6.2.1 MapReduce任务异常的处理方式[共3页]
《Hadoop大数据技术》课程理论教学大纲
《Hadoop大数据技术》课程教学大纲一、课程基本情况课程代码：1041139083课程名称（中/英文）：Hadoop大数据技术/Hadoop Big Data Technology课程类别：专业必修课学分：3.5总学时：56理论学时：32实验/实践学时：24适用专业：数据科学与大数据技术适用对象：本科先修课程：JA V A程序设计、Linux基础教学环境：课堂、多媒体、实验机房二、课程简介《Hadoop大数据技术》课程是数据科学与大数据技术专业的专业必修课程。
《Hadoop大数据技术》主要学习当前广泛使用的大数据Hadoop平台及其主要组件的作用及使用。
通过学习Hadoop 平台框架，学会手动搭建Hadoop环境，掌握Hadoop平台上存储及计算的原理、结构、工作流程，掌握基础的MapReduce编程，掌握Hadoop生态圈常用组件的作用、结构、配置和工作流程，并具备大数据的动手及问题分析能力，使用掌握的知识应用到实际的项目实践中。
课程由理论及实践两部分组成，课程理论部分的内容以介绍Hadoop平台主要组件的作用、结构、工作流程为主，对Hadoop 平台组件的作用及其工作原理有比较深入的了解；课程同时为各组件设计有若干实验，使学生在学习理论知识的同时，提高实践动手能力，做到在Hadoop的大数据平台上进行大数据项目开发。
三、课程教学目标2.课程教学目标及其与毕业要求指标点、主要教学内容的对应关系四、教学内容（一）初识Hadoop大数据技术1.主要内容：掌握大数据的基本概念、大数据简史、大数据的类型和特征、大数据对于企业带来的挑战。
了解对于大数据问题，传统方法、Google的解决方案、Hadoop框架下的解决方案，重点了解Google的三篇论文。
掌握Hadoop核心构成、Hadoop生态系统的主要组件、Hadoop发行版本的差异及如何选择；了解Hadoop典型应用场景；了解本课程内容涉及到的Java语言基础；了解本课程实验涉及到的Linux基础。
mapreduce数据处理原理
MapReduce数据处理原理1. 概述MapReduce是一种用于大规模数据处理的编程模型，由Google首先提出并应用于分布式计算中。
它通过将大规模数据集划分为小的子集，并在多个计算节点上同时进行处理，从而实现高效的数据处理。
MapReduce的核心思想是将复杂的数据处理任务分解成简单的、可并行执行的任务。
2. 基本原理MapReduce模型基于两个基本操作：Map和Reduce。
下面将详细介绍这两个操作以及它们在数据处理中的作用。
2.1 Map操作Map操作是将输入数据集中的每个元素进行转换，并生成一个键值对集合作为输出。
具体来说，Map操作接受一个键值对作为输入，经过转换后输出一个新的键值对。
在Map操作中，用户需要自定义一个Map函数，该函数接受输入键值对作为参数，并根据具体需求进行转换操作。
在词频统计任务中，用户可以定义一个Map函数来将输入文本切分成单词，并为每个单词生成一个键值对（单词,1）。
2.2 Reduce操作Reduce操作是将经过Map操作后生成的键值对集合按照键进行分组，并对每个组进行聚合计算。
具体来说，Reduce操作接受一个键和与该键相关联的一组值作为输入，经过聚合计算后输出一个新的键值对。
在Reduce操作中，用户需要自定义一个Reduce函数，该函数接受输入键和与之相关联的值集合作为参数，并根据具体需求进行聚合计算。
在词频统计任务中，用户可以定义一个Reduce函数来对每个单词出现的次数进行累加。
2.3 数据流MapReduce模型通过Map和Reduce操作将数据流划分为三个阶段：输入阶段、中间阶段和输出阶段。
在输入阶段，原始数据集被划分成多个小的数据块，并分配给不同的计算节点进行处理。
每个计算节点上的Map操作并行处理自己分配到的数据块，并生成中间结果。
在中间阶段，所有计算节点上生成的中间结果被按照键进行分组，相同键的结果被发送到同一个Reduce操作所在的计算节点。
简述 mapreduce的数据处理过程
