怎么安装配置MapReduce

这篇文章主要介绍“怎么安装配置MapReduce”，在日常操作中，相信很多人在怎么安装配置MapReduce问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”怎么安装配置MapReduce”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！

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MapReduce 的优势在于处理大规模数据集

win10 安装hadoop 3.1.2

win10 安装hadoop 3.1.2

hadoop Linux安装配置(ubuntu 18.04 hadoop3.1.2)

• 解压 tar.gz

• 配置JAVA_HOME

• 配置HADOOP_HOME ,PATH等

 tar -zxvf hadoop-3.1.2.tar

 vim .bashrc
 export JAVA_HOME
 export PATH=$PATH:${JAVA_HOME}/bin
 export HADOOP_HOME
 export PATH=$PATH:${HADOOP_HOME}/bin:${HADOOP_HOME}/sbin

• hdoop version 验证是否成功

• 三种模式

• 独立（或本地）模式，无需运行任何守护进程，所有程序都在同一个JVM上执行。适合测试和调试MapReduce 程序

• 伪分布式，运行在本地机器上，模拟一个小规模的集群

• 全分布式

• 修改配置文件，参照代码 -- hdoopconfig

• 配置ssh

ssh-keygen -t rsa -p '' -f ~/.ssh/id_rsa
cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys
ssh localhost #测试

• 格式化HDFS hdfs namenode -format

• 启动和终止守护进程

• start-dfs.sh

• start-yarn.sh

• mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver

• 终止服务

• mr-jobhistory-daemon.sh stop historyserver

• stop-yarn.sh

• stop-dfs.sh

• 创建用户目录

• hadoop fs -mkdir -p /user/$USER

api 版本差异

• 新api 位于 org.apache.hadoop.mapreduce

• 新api 大量使用了 Context

• 新api 通过Job来完成作业控制

示例代码 github

hadoop 权威指代码

横向扩展

• 数据流

• 输入数据 MapReduce 程序 配置信息

• Hadoop 将作业分成若干个任务来执行,并通过 YARN进行调度。如果一个任务失败，它将在另一个不同的节点上自动重新调度运行

• Hadoop将MapReduce 的输入数据划分成等长的小数据块，成为输入分片。每个分片构建一个map任务

• 分片大小要合适，一个合理分片大小趋向于HDFS一个块的大小默认128MB

• Hadoop 在存储有输入数据（HDFS中的数据）的节点上运行map任务，可获得最佳性能，因为不需要使用带宽资源

• map任务将输出写入本地硬盘而非HDFS，因为是中间结果

• 混洗？

• combiner 函数

• combiner 函数输出作为reduce 函数的输入，可以减少map和reduce任务之间的数据传输

• combiner的规则制约着可用的函数类型

• 不能取代reduce ,例如求平均值得程序就不能用combiner

• hadoop Streaming

• 允许使用非java 语言开发MapReduce

到此，关于“怎么安装配置MapReduce”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注创新互联网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！