MapReduce

課程大綱 本課程將介紹平行計算的基礎觀念和電腦系統架構，並教授針對不同平行計算環境所設計的程式語言，包括多核心系統使用的 Pthread、OpenMP, 叢集計算使用的MPI, GPU使用的CUDA, 以及分散式系統使用的MapReduce計算框架。修課同學必須使用 這些平行計算的語言和工具完成5個程式作業，並且以程式的執行效能結果作為學習的評量標準。 【課程說明 Course Description】 本課程將介紹平行計算的基礎觀念和電腦系統架構，並教授針對不同平行計算環境所設計的程式語言，包括多核心系統使用的 Pthread、OpenMP, 叢集計算使用的MPI, GPU使用的CUDA, 以及分散式系統使用的MapReduce計算框架。修課同學必須使用 這些平行計算的語言和工具完成5個程式作業，並且以程式的執行效能結果作為學習的評量標準。 Part I Introduction - Introduction to Parallel Computers - Introduction to Parallel Computing Part II Parallel Programming - Message-Passing Programming (MPI) - Shared Memory Programming (Pthread and OpenMP) Part III

在本篇文章中，我们将要学习一下Go语言的代码生成的玩法。Go语言代码生成主要还是用来解决编程泛型的问题，泛型编程主要解决的问题是因为静态类型语言有类型，所以，相关的算法或是对数据处理的程序会因为类型不同而需要复制一份，这样导致数据类型和算法功能耦合的问题。泛型编程可以解决这样的问题，就是说，在写代码的时候，不用关心处理数据的类型，只需要关心相当处理逻辑。泛型编程是静态语言中非常非常重要的特征，如果没有泛型，我们很难做到多态，也很难完成抽象，会导致我们的代码冗余量很大。 本文是全系列中第6 / 9篇： Go编程模式 Go编程模式：切片，接口，时间和性能 Go 编程模式：错误处理 Go 编程模式：Functional Options Go编程模式：委托和反转控制 Go编程模式：Map-Reduce Go 编程模式：Go Generation Go编程模式：修饰器 Go编程模式：Pipeline Go 编程模式：k8s Visitor 模式 « 上一篇文章 下一篇文章 » 目录 现实中的类比 Go语方的类型检查 Type Assert Reflection 它山之石 Go Generator 函数模板 函数生成脚本 生成代码 新版Filter 第三方工具 现实中的类比 举个现实当中的例子，用螺丝刀来做具比方，螺丝刀本来就是一个拧螺丝的动作，但是因为螺丝的类型太多，有平口的，有十字口的

Hive是通过把sql转换成对应mapreduce程序，然后提交到Hadoop上执行，查看具体的执行计划可以通过执行explain sql知晓 一条sql会被转化成由多个阶段组成的步骤，每个步骤有执行顺序和依赖关系，可以称之为有向无环图（DAG:Directed Acyclic Graph） 这些步骤可能包含：元数据的操作，文件系统的操作，map/reduce计算等 语法格式： EXPLAIN [EXTENDED|DEPENDENCY|AUTHORIZATION|LOCKS|VECTORIZATION] query explain输出内容包括： 抽象语法树 执行计划不同阶段的依赖关系 各个阶段的描述 extended输出更加详细的信息 denpendency输出依赖的数据源 authorization输出执行sql授权信息 locks 输出锁情况 vectorization相关 Adds detail to the EXPLAIN output showing why Map and Reduce work is not vectorized. Syntax: EXPLAIN VECTORIZATION [ONLY] [SUMMARY|OPERATOR|EXPRESSION|DETAIL] ONLY option suppresses most non-vectorization

工业物联网的数据特点和痛点 工业物联网的数据采集有着频率高、设备多、维度高的特点，数据量非常大，对系统的吞吐量有很高的要求。同时工业物联网往往需要系统能够实时处理数据，对系统预警，监控，甚至反控。不少系统还需要提供图形化终端供操作工人实时监控设备的运行，这给整个系统带来了更大的压力。对于采集到的海量历史数据，通常还需要进行离线的建模和分析。因此，工业物联网的数据平台有着非常苛刻的要求，既要有非常高的吞吐量，又要有较低的延时；既要能够实时处理流数据，又要能够处理海量的历史数据；既要满足简单的点查询的要求，又要满足批量数据复杂分析的要求。 传统的事务型数据库，比如SQL Server、Oracle和MySQL，无法满足高吞吐量的数据写入和海量数据的分析。即使数据量较小，能满足数据写入的要求，也不能同时响应实时计算的请求。 Hadoop生态提供了消息引擎、实时数据写入、流数据计算、离线数据仓库、离线数据计算等多个部件。这些大数据系统组合起来，可以解决工业物联网的数据平台问题。但这样的方案过于庞大和臃肿，实施和运维的成本很高。 数据是工业物联网的血液。但是国内绝大部分的MES系统，以及所谓的智慧工厂，对生产过程中产生的海量的工艺数据，保存不会超过三个月，更不用说进一步对积累的数据研究利用了。数据的实时采集、计算和反控则对工业物联网背后的数据平台的实时计算能力提出了很高的要求

