mapreduce实例

MapReduce入门 概述 定义：MapReduce是一个分布式运算程序的编程框架，是用户开发“基于hadoop的数据分析应用”的核心框架。 ​ MapReduce的核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运算程序，并发运行在一个hadoop集群上。 优缺点: 优点:易于编程，良好的扩展性，高容错性，海量数据的离线处理 缺点：不擅长实时计算、不擅长流式计算、不擅长DAG（有向图）计算 核心思想 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-IJ8N0Uvy-1576121351172)(C:\Users\lhx\Desktop\课程资料\Markdow笔记\Hadoop\Maprudce的思想.png)] MapReduce进程：一个完整的MapReduce程序在分布式运行时有三类实例进程 MrAppMaster：负责整个程序的过程调度以及状态调度 MapTask：负责Map阶段的整个数据处理流程 ReduceTask：负责Reduce阶段的整个数据的汇总、处理。 编程规范：用户编写的程序分成三个部分：Mapper、Reducer和Driver。 Mapper阶段 用户自定义的Mapper要继承自己的父类 Mapper的输入数据时KV对的形式 Mapper中的业务逻辑写在map（）方法中

1.Linux基础和分布式集群技术 学完此阶段可掌握的核心能力： 熟练使用Linux，熟练安装Linux上的软件，了解熟悉负载均衡、高可靠等集群相关概念，搭建互联网高并发、高可靠的服务架构； 学完此阶段可解决的现实问题： 搭建负载均衡、高可靠的服务器集群，可以增大网站的并发访问量，保证服务不间断地对外服务； 学完此阶段可拥有的市场价值： 具备初级程序员必要具备的Linux服务器运维能力。 1.内容介绍： 在大数据领域，使用最多的操作系统就是Linux系列，并且几乎都是分布式集群。该课程为大数据的基础课程，主要介绍Linux操作系统、Linux常用命令、Linux常用软件安装、Linux网络、防火墙、Shell编程等。 2.案例：搭建互联网高并发、高可靠的服务架构。 2.离线计算系统课程阶段 1. 离线计算系统课程阶段 hadoop核心技术框架 学完此阶段可掌握的核心能力： 1、通过对大数据技术产生的背景和行业应用案例了解hadoop的作用；2、掌握hadoop底层分布式文件系统HDFS的原理、操作和应用开发；3、掌握MAPREDUCE分布式运算系统的工作原理和分布式分析应用开发；4、掌握HIVE数据仓库工具的工作原理及应用开发。 学完此阶段可解决的现实问题： 1、熟练搭建海量数据离线计算平台；2、根据具体业务场景设计、实现海量数据存储方案；3

大数据云计算出来也比较久了，目前也比较的火，最近打算学习下相关的知识。进行学习首先得选择一本书，这里我选择 Hadoop+Spark生态系统操作与实战指南，因为书比较薄，适合入门。作者也提供了相关的视频和配置文件，环境。 hadoop权威指南，书是不错，不过太厚，目前入门不想使用此书，此书打算放在后面再进行看。学习东西，比较喜欢由点到面，步步深入。我的博客也是自己学习总结的过程，同时希望也能帮助到一些人。想买书籍看的，可以点击链接 http://product.dangdang.com/25163568.html 。 要学hadoop首先我们需要了解一些相关的概念，知道hadoop是什么，可以干什么，然后我们才能深入的学习。 一：hadoop版本和生态系统 1，hadoop版本的优缺点 目前市面上hadoop主要有两种：apache版本和CDH版本 1）apache版本的hadoop 官网：http://hadoop.apache.org/ 优势：对硬件要求低 劣势：搭建繁琐，维护繁琐，升级繁琐，添加组件繁琐 2）CDH版本的hadoop 官网：https://www.cloudera.com/ 优势：搭建方便，维护较为容易，升级以及迁移容易，添加组件容易 缺点：对硬件要求高 2，Hadoop生态系统和组件介绍 Hadoop生态组件主要包括：MapReduce，HDFS,HBase

