hadoop常用算法例子解读
Hadoop中的数据索引和查询优化技术解析
Hadoop中的数据索引和查询优化技术解析Hadoop是一种开源的分布式计算框架，被广泛应用于大数据处理和分析。
在Hadoop中，数据索引和查询优化是关键的技术，它们可以提高数据的访问效率和查询性能。
本文将对Hadoop中的数据索引和查询优化技术进行解析。
一、数据索引技术数据索引是一种用于加速数据访问的技术，它通过建立索引结构来提供快速的数据定位和检索能力。
在Hadoop中，常用的数据索引技术包括B树索引、倒排索引和压缩索引。
1. B树索引B树是一种多路平衡查找树，它可以在有序数据上进行高效的查找操作。
在Hadoop中，B树索引常被用于加速数据的范围查询。
通过将数据按照某个属性进行排序，并构建B树索引，可以使得范围查询的性能得到显著提升。
2. 倒排索引倒排索引是一种常用的文本检索技术，它将文档中的每个单词映射到包含该单词的文档列表中。
在Hadoop中，倒排索引常被用于加速文本数据的关键词搜索。
通过构建倒排索引，可以快速定位包含指定关键词的文档。
3. 压缩索引压缩索引是一种将索引数据进行压缩存储的技术，它可以减小索引的存储空间，并提高索引的读取性能。
在Hadoop中，由于数据量庞大，索引的存储和读取成本往往较高。
通过采用压缩索引技术，可以在一定程度上减小存储空间，提高索引的读取效率。
二、查询优化技术查询优化是指通过改变查询的执行方式，使得查询的执行效率得到提升的一种技术。
在Hadoop中，常用的查询优化技术包括查询重写、查询优化器和查询计划生成器。
1. 查询重写查询重写是指对用户提交的查询进行改写，以使得查询的执行效率得到提升。
在Hadoop中，查询重写常用于优化复杂查询和多表关联查询。
通过改变查询的语法结构或者调整查询的执行顺序，可以减少查询的执行时间和资源消耗。
2. 查询优化器查询优化器是一种自动化工具，用于选择最优的查询执行计划。
在Hadoop中，查询优化器可以根据查询的特点和数据的分布情况，选择最适合的查询执行计划。
Hadoop中的文件合并与切分技巧探讨
Hadoop中的文件合并与切分技巧探讨Hadoop是一个开源的分布式计算框架，被广泛应用于大数据处理领域。
在Hadoop中，文件的合并和切分是非常常见的操作，对于数据的处理和存储都有着重要的影响。
本文将探讨Hadoop中的文件合并与切分技巧，以帮助读者更好地理解和应用这些技术。
一、文件合并技巧在Hadoop中，文件合并是指将多个小文件合并成一个或少数几个大文件的操作。
文件合并的主要目的是减少小文件的数量，提高数据处理的效率。
下面将介绍几种常见的文件合并技巧。
1. 合并小文件Hadoop中的小文件是指文件大小远小于HDFS的块大小（默认为128MB）的文件。
由于小文件的数量庞大，会导致NameNode的元数据管理开销增加，严重影响系统性能。
因此，合并小文件是非常必要的操作。
在Hadoop中，可以使用SequenceFile格式来合并小文件。
SequenceFile是一种二进制文件格式，可以将多个小文件合并成一个大文件，并保留每个小文件的元数据信息。
通过使用SequenceFile，可以将小文件合并成一个大文件，减少了NameNode的元数据开销，提高了系统的性能。
2. 合并大文件除了合并小文件，Hadoop中还存在合并大文件的需求。
合并大文件的主要目的是提高数据处理的效率和降低存储成本。
在Hadoop中，可以使用HDFS的合并命令（hdfs dfs -getmerge）来合并大文件。
该命令可以将多个大文件合并成一个大文件，并保存在本地文件系统中。
通过使用HDFS的合并命令，可以将多个大文件合并成一个大文件，减少了数据处理的时间和存储成本。
二、文件切分技巧除了文件合并，文件切分也是Hadoop中常见的操作。
文件切分是指将一个大文件切分成多个小文件的操作。
文件切分的主要目的是提高数据的并行处理能力和降低网络传输的开销。
下面将介绍几种常见的文件切分技巧。
1. 切分大小在Hadoop中，可以根据文件的大小来进行切分。
《Hadoop大数据处理实战》教学课件 第六章(Hadoop大数据处理实战)
此外，由于Map任务的输入数据要求是键值对的形式，所以需要对输入分 片进行格式化，即将输入分片处理成<key1,value1>形式的数据，然后再传递给 Map任务。
MapReduce的Shuffle过程
