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应用MapReduce制作压力测试利器

应用MapReduce制作压力测试利器

引言众所周知,MapReduce编程框架一直是大并发运算以及海量数据读写应用设计的利器。简单介绍完MR编程框架后,我们再来谈谈常规压力测试的特点和需求。于是在云梯项目中我通过自己的实践,想到了将MR编程框架体系与压力测试需求相结合。 »

运行MapReduce作业做集成测试

引言通过本系列的前篇文章用MRUnit做单元测试介绍可以很容易对MapReduce进行单元测试,这很必要,可以较早的发现一些代码逻辑的问题。只有单元测试是不够的,我们需要对MapReduce任务进行集成测试,要进行集成测试,得先懂得如何将MapReduce作业在hadoop集群中运行起来。至此,Windows环境下的Hadoop的安装和配置完成,为了运行还需要打包MapReduce作业。 »

使用MRUnit实现MapReduce程序的单元测试

Hadoop的MapReduce程序的测试,一直比较麻烦。What’s MRUnit:MRUnit是由Couldera公司开发的专门针对Hadoop中编写MapReduce单元测试的框架,基本原理是JUnit4和EasyMock。MR是Map和Reduce的缩写。MRUnit框架非常精简,其核心的单元测试依赖于JUnit。而且MRUnit实现了一套Mock对象来控制OutputColl... »

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【SpringBoot】Error: Could not find or load main class org.apache.hadoop.mapreduce.v2.app.MRAppMaster

接着,从生产集群上将core-site.xml、mapred-site.xml、yarn-site.xml这三个文件拷下来,放到resources文件夹下,与yml文件放在一起,like this:接着再运行:问题解决。后记大家有什么问题可下方留言交流。 »

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【大数据入门笔记系列】第六节 分布式计算框架MapReduce的工作流程

在集群中,以大量装载Map和Reduce的运算容器,并发地对数据进行读取、处理、交换、统计的运算过程称为MapReduce分布式运算。MapReduce分布式运算程序有哪些构成部分?MapReduce分布式运算优、缺点体现在哪些方面?在上一节第五节 SpringBoot集成hadoop开发环境中,当我们我们将项目启动,最后是通过一个GET请求来触发我们的程序向集群提交MapReduceAppli... »

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Hadoop中MapReduce基本案例及代码(三)

分区Partitioner 分区操作是shuffle操作中的一个重要过程,作用就是将map的结果按照规则分发到不同reduce中进行处理,从而按照分区得到多个输出结果。 Partitioner是partitioner的基类,如果需要定制partitioner也需要继承该类HashPartitioner是mapreduce的默认partitioner。 计算方法是:which reducer=(ke... »

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【1】MapReduce概述

Mapper阶段Reducer阶段Driver阶段相当于YARN集群的客户端,用于提交我们整个程序到YARN集群,提交的是封装了MapReduce程序相关运行参数的job对象。 »

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hive调优

参数调优 如何开启map输出阶段压缩 背景:map完产生了很多中间文件,被保存在磁盘上,然后等待reduce通过网络来拉取,如果开启map输出阶段压缩,可以减少Map和Reduce间的数据传输量。 1)开启hive中间传输数据压缩功能 set hive.exec.compress.intermediate=true; 2)开启mapreduce中map输出压缩功能 set mapreduce.ma... »

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Hadoop中MapReduce基本案例及代码(一)

概念 MapReduce是hadoop分布式计算框架。 MapReduce意味着在计算过程中实际分为两大步,Map过程和Reduce过程。 下面以一个统计单词次数简单案例为例: 数据源 Map类 import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text... »

大数据面试知识图谱

大数据面试知识图谱

作者:大数据技术与架构 By 大数据技术与架构 场景描述:大数据开发岗位技能树,学习和复习总纲。 关键词:面试 大数据 大纲 正所谓,无招胜有招。 愿读到这篇文章的技术人早日明白并且脱离技术本身,早登彼岸。 一切技术最终只是雕虫小技。   大纲 本系列主题是大数据开发面试指南,旨在为大家提供一个大数据学习的基本路线,完善数据开发的技术栈,以及我们面试一个大数据开发岗位的时候,哪些东西是重点考察的,... »

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为什么spark比mapreduce处理数据快

落地方式不同mapreduce任务每一次处理完成之后所产生的结果数据只能够保存在磁盘,后续有其他的job需要依赖于前面job的输出结果,这里就只能够进行大量的io操作获取得到,性能就比较低。shuffle操作不同消除了冗余的MapReduce阶段Hadoop的shuffle操作一定连着完整的MapReduce操作,冗余繁琐。而Spark基于RDD提供了丰富的算子操作,且reduce操作产生shuf... »

《hadoop权威指南(第四版)》(第一章)学习笔记

《hadoop权威指南(第四版)》(第一章)学习笔记

数据本地化特性 是Hadoop数据处理的核心,并因此而获得良好的性能。意识到网络带宽是数据中心环境最珍贵的资源之后,Hadoop通过显式网络拓扑结构来保留网络带宽。注意,这种排列方式并没有降低Hadoop对计算密集型数据进行分析的能力。Apache Hadoop发展简史Hadoop是Apache Lucene创始人道格.卡丁创建的,Lucene 是一个应用广泛的文本搜索系统库。Hadoop 起源于... »

