- 浏览: 166608 次
- 性别:
- 来自: 武汉
文章分类
最新评论
-
boz.lee:
不错, 好多地方因为这里而出错
全局变量和局部变量在内存里的区别 -
issllx:
看到此文后对iteye深表遗憾
Yahoo S4 -
wohenshuaiba:
请问你有这个的代码吗?
k均值聚类(K-means) -
yxwang0615:
大神:
apr-1.3.3.tar.bz2
apr-util- ...
log4cxx编译方法 -
yxwang0615:
比csdn上的说的清楚干练,早看到这个就好了,我编了一天
p ...
log4cxx编译方法
Hadoop 是Google MapReduce的一个Java实现。MapReduce是一种简化的分布式编程模式,让程序自动分布到一个由普通机器组成的超大集群上并发执行。就如同java程序员可以不考虑内存泄露一样, MapReduce的run-time系统会解决输入数据的分布细节,跨越机器集群的程序执行调度,处理机器的失效,并且管理机器之间的通讯请求。这样的模式允许程序员可以不需要有什么并发处理或者分布式系统的经验,就可以处理超大的分布式系统得资源。
一、概论
作为Hadoop程序员,他要做的事情就是:
1、定义Mapper,处理输入的Key-Value对,输出中间结果。
2、定义Reducer,可选,对中间结果进行规约,输出最终结果。
3、定义InputFormat 和OutputFormat,可选,InputFormat将每行输入文件的内容转换为Java类供Mapper函数使用,不定义时默认为String。
4、定义main函数,在里面定义一个Job并运行它。
然后的事情就交给系统了。
1.基本概念:Hadoop的HDFS实现了google的GFS文件系统,NameNode作为文件系统的负责调度运行在master,DataNode运行在每个机器上。同时Hadoop实现了Google的MapReduce,JobTracker作为MapReduce的总调度运行在master,TaskTracker则运行在每个机器上执行Task。
2.main()函数,创建JobConf,定义Mapper,Reducer,Input/OutputFormat 和输入输出文件目录,最后把Job提交給JobTracker,等待Job结束。
3.JobTracker,创建一个InputFormat的实例,调用它的getSplits()方法,把输入目录的文件拆分成FileSplist作为Mapper task 的输入,生成Mapper task加入Queue。
4.TaskTracker 向 JobTracker索求下一个Map/Reduce。
Mapper Task先从InputFormat创建RecordReader,循环读入FileSplits的内容生成Key与Value,传给Mapper函数,处理完后中间结果写成SequenceFile.
Reducer Task 从运行Mapper的TaskTracker的Jetty上使用http协议获取所需的中间内容(33%),Sort/Merge后(66%),执行Reducer函数,最后按照OutputFormat写入结果目录。
TaskTracker 每10秒向JobTracker报告一次运行情况,每完成一个Task10秒后,就会向JobTracker索求下一个Task。
Nutch项目的全部数据处理都构建在Hadoop之上,详见Scalable Computing with Hadoop。
二、程序员编写的代码
我们做一个简单的分布式的Grep,简单对输入文件进行逐行的正则匹配,如果符合就将该行打印到输出文件。因为是简单的全部输出,所以我们只要写Mapper函数,不用写Reducer函数,也不用定义Input/Output Format。
public class HadoopGrep {
public static class RegMapper extends MapReduceBase implements Mapper {
private Pattern pattern;
public void configure(JobConf job) {
pattern = Pattern.compile(job.get( " mapred.mapper.regex " ));
}
public void map(WritableComparable key, Writable value, OutputCollector output, Reporter reporter)
throws IOException {
String text = ((Text) value).toString();
Matcher matcher = pattern.matcher(text);
if (matcher.find()) {
output.collect(key, value);
}
}
}
private HadoopGrep () {
} // singleton
public static void main(String[] args) throws Exception {
JobConf grepJob = new JobConf(HadoopGrep. class );
grepJob.setJobName( " grep-search " );
grepJob.set( " mapred.mapper.regex " , args[ 2 ]);
grepJob.setInputPath( new Path(args[ 0 ]));
grepJob.setOutputPath( new Path(args[ 1 ]));
grepJob.setMapperClass(RegMapper. class );
grepJob.setReducerClass(IdentityReducer. class );
JobClient.runJob(grepJob);
}
}
RegMapper类的configure()函数接受由main函数传入的查找字符串,map() 函数进行正则匹配,key是行数,value是文件行的内容,符合的文件行放入中间结果。
