《MapReduce2.0源码分析与编程实战》系统介绍了新一代MapReduce2.0的理论体系、架构和程序设计方法,全书分为10章,详述了HDFS存储系统、Hadoop文件I/O系统、MapReduce2.0框架结构和源码分析、配置与测试、运行流程、高级程序设计以及相关特性。书末部分涵盖了数据挖掘初步知识和不同应用类型的MapReduce2.0编程实战,强调理论实践结合,帮助读者掌握MapReduce2.0核心知识,培养解决大数据处理问题的能力。适合程序设计人员学习MapReduce2.0源码、程序设计、数据挖掘及机器学习等内容,也适用于高等院校相关专业教学。
深入探索MapReduce 2.0源码剖析与实战编程
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示例:
假设输入数据包含两行文本:
Hello World Bye World
Hello Hadoop Goodbye Hadoop
Map 阶段:
Map 任务会逐行处理输入数据,生成键值对。
例如:
Hello World Bye World -> < Hello> < World> < Bye> < World>
Hello Hadoop Goodbye Hadoop -> < Hello> < Hadoop> < Goodbye> < Hadoop>
Reduce 阶段:
Reduce 任务会对相同键的键值对进行合并,统计每个单词出现的次数。
最终输出结果为:
< Bye>
< Goodbye>
< Hadoop>
< Hello>
< World>
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深入剖析Hadoop源码全解析
深入剖析Hadoop源码知识点概览
一、Hadoop与Google技术栈的关联
背景介绍:Hadoop项目起源于模仿Google的核心技术体系,主要包括分布式文件系统(GFS)、分布式数据库(BigTable)以及分布式计算框架(MapReduce)。这些技术共同构成了Google在大规模数据处理领域的竞争优势。
对应组件:
Google Chubby → Apache ZooKeeper:用于协调分布式应用中的服务发现、配置维护等。
Google File System (GFS) → Hadoop Distributed File System (HDFS):提供高性能的分布式文件存储服务。
BigTable → HBase:构建于HDFS之上,支持海量数据存储的NoSQL数据库。
MapReduce → Hadoop MapReduce:基于HDFS进行数据处理的计算框架。
二、Hadoop项目架构详解
Hadoop生态系统:Hadoop不仅包括HDFS和MapReduce,还涵盖HBase、Hive等多个子项目,形成一个强大的大数据处理平台。
Hadoop核心模块:
HDFS:分布式文件系统,为Hadoop提供了基础的数据存储能力。
MapReduce:分布式计算框架,支持对大规模数据集进行并行处理。
Hadoop内部依赖关系:Hadoop内部模块之间存在复杂的相互依赖关系,例如conf模块依赖于fs模块以读取配置文件;同时,fs模块又依赖于conf来获取配置信息。这种结构设计使得Hadoop能够灵活地适应不同场景下的需求。
三、深入剖析Hadoop核心组件
HDFS:
架构:HDFS采用了主从架构,包含一个NameNode和多个DataNode。
特性:支持高吞吐量的数据访问,适合一次写入多次读取的应用场景。
数据块:HDFS默认将文件切分为128MB大小的数据块进行存储,提高存储效率和容错性。
MapReduce:
工作流程:输入数据经过Mapper阶段处理后,输出中间结果;
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实验内容涵盖:
逻辑门电路设计与验证
组合逻辑电路与时序逻辑电路的构建
CPU 主要功能模块的实现
存储器层次结构的探索
总线与输入/输出设备的交互
通过实验,我们获得了以下关键技能:
运用实验设备进行数字电路的设计与测试
分析和解释实验现象,验证理论知识
掌握常用实验仪器的使用方法
撰写规范的实验报告,清晰表达实验过程和结论
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