在hadoop 开发过程中使用过哪些算法

wordcount是最常见的

从而实现任务文件的本地化．第二步是TaskTracker为任务新建一个本地文件夹并把作业文件解压在此目录中．第三步是由Task－Tracker新建一个TaskRunner实例来运行该任务．Hadoop平台默认的调度方案就是JobQueueTaskScheduler，这是一种按照任务到来的时间先后顺序而执行的调度策略．这种方式比较简单，JobTracker作为...

大数据分析工具详尽介绍&数据分析算法1、HadoopHadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是Hadoop是以一种可靠、高... 大数据分析工具详尽介绍&数据分析算法1、 HadoopHadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高 展开  我来答 1个回答 #热议# 没有文化的...

百度为了更好地用Hadoop进行数据处理，在以下几个方面做了改进和调整：（1）调整MapReduce策略限制作业处于运行状态的任务数; 调整预测执行策略，控制预测执行量，一些任务不需要预测执行; 根据节点内存状况进行调度; 平衡中间结果输出，通过压缩处理减少I/O负担。（2）改进HDFS的效率和功能权限控制，在PB级...

在安装Hadoop集群的时候,我们在yarn-site.xml文件中配置了MapReduce的运行方式为yarn.nodemanager.aux-services=mapreduce_shuffle。本节就来详细介绍一下MapReduce的shuffle过程。 shuffle,即混洗、洗牌的意思,是指MapReduce程序在执行过程中,数据在各个Mapper(Combiner、Sorter、Partitioner)、Reducer等进程之间互相交换的过...

客户端通过调用FileSystem对象(对应于HDFS文件系统,调用DistributedFileSystem对象)的open()方法来打开文件(也即图中的第一步),DistributedFileSystem通过RPC(Remote Procedure Call)调用询问NameNode来得到此文件最开始几个block的文件位置(第二步)。对每一个block来说,namenode返回拥有此block备份的所有namenode的地址信...

分为2个步骤，map和reduce，map专门负责对每个数据独立地同时地打标签，框架会对相同标签的数据分成一组，reduce对分好的那些组数据做累计计算。我们只要分别实现map和reduce就可以了

在HadoopMapReduce中,我们首先使用一个Mapper,生成为以行的长度作为key,1作为value的键值对。 public class LineLengthMapper extends Mapper<LongWritable, Text, IntWritable, IntWritable> { @Override protected void map(LongWritable lineNumber, Text line, Context context) throws IOException, InterruptedException {...

Hadoop本身提供了一些Reducer供用户使用：（6）OutputFormat 用户通过OutputFormat指定输出文件的内容格式，不过它没有split。每个reduce task将其数据写入自己的文件，文件名为part-nnnnn，其中nnnnn为reduce task的ID。Hadoop本身提供了几个OutputFormat:3. 分布式缓存 Haoop中自带了一个分布式缓存，即Distributed...

1、快照支持在一个特定时间存储一个数据拷贝，快照可以将失效的集群回滚到之前一个正常的时间点上。HDFS已经支持元数据快照。2、HDFS的设计是用于支持大文件的。运行在HDFS上的程序也是用于处理大数据集的。这些程序仅写一次数据，一次或多次读数据请求，并且这些读操作要求满足流式传输速度。HDFS支持文件的...