Hadoop学习总结：Map-Reduce入门.pdf
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Hadoop学习总结之四：Map-Reduce的过程解析.doc
一、客户端
Map-Reduce的过程首先是由客户端提交一个任务开始的。
提交任务主要是通过JobClient.runJob(JobConf)静态函数实现的：
public static RunningJob runJob(JobConf job) throws IOException {
? //首先生成一个JobClient对象
? JobClient jc = new JobClient(job);
? ……
? //调用submitJob来提交一个任务
? running = jc.submitJob(job);
? JobID jobId = running.getID();
? …
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MapReduce是 Hadoop程序的体现。框架极其简单：首先是对MapReduce程序运行前的参数配置，然后编写Map类(实现Map方法)，最后是Reduce类(实现Reduce方法)。 MapReduce程序的每个细节都与设置的参数有很大的关系，参数设置的好，程序的效率肯定得到提高。 Map方法：Map(k1,v1)?-list(k2,v2) ，并行应用于每一个输入的数据集，每一次调用都会产生一个(k2,v2)的队列 。 Reduce方法：Reduce(k2,list(v2))?-?list(k3,v3)。收集map端输出队列list(k2,v2)中有相同key的数据对，把它们聚集在一起
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在使用hadoop的时候，可能遇到各种各样的问题，然而由于hadoop的运行机制比较复杂，因而出现了问题的时候比较难于发现问题。
本文欲通过某种方式跟踪Hadoop的运行痕迹，方便出现问题的时候可以通过这些痕迹来解决问题。
一、环境的搭建
为了能够跟踪这些运行的痕迹，我们需要搭建一个特殊的环境，从而可以一步步的查看上一节提到的一些关键步骤所引起的变化。
我们首先搭建一个拥有一个NameNode(namenode:04)，三个DataNode(datanode01:05, datanode02:06, datanode03:07)的Hadoop环境，其中SecondaryNameNode和Nam
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2010 入门专刊
创刊号 2010年1月 - 1 -
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课程安排
•MapReduce原理
•MapReduce执行过程
•数据类型与格式
•Writable接口与序列化机制
•MapReduce的执行过程源码分析
问题：怎样解决海量数据的计算？
求和：1+5+7+3+4+9+3+5+6=?
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Hadoop学习总结之一：HDFS简介.doc
一、HDFS的基本概念
1.1、数据块(block)
HDFS(Hadoop Distributed File System)默认的最基本的存储单位是64M的数据块。
和普通文件系统相同的是，HDFS中的文件是被分成64M一块的数据块存储的。
不同于普通文件系统的是，HDFS中，如果一个文件小于一个数据块的大小，并不占用整个数据块存储空间。
1.2、元数据节点(Namenode)和数据节点(datanode)
元数据节点用来管理文件系统的命名空间
其将所有的文件和文件夹的元数据保存在一个文件系统树中。
这些信息也会在硬盘上保存成以下文件：命名空间镜像(namespace image)及
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hadoop入门介绍教程.ppt
Hadoop 交流;使用Hadoop的动因;数据的挑战;传统技术的局限;新解决方案要满足的新需求;新解决方案的需求;新解决方案的需求;Hadoop如何满足新需求;Hadoop如何满足新需求;Hadoop如何满足新需求; Hadoop生态圈;Hadoop1.0 与 hadoop2.0;Hadoop 主要内核组成;分布式存储系统HDFS;分布式存储系统HDFS;分布式存储系统HDFS;当文件系统客户端(client)进行写操作时，首先把它记录在修改日志中(edit log)
元数据节点在内存中保存了文件系统的元数据信息。在记录了修改日志后，元数据节点则修改内存中的
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hadoop入门实战手册.doc
北京宽连十方数字技术有限公司
公开 内部公开√
机密 绝密
Hadoop入门实战手册
北京宽连十方数字技术有限公司
技术研究部
（2011年7月）
目录
TOC \o 1-3 \h \z \u HYPERLINK \l _Toc299723361 1 概述 PAGEREF _Toc299723361 \h 4
HYPERLINK \l _Toc299723362 1.1 什么是Hadoop？ PAGEREF _Toc299723362 \h 4
HYPERLINK \l _Toc299723363 1.2 为什么要选择Hadoop？ PAGEREF _Toc29972336
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MapReduce流程 这是一个统计单词数的流程，Hadoop 将输入数据切成若干个分片，并将每个split交给一个map task 处理，map任务生成简单的键值对，数据通过combine（合并key值，可选过程）， shuffle(partion,sort,merge)将相同key值得数据合并，排序并通过key值分成若干个分片形成reduce的输入，并有reduce统计出结果，输出到文件。 Hadoop 发行版 三大主流 Hadoop厂商 我们的选择--Cloudera Cloudera生态圈提供：存储、监控、资源管理、 批处理、交互式SQL接口，交互式查询接口、元 数据管理以