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
Hadoop三大组件：HDFS，MapReduce，Yarn的架构分析和原理1引子 大数据就是将各种数据统一收集起来进行计算，发掘其中的价值。这些数据，既包括数据库的数据，也包括日志数据，还包括专门采集的用户行为数据；既包括企业内部自己产生的数据，也包括从第三方采购的数据，还包括使用网络爬虫获取的各种互联网公开数据... 面对如此庞大的数据，如何存储、如何有效利用大规模的服务器集群处理计算才是大数据技术的核心。2HDFS分布式文件存储架构 我们知道，Google大数据“三驾马车”的第一驾是GFS（Google文件系统），而Hadoop的第一个产品是HD
Hadoop三大组件：HDFS，MapReduce，Yarn的架构分析和原理1引子 大数据就是将各种数据统一收集起来进行计算，发掘其中的价值。这些数据，既包括数据库的数据，也包括日志数据，还包括专门采集的用户行为数据；既包括企业内部自己产生的数据，也包括从第三方采购的数据，还包括使用网络爬虫获取的各种互联网公开数据... 面对如此庞大的数据，如何存储、如何有效利用大规模的服务器集群处理计算才是大数据技术的核心。2HDFS分布式文件存储架构 我们知道，Google大数据“三驾马车”的第一驾是GFS（Google文件系统），而Hadoop的第一个产品是HD
MapReduce报错：「MKDirsfailedtocreatefile」0.写在前面1.程序代码及报错信息输入、输出路径程序代码报错信息2.查找资料3.原因分析4.参考0.写在前面Linux：UbuntuKylin16.04Hadoop：Hadoop2.7.21.程序代码及报错信息输入、输出路径zhangsan@hadoop01:/$ll|grepinputdrwxr-xr-x3zhangsanzhangsan40969月2003:35input/zhangsan@hadoop01:/$ll|grepoutputzhangsan@hado
MapReduce报错：「MKDirsfailedtocreatefile」0.写在前面1.程序代码及报错信息输入、输出路径程序代码报错信息2.查找资料3.原因分析4.参考0.写在前面Linux：UbuntuKylin16.04Hadoop：Hadoop2.7.21.程序代码及报错信息输入、输出路径zhangsan@hadoop01:/$ll|grepinputdrwxr-xr-x3zhangsanzhangsan40969月2003:35input/zhangsan@hadoop01:/$ll|grepoutputzhangsan@hado
在学习了之前的MapReduce概念之后，我们应该已经知道什么是Map和Reduce，并了解了他们的工作方式。本章将学习如何使用MapReduce。WordCountWordCount就是"词语统计"，这是MapReduce工作程序中最经典的一种。它的主要任务是对一个文本文件中的词语作归纳统计，统计出每个出现过的词语一共出现的次数。Hadoop中包含了许多经典的MapReduce示例程序，其中就包含WordCount。注意：这个案例在HDFS不运行的状态下依然可以运行，所以我们先在单机模式下测试首先，启动一个之前制作的hadoop_proto镜像的新容器：dockerrun-d--name=w
在学习了之前的MapReduce概念之后，我们应该已经知道什么是Map和Reduce，并了解了他们的工作方式。本章将学习如何使用MapReduce。WordCountWordCount就是"词语统计"，这是MapReduce工作程序中最经典的一种。它的主要任务是对一个文本文件中的词语作归纳统计，统计出每个出现过的词语一共出现的次数。Hadoop中包含了许多经典的MapReduce示例程序，其中就包含WordCount。注意：这个案例在HDFS不运行的状态下依然可以运行，所以我们先在单机模式下测试首先，启动一个之前制作的hadoop_proto镜像的新容器：dockerrun-d--name=w
