MapReduce调度程序设计详解与环境配置

MapReduce调度程序详细设计说明书 该文档详细介绍了珠海世纪鼎利通信科技股份有限公司开发的MapReduce调度程序，版本为1.0，旨在为开发团队提供全面的理解，包括系统的功能划分、实现细节和数据存储结构。编写目的是为了确保所有相关人员，特别是开发人员和测试人员，能够清晰地知道系统的需求和工作原理，以便于高效开发和代码编写。 MapReduce是一种分布式计算模型，用于大规模数据处理，通过将数据分成多个小部分（Map阶段），在不同的节点上并行处理，然后汇总结果（Reduce阶段）。在本项目中，主要的任务是KpiGather，它利用MapReduce机制对Kpi数据进行解析、分析和汇聚，从而实现多台机器的并发处理，提升整体运行效率。 文档涵盖了系统的开发环境，如使用Eclipse 3.3、Eclipse 3.6和JDK 6.0作为开发平台，以及VP_UML 6.4企业版进行系统建模。运行环境则基于Linux系统（如Fedora和CentOS）以及Hadoop集群，这是MapReduce应用的典型基础架构。 在文件组织方面，程序中临时存放KPI的目录结构被定义为/smp/tmp_kpi/，而MapReduce处理后的KPI数据按时间粒度（如1分钟、5分钟等）分别存放在子目录中，例如kpi_1到kpi_1440，可以根据实际需要调整根目录或合并文件以管理海量数据。此外，文档还提到了术语和缩写的解释，比如MapReduce调度程序本身是一个专业术语。 参考书籍方面，开发团队采用了《Hadoop权威指南》和《Hadoop实战》这两本权威教材来指导开发过程，以确保对MapReduce技术的深入理解和实践应用。 总体设计部分详细描述了调度程序的业务处理流程，包结构图和类结构图，以及软件系统的工作顺序，为开发团队提供了清晰的开发蓝图和指导。这一系列设计和文档的创建是项目开发阶段的重要交付物，有助于确保项目的顺利进行和质量控制。