简述 mapreduce的数据处理过程简述 MapReduce 的数据处理过程一、引言随着大数据的兴起，对于海量数据的高效处理变得越来越重要。
MapReduce 是一种分布式计算模型，能够并行处理大规模数据集，使得数据处理更加高效和可扩展。
本文将简要介绍 MapReduce 的数据处理过程，并分享一些个人的观点和理解。
二、MapReduce 的基本概念在开始探讨数据处理过程之前，我们先来了解一下 MapReduce 的基本概念。
1. Map 函数：Map 函数是 MapReduce 过程中的第一个阶段。
它接收输入数据，并将其转化为一系列键值对。
Map 函数可以根据需求进行自定义的操作和处理，例如提取特定信息、进行数据清洗、计算等。
2. Reduce 函数：Reduce 函数是MapReduce 过程中的第二个阶段。
它接收 Map 函数输出的键值对，并将具有相同键的值进行聚合。
Reduce 函数可以进行汇总、统计、排序等处理，生成最终的结果。
3. 分布式计算框架：MapReduce 依赖于一种分布式计算框架，如Hadoop，并通过将数据和计算任务分发给集群中的多个节点来提高处理效率。
三、MapReduce 的数据处理过程MapReduce 的数据处理过程可以分为以下几个阶段：1. 输入数据分片：输入数据将被拆分成多个数据块，并在集群中的各个节点上进行存储。
2. Map 阶段：1) 输入数据映射：每个节点将分配到的数据块加载到内存中，并应用 Map 函数，将数据转化为键值对。
这时候，每个键值对都与一个节点和一个分区相关联。
2) Map 函数处理：各个节点并行处理自己所负责的数据块，执行Map 函数定义的操作。
这个阶段的输出将作为 Reduce 阶段的输入。
3. Shuffle 阶段：在 Shuffle 阶段，节点间将重新分配和交换数据。
具体步骤如下：1) 同一键值对的数据被重新分配：根据键值对的键，将具有相同键的数据重新分配给同一个节点。
异常数据的处理方法
异常数据的处理方法一、引言异常数据在实际数据分析和数据挖掘应用中是不可避免的。
它们可能是数据采集过程中的错误、随机噪声或者特殊情况下产生的异常值。
异常数据的存在会对数据分析的结果产生负面影响，因此需要采取合适的方法对异常数据进行处理。
本文将介绍一些常见的异常数据处理方法，帮助读者更好地理解和应用这些方法。
二、异常数据的识别在处理异常数据之前，首先需要进行异常数据的识别。
常用的方法包括基于统计分析的方法和基于机器学习的方法。
2.1 基于统计分析的方法基于统计分析的方法主要是通过计算统计指标，如均值、方差等来识别异常数据。
常用的统计指标包括： - 均值：通过计算数据的均值，将与均值相差较大的数据视为异常数据。
- 方差：通过计算数据的方差，将方差较大的数据视为异常数据。
- 离群点检测：通过计算数据点离其它数据点的距离，将距离较大的数据点视为异常数据。
2.2 基于机器学习的方法基于机器学习的方法可以通过训练模型来识别异常数据。
常用的机器学习方法包括：- 无监督学习：使用聚类分析等无监督学习方法来发现异常数据。
- 监督学习：使用分类或回归等监督学习方法来训练模型，并利用模型对新数据进行异常数据判定。
三、异常数据的处理方法一旦异常数据被识别出来，我们可以采取以下几种方法来处理异常数据。
3.1 删除异常数据最简单的处理方法是直接删除异常数据。
这种方法适用于异常数据量较少，并且对整体数据结果影响较小的情况。
删除异常数据可以通过以下几种方式实现： - 删除整行数据：将包含异常数据的整行数据删除。
- 删除单个数据点：将异常数据点进行删除。
3.2 替换异常数据在某些情况下，我们可以选择替换异常数据来修正数据分析的结果。
常用的替换方法包括： - 用均值替换：将异常数据用整体数据的均值进行替换。
- 用中位数替换：将异常数据用整体数据的中位数进行替换。
- 用线性插值替换：通过线性插值方法，根据相邻数据点的值计算并替换异常数据。
简述异常的一般处理方法。
简述异常的一般处理方法。
1 异常的处理方法
异常是指程序在运行时对不符合预期结果的事件，当发生异常时，要及时采取有效措施处理才能使软件运行正常。
一般来讲，处理异常
的方法包括以下几种。
1．捕获并处理异常
要处理异常，首先要做的是捕获异常，在处理过程中，程序会根
