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MapReduce漫谈

序列化是把对象变成二进制的过程 反序列化是将二进制变成对象的过程 由HDFS中读取数据片段,一个数据片段对应着一个map线程 分为四个步骤:如图。split的时候不是一行就是一个数据片段,不要误会。Reduce数量由map的输出决定 注意map的输出到本地磁盘并不是HDFS上。因为Map的输出在job完成后即可删除,因此不需要存储在HDFS上,虽然存到HDFS上更安全,但是网络传输会降低MR的执行效率。Reduce的输出是到HDFS上。 shuffle的过程的作用: 将mapper的输出按照某种key值重新切分成N分,把key值符合某种范围的输出送到特定的reducer里面去处理,从而简化reduce的过程。 下图将maptask 和 reduce task分开考虑 map之后有三个 partition. 将数据分成一个个分区,每个分区对应着一个reduce去执行。so, 解决好partition的问题就能解决好数据倾斜的问题。在fetch的时候起作用。partition怎么分区按照编程规则,默认的分区规则是哈希模运算(获得对象的hash值,哈希值是int,这个hash值模Reduce...

Hadoop服务器配置不当致使全球5120TB数据泄露,中国和美国受伤最深

本文讲的是 Hadoop服务器配置不当致使全球5120TB数据泄露,中国和美国受伤最深, 直到去年,网络犯罪分子还只是针对具有支付赎金能力的个人或企业组织的计算机进行勒索攻击,但是现在,一切都悄然发生了变化,他们开始针对全球未受保护的在线数据库和服务器进行勒索攻击并索要赎金。 今年早些时候,我们看到了很多臭名昭著且令人担忧的数据泄漏事件,其中数以万计未受保护的MongoDB和Elasticsearch数据库遭到黑客入侵并索要赎金,以交换黑客们从它们配置不当的系统中所窃取和删除的数据。 现在,网络犯罪分子又开始将目光瞄准未受保护的Hadoop Clusters和CouchDB服务器,如果您的服务器未曾进行安全地配置,那么我想这场勒索游戏将会变得更加糟糕。 根据使用Shodan搜索引擎进行的分析结果发现,配置Hadoop分布式文件系统(HDFS,Hadoop应用程序使用的主要分布式存储)的近4500台服务器,已经暴露了超过5120TB(5.12PB)的数据。 此次泄漏事件也是出于一个相同的问题——基于HDFS的服务器(主要是Hadoop安装)缺乏安全配置。 Hadoop大数据灾难 Hado...

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