基于Hadoop的研究及性能分析摘要在大数据到来的今天,本文首先介绍了Hadoop及其核心技术MapReduce的工作原理
详细讨论了Hadoop推测执行算法和SALS推测执行算法并对它们的性能进行分析
最后,分析了MapReduce框架的通用二路连接算法RSJ
为了提高性能,提出了一种基于DistributedCache的改进算法,通过减少mapper输出的数据来达到优化的目的
关键字:HadoopMapReduce性能算法Abstract:Intheeraofbigdata,thispaperintroducesHadoop,MapReduceanditscoretechnologyworks
IhavediscussedtheHadoopspeculativeexecutionalgorithmsandSALSspeculativeexecutionalgorithmandanalyzedtheirperformance
Finally,IanalyzedtheCommonRoadJoinAlgorithminMapReduceframework
Toimproveperformance,IproposeanimprovedalgorithmbasedDistributedCachebyreducingthemapperoutputdatatoachieveoptimizationpurposes
Keywords:Hadoop;MapReduce;Performance;Algorithm1、绪论1
1、背景伴随Internet和Web技术的飞速发展,网络日志、互联网搜索索引、电子商、社交网站等技术的广泛使用带来了数据量的急剧增长
计算机技术在各行各业的普遍使用也促使的数据的产生,如用于测量和传输有关位置、震动、湿度、温度的传感器所产生的海量数据
大数据时代真的来了