하둡 맵리듀스 예제

그런 다음 Hadoop 작업 클라이언트는 작업(jar/실행 가능 등)과 구성을 ResourceManager에 제출한 다음 소프트웨어/구성을 슬레이브에 배포하고 작업을 예약하고 모니터링하여 상태를 제공합니다. 및 작업 클라이언트에 대한 진단 정보. Hadoop MapReduce는 중간 맵 출력과 작업 출력 즉 감소의 출력모두에 대한 압축을 지정하는 응용 프로그램 작성기를 위한 시설을 제공합니다. 또한 zlib 압축 알고리즘에 대한 압축 코드 구현과 함께 번들로 제공됩니다. gzip, bzip2, 스냅 및 lz4 파일 형식도 지원됩니다. 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. 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. 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. 이 예제에서는 MapReduce라는 Hadoop 프레임워크의 두 번째 구성 요소를 보여 줄 것이고 단어 수 예제(Hadoop 생태계의 Hello World 프로그램)를 통해 이를 수행하지만 먼저 MapReduce가 실제로 무엇인지 이해해야 합니다. 하두프 파이프는 MapReduce 응용 프로그램(JNI가 아닌 ™ 기반)을 구현하는 SWIG 호환 C++ API입니다. 아파치 하두롭은 두 가지 핵심 구성 요소로 구성되어 있습니다: 우리는 Maven을 사용하여 Hadoop 단어 수 예제에 대한 새로운 프로젝트를 설정합니다. Eclipse에서 메이븐 프로젝트를 설정하고 pom.xml에 다음 Hadoop 종속성을 추가합니다. 이렇게 하면 하눕 코어 라이브러리에 필요한 액세스 권한이 있는지 확인할 수 있습니다. 에 의해 게시 됨: 아파치 하두프에서 라만 Jhajj 11 월 25 일, 2 댓글 보기 이것은 로컬 독립 실행 형, 의사 분산 또는 완전히 분산 된 Hadoop 설치 (단일 노드 설정)와 함께 작동합니다. Hadoop은 모든 하드웨어가 조만간 고장나고 시스템이 견고하고 하드웨어 오류를 자동으로 처리할 수 있어야 한다는 가정 하에 설계되었습니다. Hadoop은 또한 성능 (zlib) 및 자바 라이브러리의 비 가용성의 이유로 위의 압축 코덱의 기본 구현을 제공합니다.

사용 및 가용성에 대한 자세한 내용은 여기에서 확인할 수 있습니다. 이 게시물에는 포괄적인 하두프 헬로 월드 예제가 있습니다.