据具体的异常类型和异常对象来处理，如果当前采用的程序无法处理，就会把异常抛给上一层的处理，一直抛到程序的入口处，这样就可以
处理出异常的原因，从而采取不同的处理措施。
2．避免出现异常
在实际应用中，很多异常都是可以通过规避出现的，根据可能出
现的异常进行判断，对可能出现的参数做合理性检查，从而减少软件
出现异常的概率，及时发现错误的数据，也可以减少异常的发生。
3．采用异常处理引擎
在处理复杂的逻辑时可以采用公共的异常处理引擎，将局部的异
常处理代码集成到异常处理引擎中，有效构建全局的异常处理机制，
使得程序结构更加清晰，更有利于后续的维护和管理。
总之，要有效处理异常，捕获异常要及时，异常处理要仔细，同时要加以避免异常出现，最好采用异常处理引擎来解决复杂的异常处理问题，这样才能更有效地提高软件的运行效率。
mapreduce的数据处理策略
mapreduce的数据处理策略MapReduce是谷歌公司开发的数据处理框架，能够高效地处理大量的数据。
然而，在使用MapReduce进行数据处理时，需要考虑一系列的策略，以确保数据的安全、高效。
本文将主要介绍常用的MapReduce数据处理策略。
1. 数据切片在MapReduce中对数据进行读取和处理时，必须首先对数据进行切片，将大数据集合切分成多个小数据块。
这可以提高数据处理的效率，因为每个切片可以在不同的机器上独立处理。
同时数据切片也可以降低单个机器上需要处理的数据量，避免超出内存容量。
需要注意的是，数据切片的大小不应该过小或过大，否则会影响处理效率。
2. 分布式存储在MapReduce中，数据通常存储在分布式文件系统中，如Hadoop的HDFS。
分布式存储使得数据可以被多台机器同时访问和处理，并且可以保证数据的备份和容错能力。
这可以确保数据在处理过程中的安全性和可靠性。
3. 映射与合并在MapReduce中，映射和合并是数据处理的两个重要步骤。
首先，映射将数据集合分成多个小块，并将数据处理任务分配给不同的机器进行处理。
这可以分摊数据处理的压力，使得处理任务能够尽快完成。
其次，合并将经过处理后的数据重新组合成较大的数据块。
这可以减少数据存储和传输的开销。
4. 数据排序在MapReduce中，数据排序是处理和分析数据的一个重要步骤。
MapReduce提供了一个内置的排序函数，可用于对映射和排序的键值对进行排序。
数据排序可以使得数据更容易被读取和分析，同时可以更快地找到数据中的相关信息。
5. 数据聚集在MapReduce中，数据聚集是用于分析和处理数据的一项重要任务。
对于大型数据集，聚合可以使数据分析更轻松快捷。
数据聚合通常使用Reduce函数来执行。
它将数据集合中的每个项组合在一起，并计算聚合结果。
6. 数据存储在MapReduce中，需要存储处理后的数据，通常使用分布式文件系统和数据库等方式来存储数据。
如何处理数据中的异常值
处理数据异常值的方法：考虑数据分布、样本量及原
因背景
处理数据中的异常值可以采用多种方法，具体取决于异常值的定义和数据类型。
以下是一些常用的处理异常值的方法：
1.删除含有异常值的记录：这是一种简单直接的方法，但可能会导致数据量
减少或改变数据的分布。
2.将异常值视为缺失值，用相应的插值或填充方法处理：例如，可以用前一
个或后一个观测值的平均值来填充异常值，也可以使用多项式插值或样条插值等方法。
3.用平均值来修正异常值：可以使用前后两个观测值的均值来修正异常值，
也可以用整个数据集的平均值来修正。
4.不处理异常值：如果异常值对数据分析和模型预测的影响不大，也可以选
择不处理。
在实践中，处理异常值时需要考虑数据的分布和样本量，以及异常值产生的原因和背景。
对于不同的数据集和不同的情况，可能需要采用不同的方法来处理异常值。
mapreduce的介绍及工作流程
mapreduce的介绍及工作流程MapReduce是一种用于大规模数据处理的编程模型和计算框架。
它可以有效地处理大规模数据集，提供了分布式计算的能力，以及自动化的数据分片、任务调度和容错机制。
本文将介绍MapReduce的基本概念、工作流程以及其在大数据处理中的应用。
一、MapReduce的基本概念MapReduce的基本概念分为两个部分：Map和Reduce。