MapReduce的工作流程
1．Map端的Shuffle过程
（1）map()函数的输出并不会立即写入磁盘，MapReduce会为每个Map任务分配一个环形内存缓冲区（buffer in memory），用于存储map()函数的输出。
（2）在将环形内存缓冲区中的数据写入磁盘之前，需要对数据进行分区、排序和合并（可选）操作。 ① 分区操作的主要目的是将数据均匀地分配给Reduce任务，以实现MapReduce的负载均衡，从而避免单个
MapReduce具有良好的可扩展性，这意味着当集群计算资源不足时，可以通过动态增加节点的方式 实现弹性计算。
3 （3）高容错性。
如果集群中的某计算节点出现故障，使得作业执行失败，MapReduce可自动将作业分配到可用 的计算节点上重新执行。
MapReduce概述
MapReduce也存在以下局限性：
01
MapReduce概述
MapReduce概述
MapReduce是Hadoop系统中最重要的计算引擎，它不仅直 接支持交互式应用、基于程序的应用，还是Hive等组件的基础。
MapReduce概述 6.1.1 分布式并行计算
1．分布式计算
hadoop技术、方法以及原理的理解
hadoop技术、方法以及原理的理解Hadoop技术、方法以及原理的理解Hadoop是一个开源的分布式计算框架，它能够存储和处理海量的数据。
它由Apache基金会开发和维护，是目前最流行的大数据处理解决方案之一。
Hadoop的技术、方法以及原理是构成Hadoop 的核心部分，下面我们将对其进行详细的解析。
一、Hadoop的技术1. HDFSHadoop分布式文件系统（HDFS）是Hadoop的核心组件之一。
它是一种高度容错的分布式文件系统，具有高可靠性和高可用性。
该文件系统将海量数据分散存储在多个节点上，以实现快速访问和处理。
2. MapReduceMapReduce是Hadoop的另一个核心组件，它是一种编程模型和处理数据的方式。
MapReduce将数据分成小的块，然后在分布式计算机集群上处理这些块。
MapReduce将任务分为Map和Reduce两个阶段。
在Map阶段，数据被分割并分配给不同的节点进行计算。
在Reduce阶段，计算的结果被合并起来并输出。
3. YARNHadoop资源管理器（YARN）是另一个重要的组件，它是一个分布式的集群管理系统，用于管理Hadoop集群中的资源。
YARN允许多个应用程序同时运行在同一个Hadoop集群上，通过动态管理资源来提高集群的使用效率。
二、Hadoop的方法1. 大数据存储Hadoop通过HDFS实现对海量数据的存储和管理。
HDFS的设计目标是支持大型数据集的分布式处理，它通过多个节点存储数据，提供高可靠性和高可用性。
2. 数据处理Hadoop通过MapReduce实现对海量数据的处理。
MapReduce 将数据分成小的块，然后在分布式计算机集群上处理这些块。
在Map阶段，数据被分割并分配给不同的节点进行计算。
在Reduce 阶段，计算的结果被合并起来并输出。
3. 数据分析Hadoop通过Hive、Pig和Spark等工具实现数据分析。
这些工具提供了高级查询和数据分析功能，可以通过SQL和其他编程语言来处理海量数据。
关于Hadoop集群作业调度算法的探讨
关于Hadoop集群作业调度算法的探讨摘要：随着信息和数据爆炸式增长，hadoop等海量数据处理平台日益重要，作业调度算法是hadoop集群的核心，本文对hadoop 集群默认的三种作业调度算法以及异构集群环境下的作业调度算法进行了系统的研究和对比，并提出了今后相关科研工作的重点。
abstract： with the explosive growth of information and data，mass data processing platform such as hadoop is more and more important. job-scheduling algorithm is the core of hadoop cluster.three acquiescent job-scheduling algorithms of hadoop cluster and the job-scheduling algorithm of heterogeneous cluster have been researched and compared.the key point of future research is proposed.关键词： hadoop集群；海量数据；作业调度key words： hadoop cluster；mass data；job-scheduling 中图分类号：tp39 文献标识码：a 文章编号：1006-4311（2013）07-0187-020 引言hadoop是一个能够对海量数据进行分布式处理的具有可靠性和可扩展性的存储与计算平台，其中作业调度算法是hadoop集群的核心，一个好的调度算法可以提高整个集群的利用率和吞吐率。
