하둡 맵리듀스 프로그래밍 예제

일반적으로 Hadoop은 성능이나 수익을 개선하기 위한 통찰력을 제공할 수 있는 대규모 데이터 세트, 시간에 민감한 데이터 및 데이터를 보유한 산업 및 조직에서 가정을 찾았습니다. 구체적으로, 금융 서비스, 통신, 유틸리티/에너지 및 소매 산업은 일부 정부 및 기타 공공 부문 조직과 함께 초기 Hadoop 채택자 및 혁신가였습니다. 참고: 맵감소. {map|reduce}.java.opts는 MRAppMaster에서 시작된 자식 작업을 구성하는 데만 사용됩니다. 데몬에 대한 메모리 옵션을 구성하는 것은 하두프 데몬의 환경 구성에 설명되어 있습니다. 일반적으로 계산 노드와 저장소 노드는 동일합니다. 이 구성을 통해 프레임워크는 데이터가 이미 있는 노드에서 작업을 효과적으로 예약할 수 있으므로 클러스터 전체에서 매우 높은 집계 대역폭을 사용할 수 있습니다. 대부분의 경우 Hadoop은 컴퓨팅 시스템 제한으로 인해 단순히 사용중인 작업이 이전에 (특히 구조화되지 않은 데이터로) 수행되지 않았기 때문에 아무 것도 대체하지 않았습니다. 관계형 데이터베이스와 분산 파일 시스템은 각각 Hadoop이 할 수 있는 작업의 일부를 수행하지만 훨씬 더 작은 규모로 작동합니다. 다시 말하지만, 더 유익한 질문은 하두롭의 어떤 요소를 생태계의 다른 기술과 제품으로 대체하거나 강화할 수 있는가하는 것입니다. 구글은 2004년 12월 MapReduce 기술에 대한 논문을 발표했다.

이것은 하두프 가공 모델의 기원이 되었다. 따라서 MapReduce는 거대한 데이터 집합에서 병렬 및 분산 처리를 수행할 수 있는 프로그래밍 모델입니다. 이 MapReduce 자습서 블로그에서 다룬 주제는 다음과 같습니다: Hadoop Streaming은 사용자가 모든 실행 항목(예: 셸 유틸리티)을 매퍼 및/또는 감속기로 만들고 실행할 수 있는 유틸리티입니다. Hadoop은 맵 입력을 처리할 때 특정 잘못된 입력 레코드 집합을 건너뛸 수 있는 옵션을 제공합니다. 응용 프로그램은 SkipBadRecords 클래스를 통해 이 기능을 제어할 수 있습니다. 이제 여러분들은 MapReduce 프레임워크에 대한 기본적인 이해를 가지고 있습니다. MapReduce 프레임워크가 HDFS에 존재하는 거대한 데이터를 처리하기 위해 코드를 작성하는 데 어떻게 필요한지 깨달았을 것입니다. 하도프 1.x와 비교하여 하도프 2.x의 MapReduce 프레임워크에 큰 변화가 있었습니다. 이러한 변경 내용은 이 MapReduce 자습서 시리즈의 다음 블로그에서 설명합니다.

나는 바로 블로그에서 MapReduce 프로그램의 각 부분을 설명하는 다운로드 가능한 포괄적 인 가이드를 공유 할 것입니다. 초보자를 위한 이 자습서에서는 하두프가 무엇인지 아는 것이 무엇인지 이해하는 것이 좋습니다. Hadoop이 사용되는 방법과 이를 사용하는 조직의 목록은 파일을 저장하는 데 걸리는 시간에 최신 상태로 지정됩니다. 아파치 하두프 조직은 http://wiki.apache.org/hadoop/PoweredBy 광범위하지만 포괄적이지는 않은 Hadoop 사용자 목록을 유지 관리합니다. 나열된 저명한 사용자 중 일부는 아마존을 포함, 이베이, 페이스 북, 구글, IBM, 링크드 인, 뉴욕 타임즈, 랙 스페이스와 야후. 이 문서에서는 Hadoop MapReduce 프레임워크의 모든 사용자 대면을 포괄적으로 설명하고 자습서 역할을 합니다. 하두프 파이프는 MapReduce 응용 프로그램(JNI가 아닌 ™ 기반)을 구현하는 SWIG 호환 C++ API입니다. Hadoop MapReduce는 신뢰할 수 있는 내결함성 방식으로 상용 하드웨어의 대규모 클러스터(수천 개의 노드)에서 방대한 양의 데이터(다테라바이트 데이터 세트)를 병렬로 처리하는 응용 프로그램을 쉽게 작성하기 위한 소프트웨어 프레임워크입니다.

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