写的,写好传到linux系统里,使用hadoop相关命令运行就行了。
3、任何能够使用STDIN和STDOUT都可以用来编写MapReduce程序,比如我们用Python的sys.stdin和sys.stdout,或者是C中的stdin和stdout。
4、在这个实例中,我将会向大家介绍如何使用Python为Hadoop编写一个简单的MapReduce程序。尽管Hadoop框架是使用Java编写的但是我们仍然需要使用像C++、Python等语言来实现Hadoop程序。
分为2个步骤,map和reduce,map专门负责对每个数据独立地同时地打标签,框架会对相同标签的数据分成一组,reduce对分好的那些组数据做累计计算。
当mapreduce任务提交后,reducetask就不断通过RPC从JobTracker那里获取maptask是否完成的信息,如果获知某台TaskTracker上的maptask执行完成,Shuffle的后半段过程就开始启动。
sqoop的原理比较简单,就是根据用户指定的sql或者字段参数,从数据库中读取数据导入到hive或者hdfs中。也支持基于数据库导出工具导出,不过受限于数据库的版本。在导出的过程中,sqoop会自动切分mapreduce任务。
Hadoop可以独立完成数据的存储和处理工作,因为除了提供HDFS分布式数据存储功能,还提供MapReduce数据处理功能。Spark必须和其他的分布式文件系统进行集成才能运作,可以选择Hadoop的HDFS,也可以选择其他平台。
本文到这结束,希望上面文章对大家有所帮助
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