MapReduce

Hive number of reducers in group by and count(distinct)

由 梦想与她 提交于 2021-02-04 21:09:57
问题 I was told that count(distinct ) may result in data skew because only one reducer is used. I made a test using a table with 5 billion data with 2 queries, Query A: select count(distinct columnA) from tableA Query B: select count(columnA) from (select columnA from tableA group by columnA) a Actually, query A takes about 1000-1500 seconds while query B takes 500-900 seconds. The result seems expected. However, I realize that both queries use 370 mappers and 1 reducers and thay have almost the

Hive number of reducers in group by and count(distinct)

由 老子叫甜甜 提交于 2021-02-04 21:09:17
问题 I was told that count(distinct ) may result in data skew because only one reducer is used. I made a test using a table with 5 billion data with 2 queries, Query A: select count(distinct columnA) from tableA Query B: select count(columnA) from (select columnA from tableA group by columnA) a Actually, query A takes about 1000-1500 seconds while query B takes 500-900 seconds. The result seems expected. However, I realize that both queries use 370 mappers and 1 reducers and thay have almost the

Hive number of reducers in group by and count(distinct)

由 守給你的承諾、 提交于 2021-02-04 21:09:04
问题 I was told that count(distinct ) may result in data skew because only one reducer is used. I made a test using a table with 5 billion data with 2 queries, Query A: select count(distinct columnA) from tableA Query B: select count(columnA) from (select columnA from tableA group by columnA) a Actually, query A takes about 1000-1500 seconds while query B takes 500-900 seconds. The result seems expected. However, I realize that both queries use 370 mappers and 1 reducers and thay have almost the

什么是大数据？大数据有什么用？【听大神来分析！】

由 人盡茶涼 提交于 2021-02-02 16:31:36
什么是大数据 大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。 随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。分析师团队认为，大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。 大数据的意义 加群须知：需要大数据学习直播免费课程，其他文章可以加群710-2198-68，验证： 新峰，我就知道是你了。零基础到项目实战 现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物。 阿里巴巴创办人马云来台演讲中就提到，未来的时代将不是IT时代，而是DT的时代，DT就是Data Technology数据科技，显示大数据对于阿里巴巴集团来说举足轻重。 有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似，大数据并不在“大”，而在于“有用”。价值含量

四.idea本地调试hadoop程序

由 梦想的初衷 提交于 2021-02-02 00:48:54
目录： 目录见文章1 1.先上案例代码 WordCount.java: import java.io.IOException; import java.util.StringTokenizer; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Job; import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat; import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser; public class WordCount { //

你不是谷歌，不要学习它的一切

由 僤鯓⒐⒋嵵緔 提交于 2021-01-31 14:57:03
软件工程师对于最荒渺的事情非常热衷。我们倾向于认为自己是超理性的，但是当我们面临一种技术选择的时候，我们最终会陷入一种疯狂状态——从一个人的Hacker News评论跳到另一个人的博客文章，直到变得麻木，我们无助地漂浮朝着最明亮的光线倾斜，并且俯卧在它的前面，而忽略了我们最初寻找的东西。 这不是理性的人做出决定的方式，而是软件工程师决定使用MapReduce的方式。 正如Joe Hellerstein在他的本科数据库课程[1]上所说的（在54分钟）： 问题是世界上有5家公司从事如此大的工作。对于其他所有人……你正在为实际上不需要的容错能力执行所有这些I/O。人们在2000年代有点Google的狂热：“我们将像Google一样做所有事情，因为我们也运行着世界上最大的互联网数据服务” [横摆倾斜，等待笑声] 你们的数据中心大楼有几层？Google在俄克拉荷马州梅斯县的数据中心是4层。 拥有比所需更多的容错能力可能听起来不错，但考虑到成本：不仅会做更多的I/O，而且可能会从一个成熟的系统（如事务，索引和查询优化器）过渡到某种相对不成熟的系统上。真是倒退了一大步[2]。有多少Hadoop用户自觉地进行了这些折衷？有多少用户明智地进行了这些折衷？ 目前，MapReduce/Hadoop仅仅是一个简单的目标（soft target），即使开发人员已经意识到目标不是很合适。但是

Hadoop Yarn框架详细解析

由 橙三吉。 提交于 2021-01-31 11:17:32
在说Hadoop Yarn之前，我们先来看看Yarn是怎样出现的。在古老的Hadoop1.0中，MapReduce的JobTracker负责了太多的工作，包括资源调度，管理众多的TaskTracker等工作。这自然就会产生一个问题，那就是JobTracker负载太多，有点“忙不过来”。于是Hadoop在1.0到2.0的升级过程中，便将JobTracker的资源调度工作独立了出来，而这一改动，直接让Hadoop成为大数据中最稳固的那一块基石。， 而这个独立出来的资源管理框架，就是Hadoop Yarn框架 。 一. Hadoop Yarn是什么 在详细介绍Yarn之前，我们先简单聊聊Yarn，Yarn的全称是 Yet Another Resource Negotiator ，意思是“ 另一种资源调度器 ”，这种命名和“有间客栈”这种可谓是异曲同工之妙。这里多说一句，以前Java有一个项目编译工具，叫做Ant，他的命名也是类似的，叫做“Another Neat Tool”的缩写，翻译过来是”另一种整理工具“。 既然都叫做资源调度器了，那么自然，它的功能也是负责资源管理和调度的，接下来，我们就深入到Yarn框架内部一探究竟吧。 二. Hadoop Yarn主要架构 这张图可以说是Yarn的全景图，我们主要围绕上面这张图展开，介绍图中的每一个细节部分。首先