转： http://baike.baidu.com/link?url=HwhPVuqqWelWIr0TeSBGPZ5SjoaYb5_Givp9-rJN-PYbSTMlwpECSKvjzLBzUE7hn9VvmhDoKb5NNCPw1pCsTa Hadoop 是一个由Apache基金会所开发的 分布式系统 基础架构。 用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。 [1] Hadoop实现了一个 分布式文件系统 （Hadoop Distributed File System），简称HDFS。HDFS有高 容错性 的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量（high throughput）来访问 应用程序 的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。HDFS放宽了（relax）POSIX的要求，可以以流的形式访问（streaming access）文件系统中的数据。 Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，则MapReduce为海量的数据提供了计算。 [2] 中文名 海杜普 外文名 Hadoop 类 别 电脑程序 全 称 Hadoop Distributed File System 目录 1 起源 ▪ 项目起源 ▪

摘要 Hadoop分布式文件系统（HDFS）设计用来可靠的存储超大数据集，同时以高速带宽将数据集传输给用户应用。 在一个超大集群中，数以千计的服务器直接接触存储器和执行用户应用任务。 通过许多服务器的分布式存储和计算，资源随需求增长的时候仍然可以保持经济性。 我们解释了HDFS架构，同时介绍了我们在雅虎使用HDFS去管理25PB企业数据的经验。 1、介绍和相关工作 Hadoop 的 一个重要特点是将数据和计算能力划分为小部分，通过许多（数千）主机运行 ，这些主机并行计算得到他们的结果。一个 Hadoop 集群通过简单增加商用服务器的数量来扩展其计算能力，存储能力和 IO 带宽。 1.1、与其他分布式系统的异同点 相同点 HDFS 分别存储文件系统元数据和应用程序数据。 与在 其他分布式文件系统 中相同， 比如 PVFS 【 2 】【 14 】， Lustre 【 7 】和 GFS 【 5 】【 8 】， HDFS 在一个专门的服务器存储元数据，这个服务器被称为名称节点。应用程序数据存储在其他被称为数据结点的服务器上。 不同点 HDFS中的数据节点 并不使用数据保护机制 比如RAID（ 独立磁盘冗余阵列 ），以确保数据持久性。 相反。比如GFS， 其文件内容在多个数据节点是重复的以确保可靠性 。 这个策略不仅仅可以确保数据持久性，还有额外的优点：数据变形带宽加倍

1. MapReduce入门 　　 1.1 MapReduce的思想 　　　　MapReduce的思想核心是"分而治之" , 适用于大量的复杂的任务处理场景 (大规模数据处理场景) . 　　　　 Map负责"分" , 即把复杂的任务分解为若干个"简单的任务"来进行处理. 可以进行拆分的前提是这些小任务 并行计算 , 彼此间 几乎没有依赖关系 . 　　　　 Reduce负责"合" , 即对map阶段的结果进行 全局汇总 . 　　　　这两个阶段合起来正是MR思想的体现. 　　 1.2 MapReduce设计构思 　　　　MapReduce是一个分部式运算程序的编程框架, 核心功能 是 将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运算程序 . 并发运行在Hadoop集群上. 　　　　既然是做计算的框架, 那么表现形式就是有个输入 (input) , MR操作这个输入, 通过本身定义好的计算模型, 得到一个输出 (output) . 　　　　MR就是一种简化并行计算的编程模型, 降低了开发并行应用的入门门槛. 　　　　Hadoop MapReduce构思体现在三个方面: 如何对付大数据处理: 分而治之 　　　　对相互间不具有计算依赖关系的大数据, 实现并行最自然的方法就是采取分而治之的策略. 并行计算的第一个重要问题是