happybase操作Hbase语法： import happybase ## 链接HBase数据库 conn = happybase.Connection(host=’localhost’, port=9090, timeout=None, autoconnect=True, table_prefix=None, table_prefix_separator=b’_’, compat=’0.98’, transport=’buffered’, protocol=’binary’) ## 创建表 conn.create_table( 'shop', { 'interfaceInfo' :dict(max_version=4), 'inputInfo' :dict(max_version = 4) } ) #插入 table = conn.table("shop") with table.batch() as bat: bat.put('0001',{'interfaceInfo:inter_show':'HDM1', 'interfaseInfo:inter_network':'10Mbps', 'interfaceInfo:inter_three':'1个','interfaceInfo:inter_Type-c':'1个'}) bat.put('0001',{

Hadoop-MapReduce基本原理及相关操作 1、 概述 1． 思考 求和：1+3+5+8+2+7+3+4+9+...+Integer.MAX_VALUE。 这是一个简单的加法，如果这道题单台机器线性执行的话，可以想想这个时间的消耗有多大，如果我们换一种思维来进行计算那么这个时间就可以减少很多，将整个加法分成若干个段进行相加，最后将这些结果段再进行相加。这样就可以实行分布式的计算。 上述的方法的思想就是：分而治之，然后汇总。 2． MapReduce分布式计算框架 MapReduce是一种分布式计算模型，由Google提出，主要用于搜索领域，解决海量数据的计算问题。 Apache对其做了开源实现，整合在hadoop中实现通用分布式数据计算。 MR由两个阶段组成：Map和Reduce，用户只需要实现map()和reduce()两个函数，即可实现分布式计算，非常简单。大大简化了分布式并发处理程序的开发。 Map阶段就是进行分段处理。 Reduce阶段就是进行汇总处理。汇总之后还可以进行数据的一系列美化操作，然后再输出。 3． MapReduce原理 MapReduce原理图： 此图借鉴的网上的。具体出处如图上的地址。 2、 Map、Reduce的入门案例 1． 入门案例 1> 实现WordCount ① WcMapper import org.apache.hadoop.io

Hadoop_MapReduce压缩案例 在map输出端压缩 修改 Hadoop_WordCount单词统计 工程 只需要修改 MyWordCount 的main方法即可： package com . blu . mywordcount ; 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 . io . compress . BZip2Codec ; import org . apache . hadoop . io . compress . CompressionCodec ; import org . apache . hadoop . mapreduce . Job ; import org . apache . hadoop . mapreduce . lib . input . FileInputFormat ; import org . apache . hadoop .

本篇主要对hadoop命令和hdfs命令进行阐述，yarn命令会在之后的文章中体现 hadoop fs命令可以用于其他文件系统，不止是hdfs文件系统内，也就是说该命令的使用范围更广可以用于HDFS、Local FS等不同的文件系统。而hdfs dfs命令只用于HDFS文件系统； 一、hadoop命令 使用语法：hadoop [--config confdir] COMMAND #其中config用来覆盖默认的配置 ##command #子命令 fs run a generic filesystem user client version print the version jar <jar> run a jar file checknative [ -a|- h] check native hadoop and compression libraries availability distcp <srcurl> <desturl> copy file or directories recursively archive -archiveName NAME -p <parent path> <src>* <dest> create a hadoop archive classpath prints the class path needed to get the

CAP，BASE和最终一致性是NoSQL数据库存在的三大基石。而五分钟法则是内存数据存储的理论依据。这个是一切的源头。 几个名词解释： 网络分区：俗称“脑裂”。当网络发生异常情况，导致分布式系统中部分节点之间的网络延时不断变大，最终导致组成分布式系统的所有节点中，只有部分节点之间能够进行正常通信，而另一些节点则不能。当网络分区出现时，分布式系统会出现局部小集群。 三态：分布式系统的每一次请求和响应包含：成功，失败，超时三种状态。 CAP CAP理论，指的是在一个分布式系统中，不可能同时满足Consistency（一致性）、 Availability（可用性）、Partition tolerance（分区容错性）这三个基本需求，最多只能满足其中的两项。 1、一致性： 指数据在多个副本之间是否能够保持一致的特性。当执行数据更新操作后，仍然剋保证系统数据处于一致的状态。 2、可用性： 系统提供的服务必须一直处于可用的状态。对于用户的每一个操作请求总是能够在“有限的时间内”返回结果。这个有限时间是系统设计之初就指定好的系统运行指标。返回的结果指的是系统返回用户的一个正常响应结果，而不是“out ot memory error”之类的系统错误信息。 3、分区容错性： 分布式系统在遇到任何网络分区故障的时候，仍然需要能够保证对外提供满足一致性和可用性的服务，除非是整个网络环境都发生了故障