全球当下最厉害的14位程序员，说没听过简直离谱~

由 て烟熏妆下的殇ゞ 提交于 2021-01-31 09:15:22
全球最厉害的14位程序员都有哪些人？接下来让我们一起来看一下让业界膜拜的这十几位顶级编程大神。 注意，排名不分先后。 01 Jon Skeet 个人名望： 程序技术问答网站Stack Overflow总排名第一的大神，每月的问答量保持在425个左右。 个人简介/主要荣誉： 谷歌软件工程师，代表作有《深入理解C#(C# In Depth)》。 网络上对Jon Skeet的评价： “他根本不需要调试器，只要他盯一下代码，错误之处自会原形毕露。” “如果他的代码没有通过编译的时候，编译器就会道歉。” “他根本不需要什么编程规范，他的代码就是编程规范。” 02 Gennady Korotkevich 个人声望： 编程大赛神童 个人简介/主要荣誉： 年仅11岁时便参加国际信息学奥林比克竞赛，创造了最年轻选手的记录。在2007-2012年间，总共取得6枚奥赛金牌；2013年美国计算机协会编程比赛冠军队成员；2014年Facebook黑客杯冠军得主。 截止目前，稳居俄编程网站Codeforces声望第一的宝座，在TopCoder算法竞赛中暂列榜眼位置。 网络上对Gennady Korotkevich的评价： “一个编程神童。” “他太令人惊讶了，他相当于我在白俄罗斯建立了一支强大的编程队伍。” “彻底的编程天才。” 03 Linus Torvalds 个人名望： Linux之父 个人简介

全球当下最厉害的14位程序员，说没听过简直离谱~

由 99封情书 提交于 2021-01-31 09:01:14
Python实战社群 Java实战社群 长按识别下方二维码， 按需求添加 扫码关注添加客服 进Python社群▲ 扫码关注添加客服 进Java社群 ▲ 来源丨IT World整理自网络 全球最厉害的14位程序员都有哪些人？接下来让我们一起来看一下让业界膜拜的这十几位顶级编程大神。 注意，排名不分先后。 01 Jon Skeet 个人名望： 程序技术问答网站Stack Overflow总排名第一的大神，每月的问答量保持在425个左右。 个人简介/主要荣誉： 谷歌软件工程师，代表作有《深入理解C#(C# In Depth)》。 网络上对Jon Skeet的评价： “他根本不需要调试器，只要他盯一下代码，错误之处自会原形毕露。” “如果他的代码没有通过编译的时候，编译器就会道歉。” “他根本不需要什么编程规范，他的代码就是编程规范。” 02 Gennady Korotkevich 个人声望： 编程大赛神童 个人简介/主要荣誉： 年仅11岁时便参加国际信息学奥林比克竞赛，创造了最年轻选手的记录。在2007-2012年间，总共取得6枚奥赛金牌；2013年美国计算机协会编程比赛冠军队成员；2014年Facebook黑客杯冠军得主。 截止目前，稳居俄编程网站Codeforces声望第一的宝座，在TopCoder算法竞赛中暂列榜眼位置。 网络上对Gennady Korotkevich的评价：

HDFS与HADOOP

由 喜夏-厌秋 提交于 2021-01-31 05:30:58
再写 HDFS Federation机制的时候，发现基础不扎实，需要将之前的hadoop再详细记录一下原理（重点只说Hadoop2.0版本）： Hadoop2.0版本，引入了Yarn。核心：HDFS+Yarn+Mapreduce Yarn是资源调度框架。能够细粒度的管理和调度任务。此外，还能够支持其他的计算框架，比如spark等。 存储的基础知识以及原理： 元数据信息和具体数据，分别对应namenode和datenode: namenode 工作职责： 1.要知道管理有哪些机器节点，即有哪些datanode。比如ip信息等。 2.要管理文件信息，文件名、文件多大、文件被切成几块、以及每一块的存贮位置信息（存在哪个datanode节点上了），即管理元数据信息。 3.要有一个机制要知道集群里datanode节点的状态变化。可以rpc心跳机制来做到。 4.namenode存在单点故障问题，可以再引入一台管理者节点。 5.datanode挂掉后，可能数据就丢失，文件就不完整了，要有一个备份机制，一般来说，一个文件块，有3个备份，本机一份，同一机架的其他datanode有一份，另外一机器的机器上有一份。 管理元数据信息，文件名，文件大小，文件块信息等。 namdenode把元数据信息存到内存里，为了快速查询，此外为了应对服务宕机而引起的元数据丢失，也要持久化到本地文件里。
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