在新浪微博、人人网等社交网站上，为了使用户在网络上认识更多的朋友，社交网站往往提供类似“你可能感兴趣的人”、“间接关注推荐”等好友推荐的功能。一直很好奇这个功能是怎么实现的。 其实，社交网站上的各个用户以及用户之间的相互关注可以抽象为一个图。以下图为例： 顶点A、B、C到I分别是社交网站的用户，两顶点之间的边表示两顶点代表的用户之间相互关注。那么如何根据用户之间相互关注所构成的图，来向每个用户推荐好友呢？可能大家都听说过六度人脉的说法，所谓六度人脉是指：地球上所有的人都可以通过五层以内的熟人链和任何其他人联系起来。通俗地讲：“你和任何一个陌生人之间所间隔的人不会超过六个，也就是说，最多通过六个人你就能够认识任何一个陌生人。”这个理论在社交网络中同样成立。 现在我们以上图为例，介绍下如何利用用户之间相互关注所构成的图，来向每个用户推荐好友。首先我们不得不假设的是如果两用户之间相互关注，那么我们认为他们认识或者说是现实中的好友，至少应该认识。假设我们现在需要向用户I推荐好友，我们发现用户I的好友有H、G、C。其中H的好友还有A，G的好友还有F，C的好友还有B、F。那么用户I、H、G、C、A、B、F极有可能是同一个圈子里的人。我们应该把用户A、B、F推荐给用户I认识。进一步的想，用户F跟两位I的好友C、G是好友，而用户A、B都分别只跟一位I的好友是好友，那么相对于A、B来说

scrapy爬取交互表格数据： https://blog.csdn.net/loveaborn/article/details/16916559 爬取表格数据： https://bbs.csdn.net/topics/392193340 Mapreduce算法： MapReduce常见算法： https://blog.csdn.net/qq_19968255/article/details/82803707 常见算法练习要求： https://blog.csdn.net/MyronCham/article/details/84566192 Mapreduce实现多表join： https://blog.csdn.net/sofuzi/article/details/81265402 MapReduce实现数据过滤、聚合、排序: https://blog.csdn.net/wdr2003/article/details/80317817 mapreduce基本算法： 单词计数 ok 数据去重 排序 Top K 选择 投影 分组 多表连接 单表关联 Hadoop启动jar实例： https://blog.csdn.net/a377987399/article/details/80510776 在打包第3步的时候千万不要选择主类，让它空着。hadoop

简介 Hive可以快速实现简单的MapReduce统计，主要是通过自身组件把HiveQL转换成MapReduce任务来实现的。 Hive中SQL查询转换成MapReduce作业的过程 当用户向 Hive 输入一段命令或查询（即 HiveQL 语句）时，Hive 需要与 Hadoop 交互工作来完成该操作。 该命令或查询首先进入到驱动模块，由驱动模块中的编译器进行解析编译，并由优化器对该操作进行优化计算，然后交给执行器去执行。执行器通常的任务是启动一个或多个 MapReduce 任务，有时也不需要启动 MapReduce 任务。 例： 执行包含*的操作时（如 select * from 表），就是全表扫描，选择所有的属性和所有的元组，不存在投影和选择操作，因此，不需要执行 Map 和 Reduce 操作。 HiveQL 执行流程 Hive中SQL查询的MapReduce作业转化过程 HiveQL执行流程步骤解析 由 Hive 驱动模块中的编译器——Antlr 语言识别工具，对用户输入的 SQL 语言进行词法和语法解析，将 SQL 语句转化为抽象语法树（AST Tree）的形式； 对该抽象语法树进行遍历，进一步转化成 QueryBlock 查询单元。因为抽象语法树的结构仍很复杂，不方便直接翻译为 MapReduce 算法程序，所以，Hive 把抽象语法树进一步转化为

　　MapReduce： 能够将某个处理任务分割成任务单元 ， 然后并行运行在集群中的各节点上 ， 并且最后能搜集各节点上的结果做二次处理 ， 直至得到最终结果的并行处理框架 ； 　　　　MapReduce 既是一种编程模型，也是一种与之关联的、用于处理和产生大数据集的实现。用户要特化一个 map 程序去处理 key/value 对，并产生中间 key/value 对的集合，以及一个 reduce 程序去合并有着相同 key 的所有中间 key/value 对。 　　　　计算过程就是输入一组 key/value 对，再生成输出一组 key/value 对。 MapReduce 库的使用者用两个函数来表示这个过程： map 和 reduce 。 　　　　map 由使用者编写，使用一个输入 key/value 对，生成一组中间 key/value 对。 MapReduce 库将有着相同中间 key I 的中间 value 都组合在一起，再传给 reduce 函数。 　　　　reduce 也由使用者编写，它接受一个中间 key I 和一组与 I 对应的 value 。它将这些 value 合并为一个可能更小的 value 集合。通常每个 reduce 调用只产生 0 或 1 个输出 value 。中间 value 是通过一个迭代器提供给 reduce 函数的