大数据技术原理及应用林子雨版课后习题答案解析 - 图文

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MySQL 设计的强大的数据库管理及开发工具,可以在连接输人框中输人数据实例地址、端 口( 默认 3306 ) 、数据库用户名和数据库密码后,单击“确定”按钮即可。

方法 3:

使用 MySQL 命令登录。用户安装 MySQL 客户端后,可进人命令行方式连接

数据库。命令格式如下。

mysql -u user_name -h yuqianli.mysql.rds.aliyuncs.com -P3306 -pxxxx

其中, -u 指定的是用户名, -h 指定的是主机名, -P 指定的是端口, -p 指定的是密码。 方法 4: 6-7

使用阿里云控制台 iDB Cloud 访问。阿里云控制台 iDB Cloud 的页面如图

,

所示,RDS 连接地址以及端口不需要再输人, 只需在“用户名”中输人数据库的账号

RDS进行数据操作了。

在“密码”栏中输人数据库账号的密码,便可以登录

第七章

53. 试述 MapReduce和Hadoop的关系。

答:

谷歌公司最先提出了分布式并行编程模型

MapReduce, Hadoop MapReduce 是它的

开源实现。 谷歌的 MapReduce运行在分布式文件系统 GFS上,与谷歌类似, HadoopMapReduce 运行在分布式文件系统 HDFS上。相对而言, HadoopMapReduce 要比谷歌 MapReduce 的使 用门槛低很多, 程序员即使没有任何分布式程序开发经验, 序并部署到计算机集群中。

也可以很轻松地开发出分布式程

54.MapReduce 是处理大数据的有力工具,但不是每个任务都可以使用 MapReduce 来进行

处理。试述适合用 MapReduce来处理的任务或者数据集需满 足怎样的要求。

答: 适合用 MapReduce来处理的数据集,需要满足一个前提条件

: 待处理的数据集可以

分解成许多小的数据集,而且每一个小数据集都可以完全并行地进行处理。

55. MapReduce模型采用 Master(JobTracker)-Slave(TaskTracker)

JobTracker 和 TasKTracker 的功能。 答: Master

MapReduce 框架采用了 Master/Slave 上运行 JobTracker,Slave

结构, 试描述

架构,包括一个 Master 和若干个 Slave 。

上运行 TaskTrackero 用户提交的每个计算作业,会

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被划分成若千个任务。 JobTracker 负责作业和任务的调度, 监控它们的执行, 并重新调度

已经失败的任务。 TaskTracker 负责执行由 JobTracker 指派的任务。

56. 试述 MapReduce的工作流程 ( 需包括提交任务、Map、Shuffle 、Reduce的过程) 。

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