《Hadoop实战第2版》——3.2节MapReduce计算模型-低调大师

《Hadoop实战第2版》——3.2节MapReduce计算模型

2017-07-31 594

3.2　MapReduce计算模型
要了解MapReduce，首先需要了解MapReduce的载体是什么。在Hadoop中，用于执行MapReduce任务的机器有两个角色：一个是JobTracker，另一个是TaskTracker。JobTracker是用于管理和调度工作的，TaskTracker是用于执行工作的。一个Hadoop集群中只有一台JobTracker。

3.2.1　MapReduce Job
在Hadoop中，每个MapReduce任务都被初始化为一个Job。每个Job又可以分为两个阶段：Map阶段和Reduce阶段。这两个阶段分别用两个函数来表示，即Map函数和Reduce函数。Map函数接收一个形式的输入，然后产生同样为形式的中间输出，Hadoop会负责将所有具有相同中间key值的value集合到一起传递给Reduce

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独家 | 一文读懂Hadoop（二）HDFS（上）

随着全球经济的不断发展，大数据时代早已悄悄到来，而Hadoop又是大数据环境的基础，想入门大数据行业首先需要了解Hadoop的知识。2017年年初apache发行了Hadoop3.0，也意味着一直有一群人在对Hadoop不断的做优化，不仅如此，各个Hadoop的商业版本也有好多公司正在使用，这也印证了它的商业价值。读者可以通过阅读“一文读懂Hadoop”系列文章，对Hadoop技术有个全面的了解，它涵盖了Hadoop官网的所有知识点，并且通俗易懂，英文不好的读者完全可以通过阅读此篇文章了解Hadoop。本期独家内容“一文读懂Hadoop”系列文章将根据先介绍Hadoop，继而分别详细介绍HDFS、MAPREDUCE、YARN的所有知识点的框架，分为四期内容在近几天推送。敬请关注后续内容。本期内容为大家详解HDFS，由于字数限制，本

2017-08-01

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问题描述电子商务门户(http://www.aaaa.com)希望构建一个实时分析仪表盘，对每分钟发货的订单数量做到可视化，从而优化物流的效率。解决方案解决方案之前，先快速看看我们将使用的工具： Apache Spark – 一个通用的大规模数据快速处理引擎。Spark的批处理速度比Hadoop MapReduce快近10倍，而内存中的数据分析速度则快近100倍。 Python – Python是一种广泛使用的高级，通用，解释，动态编程语言。 Kafka – 一个高吞吐量，分布式消息发布订阅系统。 Node.js – 基于事件驱动的I/O服务器端JavaScript环境，运行在V8引擎上。 Socket.io – Socket.IO是一个构建实时Web应用程序的JavaScript库。它支持Web客户端和服务器之间的实时、双向通信。 Highcharts – 网页上交互式JavaScript图表。 CloudxLab – 提供一个真实的基于云的环境，用于练习和学习各种工具。如何构建数据Pipeline? 下面是数据Pipeline高层架构图数据Pipeline 实时分析Das...

2017-08-01

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Spring框架（Spring Framework）是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架，旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念，提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块，支持整合Hibernate、Struts等第三方框架，其适用范围不仅限于服务器端开发，绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。