《Hadoop与大数据挖掘》一2.1.3　Hadoop计算

《Hadoop与大数据挖掘》一2.1.3　Hadoop计算—MapReduce

2017-06-25 683

本节书摘来华章计算机《Hadoop与大数据挖掘》一书中的第2章，第2.1.3节，张良均　樊　哲　位文超　刘名军许国杰　周　龙　焦正升　著更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。

2.1.3　Hadoop计算—MapReduce

MapReduce是Google提出的一个软件架构，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念“Map（映射）”和“Reduce（归纳）”以及它们的主要思想，都是从函数式编程语言借来的，还有从矢量编程语言借来的特性。
当前的软件实现是指定一个Map（映射）函数，用来把一组键值对映射成一组新的键值对，指定并发的Reduce（归纳）函数，用来保证所有映射的键值对中的每一个共享相同的键组，如图2-6所示。

下面将以Hadoop的“Hello World”例程—单词计数来分析MapReduce的逻辑

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《Hadoop与大数据挖掘》一2.1.2　Hadoop存储—HDFS

本节书摘来华章计算机《Hadoop与大数据挖掘》一书中的第2章，第2.1.2节，张良均　樊　哲　位文超　刘名军许国杰　周　龙　焦正升　著更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 2.1.2　Hadoop存储—HDFS Hadoop的存储系统是HDFS（Hadoop Distributed File System）分布式文件系统，对外部客户端而言，HDFS就像一个传统的分级文件系统，可以进行创建、删除、移动或重命名文件或文件夹等操作，与Linux文件系统类似。但是，Hadoop HDFS的架构是基于一组特定的节点构建的（见图2-2），这些节点包括名称节点（NameNode，仅一个），它在 HDFS 内部提供元数据服务；第二名称节点（Secondary NameNode），名称节点的帮助节点，主要是为了整合元数据操作（

2017-06-25

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本节书摘来华章计算机《Hadoop与大数据挖掘》一书中的第2章，第2.1.4节，张良均　樊　哲　位文超　刘名军许国杰　周　龙　焦正升　著更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 2.1.4　Hadoop资源管理—YARN 在上一节中我们看到，当MapReduce发展到2.x时就不使用JobTracker来作为自己的资源管理框架，而选择使用YARN。这里需要说明的是，如果使用JobTracker来作为Hadoop集群的资源管理框架的话，那么除了MapReduce任务以外，不能够运行其他任务。也就是说，如果我们集群的MapReduce任务并没有那么饱满的话，集群资源等于是白白浪费的。所以提出了另外的一个资源管理架构YARN（Yet Another Resource Manager）。这里需要注意，YARN不是JobTr

2017-06-25

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