Hadoop Streaming高级编程
本文主要介绍了Hadoop Streaming的一些高级编程技巧,包括,怎样在mapredue作业中定制输出输出格式?怎样向mapreduce作业中传递参数?怎么在mapreduce作业中加载词典?怎样利用Hadoop Streamng处理二进制格式的数据等。
{关注大规模数据处理,包括Hadoop,YARN,Spark,Flink,Presto等}
本文主要介绍了Hadoop Streaming的一些高级编程技巧,包括,怎样在mapredue作业中定制输出输出格式?怎样向mapreduce作业中传递参数?怎么在mapreduce作业中加载词典?怎样利用Hadoop Streamng处理二进制格式的数据等。
本文介绍了在Hadoop上编写MapReduce程序的基本方法,包括MapReduce程序的构成,不同语言开发MapReduce的方法等。
Hadoop Streaming是Hadoop提供的一个编程工具,它允许用户使用任何可执行文件或者脚本文件作为Mapper和Reducer,本文介绍了Hadoop Streaming编程方法。
在Hadoop 0.20.x版本或者更早的版本,Hadoop采用了平级队列组织方式,在这种组织方式中,管理员可将用户分到若干个扁平队列中,在每个队列中,可指定一个或几个队列管理员管理这些用户,随着Hadoop应用越来越广泛,有用户提出需支持层级队列组织方式。
在Hadoop 1.0中,HDFS的单NameNode设计带来诸多问题,包括单点故障、内存受限制约集群扩展性和缺乏隔离机制(不同业务使用同一个NameNode导致业务相互影响)等,为了解决这些问题,Hadoop 2.0引入了基于共享存储的HA解决方案和HDFS Federation,本文重点介绍HDFS Federation。
1TB排序通常用于衡量分布式数据处理框架的数据处理能力。Terasort是Hadoop中的的一个排序作业,在2008年,Hadoop在1TB排序基准评估中赢得第一名,耗时209秒。那么Terasort在Hadoop中是怎样实现的呢?本文主要从算法设计角度分析Terasort作业。
随着MapReduce的流行,其开源实现Hadoop也变得越来越受推崇。在Hadoop系统中,有一个组件非常重要,那就是调度器,它的作用是将系统中空闲的资源按一定策略分配给作业。在Hadoop中,调度器是一个可插拔的模块,用户可以根据自己的实际应用要求设计调度器。本文介绍了Hadoop中常见的三种调度器。