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MapReduce作业运行流程

JAR文件默认会有10个副本;输入划分信息告诉了JobTracker应该为这个作业启动多少个map任务等信息。对于map和reduce任务,TaskTracker根据主机核的数量和内存的大小有固定数量的map槽和reduce槽。以上是在客户端、JobTracker、TaskTracker的层次来分析MapReduce的工作原理的,下面我们再细致一点如下图。shuffle阶段:将map的输出作为re... »

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Spark的架构概述(章节一)

Spark的架构概述(章节一) 背景介绍 Spark是一个快如闪电的统一分析引擎(计算框架)用于大规模数据集的处理。Spark在做数据的批处理计算,计算性能大约是Hadoop MapReduce的10~100倍,因为Spark使用比较先进的基于DAG 任务调度(有向无环计算),可以将一个任务拆分成若干个阶段,然后将这些阶段分批次交给集群计算节点处理。 mapreduce计算分为两步,map阶段和r... »

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Hadoop中MapReduce基本案例及代码(四)

Combiner 就相当于map后多reduce几次。 排序 如果想将mapreduce结果排序,需将排序对象作为键值。 案例:将利润求和后按照顺序排序 数据源 profit.txt 编号 | 姓名 | 收入 | 支出 1 ls 2850 100 2 ls 3566 200 3 ls 4555 323 1 zs 19000 2000 2 zs 28599 3900 3 zs 34567 5000 ... »

hive数据导入导出

Hive数据导入导出的几种方式一,Hive数据导入的几种方式首先列出讲述下面几种导入方式的数据和hive表。 »

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Hadhoop框架学习(2)之MapReduce简述

利用MapReduce程序进行一次数据处理称为MR任务,一个MR任务包含两个处理阶段:map阶段和reduce阶段。每一阶段的输入和输出的数据格式均为键/值对。若设置的reduce节点数大于1,则按照约定的规则分组送入节点;第4步输出的key-value数据集合即最终的数据处理结果。[参考资料]mapreduce学习笔记作者:Siomkos »

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云计算(1.2)Google云计算三大核心技术 – 分布式数据处理MapReduce

前言GFS解决了Google的大数据存储问题针对大数据进行计算并获得预期结果的技术就是MapReduceGoogle的MapReduce不开源后面可以通过使用Hadoop MapReduce深入理解MapReduce对于Google搜索,一次简单的搜索也就是一个请求,在云端需要大量的计算最终返回结果如何进行分布式计算? »

大数据学习(八):mapreduce编程案例-倒排索引创建

需求 有如下数据 a.txt hello tom hello jim hello kitty hello rose b.txt hello jerry hello jim hello kitty hello jack c.txt hello jerry hello java hello c++ hello c++ 需要输出如下格式: c++ c.txt-->2 hello a.txt--&g... »

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大数据学习(九):mapreduce编程模型及具体框架实现

map reduce编程模型把数据运算流程分成2个阶段     阶段1:读取原始数据,形成key-value数据(map方法)     阶段2:将阶段1的key-value数据按照相同key分组聚合(reduce方法) mapreduce编程模型软件的具体实现:     hadoop中的mapreduce框架、spark。     hadoop中的mapreduce框架:         对编程模... »

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MapReduce Tutorial 思考总结

Reducer NONEPartitionerCounterJob ConfigurationTask Execution & EnvironmentMemory ManagementMap ParametersShuffle/Reduce ParametersConfigured ParametersTask LogsJob Submission and MonitoringJob Co... »

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Spark概述与环境搭建(yarn|Standlone)

概述 Spark是一个快如闪电的统一分析引擎(计算框架)用于大规模数据集的处理。Spark在做数据的批处理计算,计算性能大约是Hadoop MapReduce的10~100倍,因为Spark使用比较先进的基于 DAG 任务调度,可以将一个任务拆分成若干个阶段,然后将这些阶段分批次交给 集群计算节点 处理。 MapReduce VS Spark MapReduce作为第一代大数据处理框架,在设计初期... »

大数据学习(八):mapreduce编程案例-计算访问次数最多的5个网站

数据2017/07/28 qq.com/a2017/07/28 qq.com/bx2017/07/28 qq.com/by2017/07/28 qq.com/by32017/07/28 qq.com/news2017/07/28 sina.com/news/socail2017/07/28 163.com/ac2017/07/28 sina.com/news »

大数据学习(八):mapreduce编程案例-求两人之间的共同好友

现有如下数据: A:B,C,D,F,E,O B:A,C,E,K C:F,A,D,I D:A,E,F,L E:B,C,D,M,L F:A,B,C,D,E,O,M G:A,C,D,E,F H:A,C,D,E,O I:A,O J:B,O K:A,C,D L:D,E,F M:E,F,G O:A,H,I,J 求哪些人两两之间有共同好友,及共同好友有哪些人? 思路: 第一步:只求哪些人两两之间有某个共同好友 ... »

安装Oozie4.1.0-CDH版本

安装Oozie4.1.0-CDH版本 这个安装过程同样适用于oozie4.1.0的其他的CDH版本。 先对文件进行下载: 这里使用的是CDH版本的,免编译,看着编译的过程就够了。下载地址: http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5/oozie-4.1.0-cdh5.5.2.tar.gz 文件较大,1.6G 还需要下载ExjJS,这是扩展的JavaScript的U... »

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