hadoop中常用的作业调度算法包括fifo算法、公平份额调度算法、计算能力调度算法，近来国内外广大科研工作积极投入相关的科研工作，从各个方面对整个集群整体性能的提高做出了积极的贡献。
《Hadoop应用案例》课件
# Hadoop应用案例 本PPT将介绍Hadoop的应用案例，包括以下内容： - Hadoop基本概念 - HDFS应用案例 - MapReduce应用案例 - Hadoop生态系统应用案例
什么是Hadoop
Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于存储和处理大规模数据集。它具 有高可靠性、高扩展性和高容错性。
总结
以上是Hadoop的应用案例，Hadoop作为一个大数据处理框架，拥有无限的发 展潜力，相信在未来的日子里，Hadoop会发展得越来越好。
2
HBase是一个分布式的NoSQL数据库，用
于实时读写大规模数据。
3
Spark应用案例
4
Spark是一个快速通用的大数据处理引擎， 可用于实时数据分析和机器学习。
Hive应用案例
Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具， 用于进行数据查询和分析。
Pig应用案例
Pig是一个高级数据分析平台，用于提供 简化的数据处理脚本。
通过MapReduce对大量日志数据 进行分析和提取，用于故障排查 和性能优化。
图计算
MapReduce可应用于图算法，如 社交网络分析和路径规划等。
Hadoop生态系统应用案例
Hadoop生态系统包含了许多与Hadoop集成的工具和数据库。以下是一些Hadoop生态系统的应用案例：
1
HBase应用案例
2
2006
Hadoop成为Apache软件基金会的一部分，开始发展壮大。
3
2012
Hadoop 1.0发布，广泛应用于各行各业。
HDFS应用案例
HDFS是Hadoop分布式文件系统，用于存储和管理大规模数据集。以下是一些HDFS的应用案例：
Hadoop十大应用及案例
Hadoop十大应用及案例Hadoop是一个分布式计算框架，可用于处理和分析大规模数据集。
以下是Hadoop的十大应用场景和案例：1.数据分析Hadoop在数据分析中非常有用，特别是对于大数据集。
它允许用户在集群中并行处理数据，从而使分析更快速和高效。
一种典型的应用是客户行为分析，通过分析大量客户的交易数据和交互数据，企业可以更好地了解客户需求，以制定更加精准的营销策略。
2.搜索引擎搜索引擎是Hadoop的另一个常见应用场景。
例如，Hadoop被用来处理和索引网页，使得用户可以在搜索引擎中快速找到他们需要的信息。
Hadoop的分布式处理能力使得这种大规模的索引和查询操作成为可能。
3.数据仓库Hadoop可以作为数据仓库使用，存储大规模的数据集。
与传统的关系型数据库不同，Hadoop可以处理大规模的半结构化和非结构化数据，而且可以高效地进行查询和分析。
例如，企业可以使用Hadoop作为其数据仓库，存储和分析销售、市场、财务等各个方面的数据。
4.机器学习Hadoop为机器学习提供了强大的支持。
由于Hadoop可以处理大规模的数据集，并且可以在集群中并行执行任务，因此它非常适合进行机器学习算法的训练。
例如，可以使用Hadoop进行大规模的图像识别或者语音识别训练。
5.文本处理Hadoop可以高效地处理文本数据。
例如，可以使用Hadoop对大规模的文本文件进行分词、词频统计、情感分析等操作。
这种操作在传统的单台计算机上是不可能完成的，因为它的计算和存储能力有限。
但是，在Hadoop中，这些操作可以在集群中并行执行，使得它们变得可能并且更加高效。
6.推荐系统Hadoop可以用于构建推荐系统。
