Hadoop概念学习系列之Hadoop实现接口（十五）-低调大师

Hadoop概念学习系列之Hadoop实现接口（十五）

2017-11-20 582

　Hadoop对于不同的开发者提供了三种接口:

　　第一种就是原生的Hadoop Java api接口;

　　第二种就是Hadoop Streaming接口，是通过标准输入/输出交互的，可以使用任何能操纵标准输人/输出的语言来编写MapReduce程序;

　　第三种就是Hadoop Pipes接口，专门针对C/C++的接。使用socket通信作为用户程序和Hadoop来进行交互。

本文转自大数据躺过的坑博客园博客，原文链接：http://www.cnblogs.com/zlslch/p/5081055.html，如需转载请自行联系原作者

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Hadoop HDFS概念学习系列之HDFS Block（八）

　块是文件系统中的一个很重要的概念。在UNIX/Linux系统中有一个数据块(DataBlock)的概念，Data Block是文件系统读写的最小数据单元。一般在文件系统中数据块的大小是512字节，一个文件所占的大小就是数据块大小的整数倍.对于用户来讲对文件的访问/存取都是透明的，同样系统管理员可以利用系统本身的命令对数据块进行相关操作。因此单从文件系统来讲，HDFS也有一个块(Block)的概念，不同之处在于HDFS为了满足大数据的效率和整个集群的吞吐量选择了更大的数值，默认为64MB。和一般的文件系统不同的是:虽然块设置得比较大，但是当一个文件的大小小于HDFS的块大小时，实际存储所占的大小并不占用一个块的大小。客户端在读取HDFS上的一个文件时就以块为基本的数据单元。例如一次简单读取，首先，客户端把文件名和程序指定的字节偏移，根据固定的Block大小，转换成文件的Block索引。然后，客户端把文件名和Block索引发送给Master节点，Master节点将相应的Block标识和副本的位置信息返回给客户端，客户端用文件名和Block索引作为key缓存这些信息，之后客户端发送请求到...

2017-11-21

544

在并行计算领域最著名的就是MPI模型，MPI是一种消息传递编程模型，在大规模科学计算领域已经成功应用了数年，而MapReduce则是一种近几年出现的相对较新的并行编程技术，但是MapReduce计算模型也是建立在数学和计算机科学基础上的，实践已经证明这种并行编程模型具有简单、高效的特点，最为重要的两个概念就是Map和Reduce.最基本的处理思想就是“分而治之，然后归约”。Hadoop会将一个大任务分解为可以同时执行的多个小任务，从而达到并行计算的目的。举个简单的例子，对于一个大型任务，单机处理需要1024分钟，而分解为1024个子任务并行执行就可在1分钟完成处理。在对处理的数据集的要求上，相比于传统关系数据库的结构化数据，MapReduce模型的Hadoop框架适合半结构化或非结构化的数据。 Hadoop通过自动分割将要执行的问题(程序)、拆解成Map(映射)和Reduce(化简)的方式，其分解过程的实质是将问题分为几个部分，划分为可以应用于程序的数据，再将数据分解，然后对分解的数据进行并行操作，在自动分割后通过Map程序将数据映射成不相关的区块，分配(调度)给大星的i十算机进行处理...

2017-11-21

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