Hadoop MapReduce概念学习系列之MapReduce的体系结构(二)

                         MapReduce 也采用了 Master/Slave(M/S)架构。它主要由以下几个组件组成 :Client、JobTracker、 TaskTracker 和 Task。下面分别对 这几个组件进行介绍。    (1)...

Hadoop MapReduce概念学习系列之十分钟看透MapReduce(十一)

我们已经知道了Hadoop的三大核心模块:HDFS、MapReduce、Yarn。 MapReduce是什么?   MapReduce是一种编程模型,用于大规模数据集的并行计算,其主要思想就是Map(映射)和Reduce(化简)。   MapReduce的创意和灵感来源于函数式编程,在函数式编程中,...

Hadoop MapReduce概念学习系列之如何进行DeBug调试(二十五)

 写程序几乎一大半的时间是调试,分布式程序调试的成本更高。 那么分布式的代码程序该如何调试呢?下面我们一起来 MapReduce 代码如何使用 Debug 来调试。     仍然以美国气象站为例子。 MapReduce 的Debug 调试     &...

Hadoop MapReduce概念学习系列之MapReduce模型(十二)

在并行计算领域最著名的就是MPI模型,MPI是一种消息传递编程模型,在大规模科学计算领域已经成功应用了数年,而MapReduce则是一种近几年出现的相对较新的并行编程技术,但是MapReduce计算模型也是建立在数学和计算机科学基础上的,实践已经证明这种并行编程模型具有简单、高效的特点,最为重要的两...

Hadoop MapReduce概念学习系列之mr程序组件全貌(二十)

      其实啊,spilt是,控制Apache Hadoop Mapreduce的map并发任务数,详细见http://www.cnblogs.com/zlslch/p/5713652.html  map,是mapper代码     r...

Hadoop MapReduce概念学习系列之新旧 MapReduce API 比较(四)

 从 0.20.0 版本开始,Hadoop 同时提供了新旧两套 MapReduce API。新 API 在旧 API 基础上进行了封装,使得其在扩展性和易用性方面更好。新旧版 MapReduce API 的主要区 别如下。   (1)存放位置    旧版 API 放在 org.apache.hado...

Hadoop MapReduce概念学习系列之MPI和MapReduce(十三)

 在当前最流行的高性能并行体系结构中比较常用的并行编程环境分为两类:消息传递和共享存储。MPI是基于消息传递的经典代表,是消息传递井行程序设计的标准,用于构建高可靠的、可伸缩的、灵活的分布式应用程消息传递井行处理开销比较大,适合于大粒度的进程级并行计算,相对其他并行编程环境,它具有很好的可移植性,几...

Hadoop MapReduce概念学习系列之在MapReduce编程时,三大接口抉择(十六)

  在编写MapReduce程序方面,可以直接调用Java API接口,       也可以通过Pipes接口使用C/C++编写并行程序,       还可以调用Streaming接口使用任何可以操作标准输入/输出的计算机编程语言...

Hadoop MapReduce概念学习系列之作业配置(十七)

 这些,只是一丁点而已。高手,一定要去深究。       本文转自大数据躺过的坑博客园博客,原文链接:http://www.cnblogs.com/zlslch/p/5453379.html,如需转载请自行联系原作者

Hadoop MapReduce概念学习系列之shuffle大揭秘(十九)

     shuffle是非常重要!一定要深入理解和多实践。   缓存,分组,排序,转发,这些都是mr的shuffle。 Soga         我想得到按流量来排序,而且还是倒序,怎么达到实现呢?这就牵扯到排序的的问...

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