最近在看一些大数据的东西，发现对其中的shuffle过程很模糊，于是决定学习一下，深入之后又发现对整个mapreduce的数据完成处理过程也同样模糊。所以本文将从以下几个角度来展开：mapreduce以及hadoop框架的一些认识mapreduce的核心思想是什么mapreduce数据处理过程推演mapreduce的shuffle是如何实现的Hadoop三剑客Hadoop是一个由Apache开发的大数据处理框架，它包括了HDFS（Hadoop分布式文件系统）、YARN（YetAnotherResourceNegotiator，资源管理器）以及MapReduce计算框架。HDFS是Hadoop的
目录 什么是序列化：什么是反序列化：为什么要序列化：Java的序列化：Hadoop序列化:自定义序列化接口：实现序列化的步骤：先看源码进行简单分析：序列化案例实操：案例需求：（1）输入数据：（2）输入数据格式：（3）期望输出数据格式需求分析：编写MapperReduce程序： 什么是序列化： 序列化就是把内存中的对象，转换成字节序列（或其他数据传输协议）以便于存储到磁盘（持久化）和网络传输。什么是反序列化： 反序列化就是将收到字节序列（或其他数据传输协议）或者是磁盘的持久化数据，转换成内存中的对象。为什么要序列化： 一般来说，“活的”对象只生存在
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目录MapReduce框架的简单运行机制：Mapper阶段： InputFormat数据输入： 切片与MapTask并行度决定机制：job提交过程源码解析：切片逻辑：1）FileInputFormat实现类进行虚拟存储（1）虚拟存储过程：Shuffle阶段：排序： Combiner合并： ReduceTask阶段:ReduceJoin：MapJoin：MapReduce框架的简单运行机制：MapReduce是分为两个阶段的，MapperTask阶段，和ReduceTask阶段。（中间有一个Shuffle阶段）Mapper阶段，可以通过选择什么方式（K,V的选择对应不同的方法）来
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一、实验目的1.通过实验掌握基本的MapReduce编程方法；2.掌握用MapReduce解决一些常见的数据处理问题，包括数据去重、数据排序和数据挖掘等。二、实验平台已经配置完成的Hadoop伪分布式环境。三.实验内容和要求（1）编程实现文件合并和去重操作对于两个输入文件，即文件A和文件B，请编写MapReduce程序，对两个文件进行合并，并剔除其中重复的内容，得到一个新的输出文件C。下面是输入文件和输出文件的一个样例供参考。输入文件A的样例如下：20150101x20150102y20150103x20150104y20150105z20150106x输入文件B的样例如下：20150101y
一、实验目的1.通过实验掌握基本的MapReduce编程方法；2.掌握用MapReduce解决一些常见的数据处理问题，包括数据去重、数据排序和数据挖掘等。二、实验平台已经配置完成的Hadoop伪分布式环境。三.实验内容和要求（1）编程实现文件合并和去重操作对于两个输入文件，即文件A和文件B，请编写MapReduce程序，对两个文件进行合并，并剔除其中重复的内容，得到一个新的输出文件C。下面是输入文件和输出文件的一个样例供参考。输入文件A的样例如下：20150101x20150102y20150103x20150104y20150105z20150106x输入文件B的样例如下：20150101y
目录一、HDFS角色职责总结二、CheckPoint机制三、Mapreduce序列化四、Mapper4.1、官方介绍4.2、Split计算4.3、Split和block对应关系4.4、启发式算法五、MapTask整体的流程六、压缩算法6.1、压缩算法适用场景6.2、压缩算法选择 6.2.1、Gzip压缩6.2.2、Bzips压缩6.2.3、Lzo压缩七、ResourceManager八、Yarn角色九、任务调度策略9.1、FIFOScheduler（先进先出调度器）9.2、CapacityScheduler（容量调度器）9.3、FairScheduler（公平调度器）一、HDFS角色职责总结N
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一、虚拟机安装CentOS7并配置共享文件夹二、CentOS7上hadoop伪分布式搭建全流程完整教程三、本机使用python操作hdfs搭建及常见问题四、mapreduce搭建五、mapper-reducer编程搭建六、hive数据仓库安装mapreduce搭建一、配置1.创建mapred-site.xml文件2.修改配置文件二、打开hadoop0.删除data文件夹1.格式化namenode2.启动集群3.启动namenode和datanode4.查看服务5.web访问三、执行测试历程一、配置1.创建mapred-site.xml文件cd/usr/local/hadoop/etc/hado
