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Hadoop——第三部份 Hadoop3.x之MapReduce

第三部份 Hadoop3.x之MapReduce

一、MapReduce概述

1.1 概念

MapReduce是一个分布式运算程序的编程框架

1.2 优缺点
  1. 优点
  • 易于编程
    只关心业务逻辑，实现框架接口。
  • 高扩展
    动态增加服务器
  • 高空错
  • 海量计算
  1. 缺点
  • 不擅长实时计算 (Mysql)
  • 不擅长流式计算 (Sparkstreaming flink)
  • 不擅长DAG有向无环图计算(迭代) (Spark)

二、Hadoop序列化

  • 序列化和反序列化
    将内存中的信息固定下来以传输并加载到其它服务器内存中。

三、MapReduce框架原理

总流程
Input——InputFormat——Mapper——Shuffle——Reducer——OutputFormat——Output

  • Map阶段
    将计算任务下发给各个节点
  • Reduce阶段
    将各个节点计算的结果汇总
3.1 InputFormat数据输入
  1. 切片与MapTask并行度决定机制
  • Job人Map阶段并行度由客户端在提交Job时的切片数决定
  • 每一个Split切片分配一个MapTask并行实例处理
  • 默认切片大小=Bl

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    14.1 Scripting脚本编程 脚本语言和java这类静态的语言的主要区别是:脚本语言无需编译,源码直接可运行; 如果我们经常需要修改的某些代码,每一次我们至少要进行编译,打包,重新部署的操作,步骤相当麻烦; 如果我们的应用不允许重启,这在现实的情况中也是很常见的; 在spring中使用脚本编程给上述的应用场景提供了解决方案,即动态加载bean; spring支持脚本
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