Map用于对输入数据进行初步处理，将输入数据分解成若干个<key, value>对。
Reduce则对Map的输出进行聚合操作，生成最终的结果。
MapReduce的输入数据通常是一个大型数据集，可以是文件、数据库中的表或者其他形式的数据源。
输入数据被划分为若干个数据块，每个数据块由一个Map任务处理。
Map任务将输入数据块转化为若干个中间结果，每个中间结果都是一个<key, value>对。
Reduce任务负责对Map任务的输出进行进一步处理，将具有相同key的中间结果进行聚合操作，生成最终的结果。
Reduce任务的输出结果通常是一个<key, value>对的集合。
二、MapReduce的工作流程MapReduce的工作流程可以简单概括为以下几个步骤：输入数据的划分、Map任务的执行、中间结果的合并与排序、Reduce任务的执行、最终结果的输出。
1. 输入数据的划分：输入数据被划分成若干个数据块，在分布式环境下，每个数据块都会被分配到不同的节点上进行处理。
数据块的大小通常由系统自动设置，以保证每个Map任务的负载均衡。
2. Map任务的执行：每个Map任务独立地处理一个数据块，将输入数据转化为若干个中间结果。
Map任务可以并行执行，每个任务都在独立的节点上运行。
Map任务的输出中间结果被存储在本地磁盘上。
3. 中间结果的合并与排序：Map任务输出的中间结果需要在Reduce任务执行之前进行合并和排序。
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6.2经典MapReduce任务异常处理详解
任务完成的流程相对简单。
当TaskTracker向JobTracker通知任务已经完成时，JobTracker 会对其进行查询，从而通知客户端任务完成的信息。
waitForCompletion会返回正常值0并退出。
之后JobTracker和TaskTracker会执行一些后续的工作，例如清空任务信息、清除内存等。
至此，一个完整的MapReduce任务正常结束。
除此之外，还有一些细节问题需要读者掌握。
一个MapReduce任务往往是一个运行时间较长的任务，而有些用户常常没有耐心等待任务完成后返回的结果，或者需要查询的某个时间段内程序运行的状况。
因此，Hadoop框架在运行过程中会有一个报告机制，即图6-1所示的“heontbeat”JobTracker能够向TaskTracker查询到运行情况，从而将信息反馈给用户。
相互之间的查询会使用getStatus方法进行并行连接，在不同的节点中传递任务运行的一些基本信息，例如任务进度、默认或者自定义的计数器值等。
回忆下运行的第一个MapReduce任务，控制台会分别汇报Map和Reduce任务已完成的百分比进度。
Map任务过程显示的是数据读取的比例。
而Reduce任务过程会显示已经对Map 任务输出结果处理的百分比。
小提示：如果读者对此仍旧感到困惑，对照流程图自己画一遍就不那么难懂了。
6.2经典M a p R e d u c e任务异常处理详解
对异常的处理是程序设计中必不可少的步骤。
任何一个程序设计人员都不会认为自己能够一次性写出不会出现任何异常就直接可以运行的代码，特别是在涉及处理过程较多的程序时。
在这一节中，主要对MapReduce任务失败或者异常作出说明。
6.2.1MapReduce任务异常的处理方式
首先来看MapReduce任务发生异常的情况。
一般最常见的是Map或Reduce任务中的某些代码抛出无法继续运行的异常。
当发生这种异常时，Hadoop框架会强行中止为执行MapReduce任务创建的Java虚拟机，并向JobTracker汇报。
JobTracker会将任务标记为失败并显示给用户，同时写入日志记录。
用户可以通过Web查看任务异常时报出的详细信息。
而有些时候，JobTracker会将某些异常先进行处理，而不是直接将其标记为代码错误或者不可运行。
集群上执行的MapReduce任务有可能会因为运行任务的Java虚拟机本身的bug
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