1大数据处理的常用方法大数据处理目前比较流行的是两种方法，一种是离线处理，一种是在线处理，基本处理架构如下：在互联网应用中，不管是哪一种处理方式，其基本的数据来源都是日志数据，例如对于web应用来说，则可能是用户的访问日志、用户的点击日志等。如果对于数据的分析结果在时间上有比较严格的要求，则可以采用在线处理的方式来对数据进行分析，如使用Spark、Storm等进行处理。比较贴切的一个例子是天猫双十一的成交额，在其展板上，我们看到交易额是实时动态进行更新的，对于这种情况，则需要采用在线处理。当然，如果只是希望得到数据的分析结果，对处理的时间要求不严格，就可以采用离线处理的方式，比如我们可以先将日
1大数据处理的常用方法大数据处理目前比较流行的是两种方法，一种是离线处理，一种是在线处理，基本处理架构如下：在互联网应用中，不管是哪一种处理方式，其基本的数据来源都是日志数据，例如对于web应用来说，则可能是用户的访问日志、用户的点击日志等。如果对于数据的分析结果在时间上有比较严格的要求，则可以采用在线处理的方式来对数据进行分析，如使用Spark、Storm等进行处理。比较贴切的一个例子是天猫双十一的成交额，在其展板上，我们看到交易额是实时动态进行更新的，对于这种情况，则需要采用在线处理。当然，如果只是希望得到数据的分析结果，对处理的时间要求不严格，就可以采用离线处理的方式，比如我们可以先将日
Hadoop0.2之前版本和之后版本在Job中有很大的改进，本次采用的版本是Hadoop1.1.2版本。 现在作为作业驱动器，可以直接继承Configured以及实现Tool，这种方式可以很便捷的获取启动时候命令行中输入的作业配置参数，常规的Job启动如下：publicclassSortByHashextendsConfiguredimplementsTool{publicintrun(String[]args)throwsException{//这里面负责配置job属性Configurationconf=getConf();String[]paths=newGenericOptio
Hadoop0.2之前版本和之后版本在Job中有很大的改进，本次采用的版本是Hadoop1.1.2版本。 现在作为作业驱动器，可以直接继承Configured以及实现Tool，这种方式可以很便捷的获取启动时候命令行中输入的作业配置参数，常规的Job启动如下：publicclassSortByHashextendsConfiguredimplementsTool{publicintrun(String[]args)throwsException{//这里面负责配置job属性Configurationconf=getConf();String[]paths=newGenericOptio
1概述源于Google的MapReduce论文，发表于2004年12月。HadoopMapReduce是GoogleMapReduce的克隆版。Hadoop问世前，已有分布式计算，但都是专用系统，仅处理某一类计算，比如进行大规模数据排序。这样的系统无法复用到其他大数据计算场景，每种应用都需要开发与维护专门系统。而HadoopMapReduce造就了大数据计算通用编程。只要遵循MapReduce编程模型编写业务处理逻辑代码，就能运行在Hadoop分布式集群。我们只需关心业务逻辑，无需关心系统调用与运行环境。大数据计算的核心思路：移动计算比移动数据划算。既然计算方法跟传统计算方法不同，移动计算而非
1概述源于Google的MapReduce论文，发表于2004年12月。HadoopMapReduce是GoogleMapReduce的克隆版。Hadoop问世前，已有分布式计算，但都是专用系统，仅处理某一类计算，比如进行大规模数据排序。这样的系统无法复用到其他大数据计算场景，每种应用都需要开发与维护专门系统。而HadoopMapReduce造就了大数据计算通用编程。只要遵循MapReduce编程模型编写业务处理逻辑代码，就能运行在Hadoop分布式集群。我们只需关心业务逻辑，无需关心系统调用与运行环境。大数据计算的核心思路：移动计算比移动数据划算。既然计算方法跟传统计算方法不同，移动计算而非
1、概述 MapReduce框架中的master/slave心跳机制是整个集群运作的基础，是沟通TaskTracker和JobTracker的桥梁。TaskTracker周期性地调用心跳RPC函数，汇报节点和任务运行状态信息。MapReduce框架中通过心跳机制可以实现给TaskTracker分配任务、使JobTracker能够及时获取各个节点的资源使用情况和任务运行状态信息、判断TaskTracker的死活。本文主要从JobTracker和TaskTracker通信双方的角度分别去分析他们之间的心跳通信机制。2、TaskTracker端心跳机制 JobTracker和TaskTrac
1、概述 MapReduce框架中的master/slave心跳机制是整个集群运作的基础，是沟通TaskTracker和JobTracker的桥梁。TaskTracker周期性地调用心跳RPC函数，汇报节点和任务运行状态信息。MapReduce框架中通过心跳机制可以实现给TaskTracker分配任务、使JobTracker能够及时获取各个节点的资源使用情况和任务运行状态信息、判断TaskTracker的死活。本文主要从JobTracker和TaskTracker通信双方的角度分别去分析他们之间的心跳通信机制。2、TaskTracker端心跳机制 JobTracker和TaskTrac
1Shuffle的核心要点1.1ShuffleMapStage与ResultStage图ShuffleMapStage与ResultStage在划分stage时，最后一个stage称为finalStage，它本质上是一个ResultStage对象，前面的所有stage被称为ShuffleMapStage。ShuffleMapStage的结束伴随着shuffle文件的写磁盘。ResultStage基本上对应代码中的action算子，即将一个函数应用在RDD的各个partition的数据集上，意味着一个job的运行结束。1.2Shuffle中的任务个数我们知道，SparkShuffle分为map阶