main()函数定义由命令行参数传入的输入输出目录和匹配字符串,Mapper函数为RegMapper类,Reduce函数是什么都不做,直接把中间结果输出到最终结果的的IdentityReducer类,运行Job。
整个代码非常简单,丝毫没有分布式编程的任何细节。
三.运行Hadoop程序
Hadoop这方面的文档写得不全面,综合参考GettingStartedWithHadoop 与Nutch Hadoop Tutorial 两篇后,再碰了很多钉子才终于完整的跑起来了,记录如下:
3.1 local运行模式
完全不进行任何分布式计算,不动用任何namenode,datanode的做法,适合一开始做调试代码。
解压hadoop,其中conf目录是配置目录,hadoop的配置文件在hadoop-default.xml,如果要修改配置,不是直接修改该文件,而是修改hadoop-site.xml,将该属性在hadoop-site.xml里重新赋值。
hadoop-default.xml的默认配置已经是local运行,不用任何修改,配置目录里唯一必须修改的是hadoop-env.sh 里JAVA_HOME的位置。
将编译好的HadoopGrep与RegMapper.class 放入hadoop/build/classes/demo/hadoop/目录 找一个比较大的log文件放入一个目录,然后运行
查看输出目录的结果,查看hadoop/logs/里的运行日志。
在重新运行前,先删掉输出目录。
3.2 单机集群运行模式
现在来搞一下只有单机的集群.假设以完成3.1中的设置,本机名为hadoopserver
第1步. 然后修改hadoop-site.xml ,加入如下内容:
< name > fs.default.name </ name >
< value > hadoopserver:9000 </ value >
</ property >
< property >
< name > mapred.job.tracker </ name >
< value > hadoopserver:9001 </ value >
</ property >
< property >
< name > dfs.replication </ name >
< value > 1 </ value >
</ property >
从此就将运行从local文件系统转向了hadoop的hdfs系统,mapreduce的jobtracker也从local的进程内操作变成了分布式的任务系统,9000,9001两个端口号是随便选择的两个空余端口号。
另外,如果你的/tmp目录不够大,可能还要修改hadoop.tmp.dir属性。
第2步. 增加ssh不输入密码即可登陆。
因为Hadoop需要不用输入密码的ssh来进行调度,在不su的状态下,在自己的home目录运行ssh-keygen -t rsa ,然后一路回车生成密钥,再进入.ssh目录,cp id_rsa.pub authorized_keys
详细可以man 一下ssh, 此时执行ssh hadoopserver,不需要输入任何密码就能进入了。
3.格式化namenode,执行
bin/hadoop namenode -format
4.启动Hadoop
执行hadoop/bin/start-all.sh, 在本机启动namenode,datanode,jobtracker,tasktracker
5.现在将待查找的log文件放入hdfs,。
执行hadoop/bin/hadoop dfs 可以看到它所支持的文件操作指令。
执行hadoop/bin/hadoop dfs put log文件所在目录 in ,则log文件目录已放入hdfs的/user/user-name/in 目录中
6.现在来执行Grep操作
hadoop/bin/hadoop demo.hadoop.HadoopGrep in out
查看hadoop/logs/里的运行日志,重新执行前。运行hadoop/bin/hadoop dfs rmr out 删除out目录。
7.运行hadoop/bin/stop-all.sh 结束
3.3 集群运行模式
假设已执行完3.2的配置,假设第2台机器名是hadoopserver2
1.创建与hadoopserver同样的执行用户,将hadoop解压到相同的目录。
2.同样的修改haoop-env.sh中的JAVA_HOME 及修改与3.2同样的hadoop-site.xml
3. 将hadoopserver中的/home/username/.ssh/authorized_keys 复制到hadoopserver2,保证hadoopserver可以无需密码登陆hadoopserver2
scp /home/username/.ssh/authorized_keys username@hadoopserver2:/home/username/.ssh/authorized_keys
4.修改hadoop-server的hadoop/conf/slaves文件, 增加集群的节点,将localhost改为
hadoop-server
hadoop-server2
5.在hadoop-server执行hadoop/bin/start-all.sh
将会在hadoop-server启动namenode,datanode,jobtracker,tasktracker
在hadoop-server2启动datanode 和tasktracker
6.现在来执行Grep操作
hadoop/bin/hadoop demo.hadoop.HadoopGrep in out
重新执行前,运行hadoop/bin/hadoop dfs rmr out 删除out目录
7.运行hadoop/bin/stop-all.sh 结束。
四、效率
经测试,Hadoop并不是万用灵丹,很取决于文件的大小和数量,处理的复杂度以及群集机器的数量,相连的带宽,当以上四者并不大时,hadoop优势并不明显。