推荐系统通常需要分析大量的用户数据以找出用户可能感兴趣的物品或服务。
Hadoop的分布式计算能力使得这种分析能够在短时间内完成。
例如，电子商务网站可以使用Hadoop来分析用户的购买记录和浏览行为，以提供个性化的商品推荐。
hadoop圆周率计算实例
Hadoop圆周率计算实例1.引言在数据处理和分析领域，Ha do op作为一个开源的分布式计算框架，被广泛应用于大数据处理任务。
本文将介绍如何使用Ha do op来计算圆周率的实例。
2.圆周率的计算算法圆周率是一个十分重要的数学常数，它是圆的周长与直径之比。
在计算机中，常用的计算圆周率的方法有许多种，例如蒙特卡洛方法、无穷级数法等。
本文中，我们将介绍使用蒙特卡洛方法来计算圆周率。
3.蒙特卡洛方法蒙特卡洛方法是一种基于概率统计的计算方法，通过随机抽样进行数值计算。
计算圆周率的蒙特卡洛方法如下：1.假设有一个半径为R的圆和一个正方形，正方形的边长为2R，圆的半径与正方形的边长相等。
2.在正方形内随机产生大量的点。
3.统计这些点中落在圆内的点的数量。
4.根据蒙特卡洛方法的原理，圆的面积与正方形的面积之比等于落在圆内的点的数量与总点数的比例。
5.根据公式，圆的面积为πR^2，正方形的面积为(2R)^2，所以可以计算出π的近似值。
4. Ha doop实现圆周率计算4.1数据准备首先，我们需要准备数据来进行计算。
在H ad oo p中，可以使用HD FS （H ad oo p分布式文件系统）将数据分布在不同的节点上。
我们可以通过编写Ma pR ed uc e任务来生成随机的点坐标。
4.2M a p R e d u c e任务在H ad oo p中，M ap Re d uc e是一种分布式计算模型。
我们可以编写一个M ap Re du ce任务来执行圆周率的计算。
4.2.1M a p函数M a p函数的输入为一个键值对，其中键为数据的偏移量，值为数据的内容。
在我们的场景中，键可以忽略，值为一行表示一个点的坐标。
在M a p函数中，我们可以处理每个点，判断该点是否在圆内，并将结果输出为键值对，键为0，值为是否在圆内（0或1）。
4.2.2R e d u c e函数R e du ce函数的输入为一个键值对，其中键为Ma p函数输出的键，值为M ap函数输出的值的列表。
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基本MapReduce模式计数与求和基本MapReduce模式计数与求和问题陈述:有许多文档，每个文档都有一些字段组成。
需要计算出每个字段在所有文档中的出现次数或者这些字段的其他什么统计值。
例如，给定一个log文件，其中的每条记录都包含一个响应时间，需要计算出平均响应时间。
解决方案:让我们先从简单的例子入手。
在下面的代码片段里，Mapper每遇到指定词就把频次记1，Reducer一个个遍历这些词的集合然后把他们的频次加和。
1.class Mapper2. method Map(docid id, doc d)3. for all term t in doc d do4. Emit(term t, count 1)5.6.class Reducer7. method Reduce(term t, counts [c1, c2,...])8. sum = 09. for all count c in [c1, c2,...] do10. sum = sum + c11. Emit(term t, count sum)复制代码这种方法的缺点显而易见，Mapper提交了太多无意义的计数。
它完全可以通过先对每个文档中的词进行计数从而减少传递给Reducer的数据量:[size=14.166666030883789px]1. 1 class Mapper2. 2 method Map(docid id, doc d)3. 3 H = new AssociativeArray4. 4 for all term t in doc d do5. 5 H{t} = H{t} + 16. 6 for all term t in H do7.7 Emit(term t, count H{t})复制代码如果要累计计数的的不只是单个文档中的内容，还包括了一个Mapper节点处理的所有文档，那就要用到Combiner了:[size=14.166666030883789px]1. 