of files：生成 mapTask 数量，一般是集群中（CPU 核数-1），我们测试虚 拟机就按照实际的物理内存-1 分配即可 ➢ Total MBytes processed：单个 map 处理的文件大小 ➢ Throughput mb/sec:单个 mapTak 的吞吐量 计算方式：处理的总文件大小/每一个 mapTask 写数据的时间累加 集群整体吞吐量：生成 mapTask 程序效率的瓶颈在于两点： 1）计算机性能 CPU、内存、磁盘、网络 2）I/O 操作优化 （1）数据倾斜 （2）Map 运行时间太长，导致 Reduce 等待过久 （3）小文件过多 8.2 MapReduce 常用调优参数 MapReduce优化（上） Map1方法 分区1 分区2 写入数据 第一次溢出 排序 第二次溢出 Combiner Combiner Shuffle的环形缓冲区大小，默认100m，可以提高到200m mapreduce.map.sort.spill.percent 环形缓冲区溢出的阈值，默认80% ，可以提高的90% 9）异常重试 mapreduce.map.maxattempts每个Map Task最大重试次数，一旦重试 次数超过该值，则认为Map Task运行失败，默认值：4。根据机器 性能适当提高。 1）自定义分区，减少数据倾斜;

Hadoop是跨计算机集群的分布式大数据处理平台，由两部分组成： • YARN (Yet Another Resource Negotiator) – 资源调度模型，实现数据跨节点的最小移动 • Map/Reduce – 跨节点分布式计算模型 • HDFS (Hadoop Distributed File System) - 跨节点的分布式文件系统 Hadoop Ecosystem 11 Spark MATLAB与Hadoop datastore map.m reduce.m HDFS MATLAB Distributed Computing Server Data Node Map Reduce Node MATLAB worker MATLAB worker Data Node Map MATLAB worker Data Node Map MATLAB worker Data Data Node Map MATLAB worker Reduce Node MATLAB worker MATLAB Distributed Computing Server 13 MATLAB tall 与Spark Worker Node Executor Cache Worker Node Executor Cache Worker Node Executor

MapReduce 的通用的并行计算框 架，Spark 基于 map reduce 算法实现的分布式计算，拥有 Hadoop MapReduce 所具有的 优点；但不同于 MapReduce 的是 Job 中间输出和结果可以保存在内存中，从而不再需要读 写 HDFS，因此 Spark 能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的 map reduce 的算 法。 1.2 Spark 核心概念 1.2.2 RDD 的转换与操作 对于 RDD 可以有两种计算方式：转换（返回值还是一个 RDD）与操作（返回值不是一个 RDD） 1. 转换(Transformations) (如：map, filter, groupBy, join 等)，Transformations 操作是 Lazy 的，也就是说从一个 RDD 转换生成另一个 RDD 的操作不是马上执行，Spark 在遇 到 中演变过来的。相比其它系统的细颗粒度的内存数据更新级别的 备份或者 LOG 机制，RDD 的 Lineage 记录的是粗颗粒度的特定数据转换（Transformation） 操作（filter, map, join etc.)行为。当这个 RDD 的部分分区数据丢失时，它可以通过 Lineage 获取足够的信息来重新运算和恢复丢失的数据分区。这种粗颗粒的数据模型，限制了 Spark 的运用场合

度慢。 4）学习和模仿Google解决这些问题的办法 ：微型版Nutch。 5）可以说Google是Hadoop的思想之源（Google在大数据方面的三篇论文） GFS --->HDFS Map-Reduce --->MR BigTable --->HBase 尚硅谷大数据技术之 Hadoop（入门） ————————————————————————————— 了2年业余时间实现了DFS和MapReduce机制，使Nutch性能飙升。 7）2005 年Hadoop 作为 Lucene的子项目 Nutch的一部分正式引入Apache基金会。 8）2006 年 3 月份，Map-Reduce和Nutch Distributed File System （NDFS）分别被纳入到 Hadoop 项目 中，Hadoop就此正式诞生，标志着大数据时代来临。 9）名字来源于Doug 架构概述 MapReduce 将计算过程分为两个阶段：Map 和 Reduce 1）Map 阶段并行处理输入数据 2）Reduce 阶段对 Map 结果进行汇总 ss.avi yangge.avi bobo.avi ss1505_w uma.avi ... 100T 任务需求:找出宋宋老师2015年5月份的教学视频 Map Reduce hadoop101 hadoop102

是一个易于编程并且能在 大型集群（上千节点）快速地并行得处理大量数据的软件框架，以可靠，容错的 方式部署在商用机器上。MapReduce 这个术语来自两个基本的数据转换操作：map 过程和 reduce 过程。  map： map 操作会将集合中的元素从一种形式转化成另一种形式，在这种情况下， 输入的键值对会被转换成零到多个键值对输出。其中输入和输出的键必须完全不 同，而输入和输出的值则可能完全不同。 reduce 过程也是可以不用的。  task： Hadoop 提供了一套基础设计来处理大多数困难的工作以保证任务可以成功 执行，比如 Hadoop 决定如果将提交的 job 分解为多个独立的 map 和 reduce 任务 （task）来执行，它就会对这些 task 进行调度并为其分配合适的资源，决定将某 个 task 分配到集群中哪个位置（如果可能，通常是这个 task 所要处理的数据所在

Zookeeper 3.4.4 分布式协作服务 Pig 0.9.2 数据流处理语言 Mahout 0.6 数据挖掘 HBase 0.94.1 实时、分布式、高维数据库 Map/Reduce 1.0.3 分布式计算框架 HDFS 1.0.3 分布式文件系统 R 统计语言 Intel Hadoop Manager – 安装、配置、管理、监控、告警 英特尔Hadoop性能优化 performance o The original TestDFSIO program only computes the average I/O rate & throughput of each Map task, instead of aggregate bandwidth of HDFS cluster HiBench典型测试: Search Workload Description

YARN-3368 Hadoop 3介绍 • Common • HDFS • YARN • MapReduce  Task层次的Native优化 MapReduce Task层次Native优化 • 对map output collector的Native实现，对于shuffle密集型的task能 带来30%的性能提升。 Hadoop 的未来 HDFS的未来 • 对象存储 - HDFS-7240

中获取数据的替代方法。本文附带的示例展示了一种这样的方法。更深入地来 讲，我们用一个表函数来实现，这个表函数使用 DBMS_SCHEDULER 框架异步调用外部shell 脚本，然后由这个shell脚本提交一个Hadoop Map-Reduce 作业。该表函数与映射器 (mapper) 之 间使用 Oracle 高级队列特性进行通信。Hadoop mapper 将数据排入一个公共队列，而表函数则 从该队列中取出数据。由于

DataStage还对Hadoop环境进行了均衡 优化。均衡优化可生成Jaql代码，以便在MapReduce环 境中本机运行它。Jaql自带优化器，该优化器会分析所生成 的代码，并将其优化到map组件和reduce组件中。这样 可自动执行传统的复杂开发任务，并让开发人员不必再为 MapReduce架构而担忧。 InfoSphere DataStage可直接在Hadoop节点上运行，

compiler，语言功能开发更灵活，迭 代快，语法语义检查更加灵活高效 * 基于代价的优化器，更智能，更强大，更适合复杂的查 询 * 基于 LLVM 的代码生成，让执行过程更高效 * 支持复杂数据类型(array,map,struct) * 支持 Java、Python 语言的 UDF/UDAF/UDTF * 语法：Values、CTE、SEMIJOIN、FROM 倒装、 Subquery Operations、Set