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apache开源项目 -- tajo

一、体系架构 Tajo采用了Master-Worker架构(下图虚线框目前还在计划中),Master-Worker-Client之间的RPC通信是使用Protocol buffer + Netty来实现的,具体如下: (1)TajoMaster:为客户端提供查询服务和管理各个QueryMaster(也可以说是 Tajo Worker),解析Query并协调QueryMaster,目前还内置了catalog服务器。大致可以分为四个组件:Cluster Manager、Catalog、Global Query Engine以及History Manager。 Catalog的工作是管理诸如tables、schemas、 partitions,functions,indices及statistics等各种metadata。这些元数据信息一般都是Global Query Engine来操作,为了低延迟考虑跟hive一样都是存在RDBMS(目前支持Derby和MySQL),默认是保存在内置的Derby数据库中。后面 可能会考虑使用hive的HCatalog来完成这块功能。 Cluster Man...

MapReduce原理与设计思想(转载:http://blog.jobbole.com/80619/)

简单解释 MapReduce 算法 一个有趣的例子 你想数出一摞牌中有多少张黑桃。直观方式是一张一张检查并且数出有多少张是黑桃 MapReduce方法则是 给在座的所有玩家中分配这摞牌 让每个玩家数自己手中的牌有几张是黑桃然后把这个数目汇报给你 你把所有玩家告诉你的数字加起来得到最后的结论 拆分 MapReduce合并了两种经典函数 映射Mapping对集合里的每个目标应用同一个操作。即如果你想把表单里每个单元格乘以二那么把这个函数单独地应用在每个单元格上的操作就属于mapping。 化简Reducing 遍历集合中的元素来返回一个综合的结果。即输出表单里一列数字的和这个任务属于reducing。 重新审视上面的例子 重新审视我们原来那个分散纸牌的例子我们有MapReduce数据分析的基本方法。友情提示这不是个严谨的例子。在这个例子里人代表计算机因为他们同时工作所以他们是个集群。在大多数实际应用中我们假设数据已经在每台计算机上了 – 也就是说把牌分发出去并不是MapReduce的一步。事实上在计算机集群中如何存储文件是Hadoop的真正核心。 通过把牌分给多个玩家并且让他们各自数数你就...

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