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郑州大数据培训教程之hadoop入门知识解析

时间:2018-11-22 16:58     来源:千锋教育郑州校区 作者:Yolanda

  千锋郑州大数据培训课程二阶段已经进行了两周,我们真正进入了大数据的门槛,学习了hadoop,它可用来处理离线数据,后期我们还会学习大数据的相关生态圈来进行更加详细处理数据。

  目前学习的最多是关于mapper和reduce的算法进行一些日志数据数据的筛选和一些数据库文件的处理。关于mapper和reduce的底层的原理,我有了更加详细的的认识,对于hadoop的处理机制也有了更多的了解。

  Mybatis的Mapper是指Mybatis执行数据库操作的接口类以及方法,在非注解模式下,还包含与类对应的 xml 配置文件。主要有四种方式:依据Mapper类具体路径配置Mapper;依据Mapper类所在的package包路径配置Mapper;把Mapper的xml配置文件单独放置到resources中,和Mapper 类分开;直接在spring中配置Mapper的路径,但是mybatis.xml是必不可少的。

图片6

  yarn资源调度管理分配。yarn是一个资源调度平台,负责为运算程序提供服务器运算资源,相当于一个分布式的操作系统平台,而MapReduce等运算程序则相当于运行于操作系统之上的应用程序。yarn的出现其实是为了解决第一代MapReduce编程框架的不足,提高集群环境下的资源利用率,具有更好的扩展性,可用性,可靠性,向后兼容性,以及能支持除MapReduce以外的更多分布式计算程序。

  MRappmaster根于yarn获得的文件信息,对文件进行了分配,产生多个maptask,每个会对一定的数据进行算法的处理,并且会在底层进行排序,处理过得数据会存入内存的缓冲区,芳达到一定的阈值的时候,就会直接进行磁盘的序列化,huffle的处理,每个处理好的数据都会携带预先的信息找到自己对应的reduce人,把key相同的放在一起,每次reduce都会把相同key的value值进行相加,并最后通过添加到从context进行输出

  总的来说,大数据前期学习处理各种数据的时候,最关键是需要培养自己的处理数据思想,只有具备了对于数据的分析处理能力,才能更加懂得如何清洗数据,并最终获得我们自己想要的大数据。

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