比如,不用hadoop用java写的简单grep函数处理100M的log文件只要4秒,用了hadoop local的方式运行是14秒,用了hadoop单机集群的方式是30秒,用双机集群10M网口的话更慢,慢到不好意思说出来的地步。
发表评论
-
Yahoo S4
2011-04-06 21:19 3410目前最流行的大规模数据处理是MapRed ... -
Yahoo S$
2011-04-06 21:19 53目前最流行的大规模数据处理是MapReduce ... -
CUDA SDK2.3 示例程序说明
2010-12-21 17:13 2185alignedTypes 演示了数据类 ... -
Tesla架构下的CUDA程序优化
2010-09-02 17:41 1374CUDA优化的最终目的是:在最短的时间内,在允许的误差范围 ... -
正确设置编译选项以利于英特尔® Parallel Inspector线程错误分析
2010-04-02 16:33 1260简介:英特尔® Parallel Inspector 能够分析 ... -
在英特尔® Parallel Amplifier 中使用求差功能查找性能下降
2010-04-02 16:33 761简介: 应用程序开发 ... -
揭秘英特尔® Parallel Amplifier
2010-04-02 16:32 792英特尔® Parallel Amplifier ... -
与英特尔® Parallel Amplifier 有关的编译器选项
2010-04-02 16:32 1256简介:英特尔® Parallel Amplifier 能够分析 ... -
英特尔® Parallel Amplifier 入门
2010-04-02 16:31 1009英特尔® Parallel Amplifier 可分析并提供关 ... -
英特尔® Parallel Composer 入门
2010-04-02 16:31 1094英特尔® Parallel Composer 软件开发产品能够 ... -
转载笔记(Windows下配置和运行)
2010-04-02 16:25 910我想主要的问题是权限 ... -
VC6环境下的MPI配置(转)
2010-04-02 16:24 2061MPI开发包安装 下载完毕,开始安装MPI ... -
MPI的并行程序设计
2010-04-02 16:23 1757使用VC8.0及MPICH2-1.0.5 for ... -
MPICH2 与编译环境的整合
2010-04-02 16:23 1520我所使用的开发语言是C/C++,运行在两种环境下,分别是:Mi ... -
MPICH2在WINDOWS下的安装配置
2010-04-02 16:22 4691MPICH2是与MPI-2相对应的MP ... -
MPICH 的安装
2010-04-02 16:22 3150MPICH 的安装(for winXP) 为了做MPI ... -
hadoop 学习(转)
2010-04-02 16:20 1033Hadoop 的文件系统,最重 ... -
Hadoop安装部署(转)
2010-04-02 16:20 643本文主要是以安装和使 ... -
Hadoop分布式文件系统:架构和设计要点Ⅱ(转)
2010-04-02 16:18 708五、文件系统元数据的持久化 Namenode存储HDFS ... -
Hadoop分布式文件系统:架构和设计要点Ⅰ(转)
2010-04-02 16:18 670一、前提和设计目标1、硬件错误是常态,而非异常情况,HDFS可 ...
相关推荐
Hadoop入门实战手册,Hadoop入门实战手册是搭建HADOOP的详细介绍手册。
Hadoop入门手册 简单入门Hadoop入门手册 简单入门Hadoop入门手册 简单入门Hadoop入门手册 简单入门
hadoop的入门书籍,本人认为一共有以下五本书比较好: 1.云计算资料大全(了解云计算者必读).pdf 2.Hadoop开发者入门专刊 3.Hadoop权威指南%28第2版%29中文版 4.hadoop实战中文版+电子版pdf 5.精通HADOOP 由于上传...
Hadoop入门到精通(带目录)--很不错的HADOOP学习资料
hadoop的经验入门书籍,适合刚刚开始了解学习hadoop技术的人
Hadoop入门教程 Hadoop开发者 2010入门专刊 出品Hadoop技术论坛
hadoop入门,新手入门(InfoQ Hadoop基本流程与应用开发,InfoQ Hadoop中的集群配置和使用技巧,InfoQ 分布式计算开源框架Hadoop介绍)
hadoop_tutorial hadoop入门经典 Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。Hadoop 是可靠的,因为它假设计算元素和存储会失败,因此它维护多个工作数据副本,确保能够针对失败的节点重新分布处理。...
Hadoop入门手册 chm格式的 很适合初学者.Hadoop入门手册.zip
hadoop入门是初学者,这只是一个入门的教程,让你了解hadoop到底是什么。
Hadoop入门实战手册,本手册是中文版,且较详细
hadoop入门技术,详细讲解大数据技术中的hadoop入门基础
hadoop入门学习 mapreduce求解 天气数据 2002年整年数据的最高气温
非常好的hadoop入门资料;非常好的hadoop入门资料;非常好的hadoop入门资料;非常好的hadoop入门资料;非常好的hadoop入门资料;非常好的hadoop入门资料;非常好的hadoop入门资料;非常好的hadoop入门资料;非常好的...
Hadoop集群搭建好后,这是用于测试用的入门级java程序源码,也是我博文的一个补充,欢迎查看下载
hadoop从入门到精通课件pdf,手把手带你飞(yarn,hdfs,mapreduce)
hadoop快速入门.doc hadoop快速入门.doc hadoop快速入门.doc
Hadoop入门常识, 包括Hadoop平台的搭建及环境变量的配置