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  • hadoop平台上HDFS和MAPREDUCE的功能、工作原理和工作过程

    HDFS常用功能

    1.元数据

    2.检查点

    3.DataNode功能

    HDFS工作原理

    1 分布式文件系统,它所管理的文件是被切块存储在若干台datanode服务器上.2 hdfs提供了一个统一的目录树来定位hdfs中的文件,客户端访问文件时只要指定目录树的路径即可,不用关心文件的具体物理位置.3 每一个文件的每一个切块,在hdfs集群中都可以保存多个备份(默认3份),在hdfs-site.xml中,dfs.replication的value的数量就是备份的数量.4 hdfs中有一个关键进程服务进程:namenode,它维护了一个hdfs的目录树及hdfs目录结构与文件真实存储位置的映射关系(元数据).而datanode服务进程专门负责接收和管理"文件块"-block.默认大小为128M(可配置)(dfs.blocksize).(老版本的hadoop的默认block是64M的)

    HDFS工作过程

    客户端要向HDFS写数据,首先要跟namenode通信以确认可以写文件并获得接收文件block的datanode,然后,客户端按顺序将文件逐个block传递给相应datanode,并由接收到block的datanode负责向其他datanode复制block的副本。

    MapReduce功能实现系列:

    MapReduce功能实现一---Hbase和Hdfs之间数据相互转换

    MapReduce功能实现二---排序

    MapReduce功能实现三---Top N

    MapReduce功能实现四---小综合(从hbase中读取数据统计并在hdfs中降序输出Top 3)

    MapReduce功能实现五---去重(Distinct)、计数(Count)

    MapReduce功能实现六---最大值(Max)、求和(Sum)、平均值(Avg)

    MapReduce功能实现七---小综合(多个job串行处理计算平均值)

    MapReduce功能实现八---分区(Partition)

    MapReduce功能实现九---Pv、Uv

    MapReduce功能实现十---倒排索引(Inverted Index)

    MapReduce功能实现十一---join

    MapReduce工作过程

    一.Map task

    二.Reduce task

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