1 class Mapper2. 2 method Map(docid id, doc d)3. 3 for all term t in doc d do4. 4 Emit(term t, count 1)5. 56. 6 class Combiner7.7 method Combine(term t, [c1, c2,...])8.8 sum = 09.9 for all count c in [c1, c2,...] do10.10 sum = sum + c11.11 Emit(term t, count sum)12.1213.13 class Reducer14.14 method Reduce(term t, counts [c1, c2,...])15.15 sum = 016.16 for all count c in [c1, c2,...] do17.17 sum = sum + c18.18 Emit(term t, count sum)复制代码应用：Log 分析, 数据查询整理归类问题陈述:有一系列条目，每个条目都有几个属性，要把具有同一属性值的条目都保存在一个文件里，或者把条目按照属性值分组。
最典型的应用是倒排索引。
解决方案：解决方案很简单。
在Mapper 中以每个条目的所需属性值作为key，其本身作为值传递给Reducer。
Reducer 取得按照属性值分组的条目，然后可以处理或者保存。
如果是在构建倒排索引，那么每个条目相当于一个词而属性值就是词所在的文档ID。
应用：倒排索引，ETL过滤(文本查找)，解析和校验问题陈述:假设有很多条记录，需要从其中找出满足某个条件的所有记录，或者将每条记录传换成另外一种形式（转换操作相对于各条记录独立，即对一条记录的操作与其他记录无关）。
像文本解析、特定值抽取、格式转换等都属于后一种用例。
解决方案:非常简单，在Mapper 里逐条进行操作，输出需要的值或转换后的形式。
应用：日志分析，数据查询，ETL，数据校验分布式任务执行问题陈述:大型计算可以分解为多个部分分别进行然后合并各个计算的结果以获得最终结果。
解决方案:将数据切分成多份作为每个Mapper 的输入，每个Mapper处理一份数据，执行同样的运算，产生结果，Reducer把多个Mapper的结果组合成一个。
案例研究：数字通信系统模拟像WiMAX 这样的数字通信模拟软件通过系统模型来传输大量的随机数据，然后计算传输中的错误几率。
每个Mapper 处理样本1/N 的数据，计算出这部分数据的错误率，然后在Reducer 里计算平均错误率。
应用：工程模拟，数字分析，性能测试排序问题陈述:有许多条记录，需要按照某种规则将所有记录排序或是按照顺序来处理记录。
解决方案:简单排序很好办– Mappers 将待排序的属性值为键，整条记录为值输出。
不过实际应用中的排序要更加巧妙一点，这就是它之所以被称为MapReduce 核心的原因（“核心”是说排序？因为证明Hadoop计算能力的实验是大数据排序？还是说Hadoop 的处理过程中对key排序的环节？）。
在实践中，常用组合键来实现二次排序和分组。
MapReduce 最初只能够对键排序，但是也有技术利用可以利用Hadoop 的特性来实现按值排序。
想了解的话可以看这篇博客。
按照BigTable的概念，使用MapReduce来对最初数据而非中间数据排序，也即保持数据的有序状态更有好处，必须注意这一点。
换句话说，在数据插入时排序一次要比在每次查询数据的时候排序更高效。
应用：ETL，数据分析非基本MapReduce 模式迭代消息传递(图处理)问题陈述：假设一个实体网络，实体之间存在着关系。
需要按照与它比邻的其他实体的属性计算出一个状态。
这个状态可以表现为它和其它节点之间的距离，存在特定属性的邻接点的迹象，邻域密度特征等等。
解决方案：网络存储为系列节点的结合，每个节点包含有其所有邻接点ID的列表。
按照这个概念，MapReduce 迭代进行，每次迭代中每个节点都发消息给它的邻接点。
邻接点根据接收到的信息更新自己的状态。
当满足了某些条件的时候迭代停止，如达到了最大迭代次数（网络半径）或两次连续的迭代几乎没有状态改变。
从技术上来看，Mapper 以每个邻接点的ID为键发出信息，所有的信息都会按照接受节点分组，reducer 就能够重算各节点的状态然后更新那些状态改变了的节点。
