Mapreduce分布式并行编程

目录

• 1.什么是并行计算
• 2.现在mapreduce能做什么？
• map：映射
• reduce：做比较，工作整合，上下游
• 有些操作放在map、reduce里面都可以
• 1.project(投射）map完成
• 2.filter（过滤）map完成
• 3.key(汇集）
• 数据SQL:
• oss和hive的区别？
• 1. 搭建各类环境
• 2. 搭建、配置zookeeper
• 3. 启动zookeeper
• 4. 安装配置java
• 5. 主从节点格式化
• 6. 启动集群
• 7. 安装Scala
• 8. 启动spark集群
• 9. jps查看已经启动的
• 实验部分：

1.什么是并行计算

传统并行计算：共享同一个数据，通过锁来控制数据的读写，难度大，容易导致死锁，拓展性差。但是是实时的，细颗粒度计算，计算密集型

Mapreduce：对机器的要求低，拓展性难，便宜，拓展性强，批处理场景，非实时，数据密集型（傻大）

map:分配工作任务给不同的人，并让其完成工作（工作相互独立，不互相为上下环节）

reduce：把不同的结果集合并 再加上分布式

2.现在mapreduce能做什么？

map：映射

1.如小写字母变成大写字母 map

2.把年龄小于16岁的都去掉 map

3.把美元变成人民币 y=x∗6.3y=x * 6.3y=x∗6.3 map

4.地址库的一个翻译：省市县 map

5.（只要是一些处理数据相关的，都应当是在map上）

reduce：做比较，工作整合，上下游

1.统计年薪最高的人 （一个组）key

2.按照男女计算平均年龄 （俩个组）key

3.排序 reduce

有些操作放在map、reduce里面都可以

a-------->a----->A

map--------- reduce ×

前提：尽量要减少数据的流动，reduce阶段数据越少越好，能在map做就在map做掉

数据SQL:

Select name ,age,gender from people where id =3

1.project(投射）map完成

Select name ,age,gender

2.filter（过滤）map完成

id=3

3.key(汇集）

如：Select avg(age),gender from peoplemap:age,gender ---project
key:gender(F,M) //分为man和female

reduce:按照key进行汇集 F(25,38,23),M(45,23)

reduce：avg

如：Select max(age),gender from people这里和上面差不多，但是就没有key了放在同一个地方

oss和hive的区别？

在文件系统上

实验部分：

1. 搭建各类环境

为了模拟真实情况,我这里搭建了分布式的hadoop集群,分别有三台机器。一台做master，一台做slave。

2. 搭建、配置zookeeper

3. 启动zookeeper

/usr/zookeeper/zookeeper-3.4.10/bin/zkServer.sh start

4. 安装配置java

5. 主从节点格式化

6. 启动集群

/usr/hadoop/hadoop-2.7.3/sbin/start-all.sh

7. 安装Scala

8. 启动spark集群

/usr/spark/spark-2.4.0-bin-hadoop2.7/sbin/start-all.sh

9. jps查看已经启动的

以上就是Mapreduce分布式并行编程的详细内容，更多关于Mapreduce分布式的资料请关注脚本之家其它相关文章！