下面展示了这个算法：[size=14.166666030883789px]1. 1 class Mapper2. 2 method Map(id n, object N)3. 3 Emit(id n, object N)4. 4 for all id m in N.OutgoingRelations do5. 5 Emit(id m, message getMessage(N))6. 67.7 class Reducer8.8 method Reduce(id m, [s1, s2,...])9.9 M = null10.10 messages = []11.11 for all s in [s1, s2,...] do12.12 if IsObject(s) then13.13 M = s14.14 else // s is a message15.15 messages.add(s)16.16 M.State = calculateState(messages)17.17 Emit(id m, item M)复制代码一个节点的状态可以迅速的沿着网络传全网，那些被感染了的节点又去感染它们的邻居，整个过程就像下面的图示一样：案例研究：沿分类树的有效性传递•案例研究：沿分类树的有效性传递问题陈述：这个问题来自于真实的电子商务应用。
将各种货物分类，这些类别可以组成一个树形结构，比较大的分类（像男人、女人、儿童）可以再分出小分类（像男裤或女装），直到不能再分为止（像男式蓝色牛仔裤）。
这些不能再分的基层类别可以是有效（这个类别包含有货品）或者已无效的（没有属于这个分类的货品）。
如果一个分类至少含有一个有效的子分类那么认为这个分类也是有效的。
我们需要在已知一些基层分类有效的情况下找出分类树上所有有效的分类。
解决方案：这个问题可以用上一节提到的框架来解决。
我们咋下面定义了名为getMessage 和calculateState 的方法：[size=14.166666030883789px]1. 1 class N2. 2 State in {True = 2, False = 1, null = 0},3. 3 initialized 1 or 2 for end-of-line categories, 0 otherwise4. 4 method getMessage(object N)5. 5 return N.State6. 6 method calculateState(state s, data [d1, d2,...])7.7 return max( [d1, d2,...] )复制代码案例研究：广度优先搜索问题陈述：需要计算出一个图结构中某一个节点到其它所有节点的距离。
解决方案： Source源节点给所有邻接点发出值为0的信号，邻接点把收到的信号再转发给自己的邻接点，每转发一次就对信号值加1：[size=14.166666030883789px]8. 1 class N9. 2 State is distance,10.3 initialized 0 for source node, INFINITY for all other nodes11.4 method getMessage(N)12.5 return N.State + 113.6 method calculateState(state s, data [d1, d2,...])14.7 min( [d1, d2,...] )复制代码案例研究：网页排名和Mapper 端数据聚合这个算法由Google提出，使用权威的PageRank算法，通过连接到一个网页的其他网页来计算网页的相关性。
真实算法是相当复杂的，但是核心思想是权重可以传播，也即通过一个节点的各联接节点的权重的均值来计算节点自身的权重。
[size=14.166666030883789px]15.1 class N16.2 State is PageRank17.3 method getMessage(object N)18.4 return N.State / N.OutgoingRelations.size()19.5 method calculateState(state s, data [d1, d2,...])20.6 return ( sum([d1, d2,...]) )复制代码要指出的是上面用一个数值来作为评分实际上是一种简化，在实际情况下，我们需要在Mapper端来进行聚合计算得出这个值。