Hadoop任务提交分析
分析工具和环境
下载一份hadoop的源代码，这里以hadoop-1.1.2为例。本地IDE环境为eclipse。导入整个文件夹，然后能够在IDE里面看到文件夹结构了。要分析任务提交过程，须要找到入口代码，非常明显，对于熟悉Hadoop应用程序开发的同学来说非常easy的知道任务的提交是从job的配置開始的。所以须要这样一份提交Job的代码。在src/examples里
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2023-07-12 13:31:58
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杀死mapreduce进程 [hdfs@hadoop-slave ~]$ mapred job -kill job_1472108457736_0180
原创
2022-01-04 17:05:18
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一个最基本的Hadoo任务Hadoop任务提交传统的Hadoop任务提交Eclipse的hadoop插件的Ha
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2023-04-25 20:52:19
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# Hadoop 作业提交
## 简介
Hadoop 是一个用于存储和处理大规模数据的开源框架。它支持将数据存储在多个计算机集群中，并通过MapReduce 等并行计算模型来处理这些数据。在使用 Hadoop 进行数据处理时，通常需要编写 Hadoop 作业，并将其提交到 Hadoop 集群中运行。
本文将介绍如何编写和提交 Hadoop 作业，并提供相应的代码示例。
## Hadoop
原创
2024-03-23 08:16:53
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文章目录一、前言1、通过quartz手动创建一个任务2、发现问题3、如何将我们创建的Job交给spring创建3.1、再创建一个类重写AdaptableJobFactory的newJob方法，实现Job中属性自动注入3.2、注入scheduler并将QuartzJobFactory 注入到Scheduler 中4、创建一个jobDetail类5、自去注入Scheduler 创建任务 一、前言最近
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2024-01-11 11:51:53
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# Hadoop JobClient 提交作业实现指南
## 简介
Hadoop是一个分布式计算框架，用于处理大规模数据集的分布式计算。JobClient是Hadoop提供的一个Java API，用于提交和管理MapReduce作业。在本篇文章中，我将向你介绍如何使用Hadoop JobClient来提交作业。
## 提交作业流程
下面是使用Hadoop JobClient提交作业的整个流程，
原创
2023-09-03 08:44:12
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@PostMapping("/login") public ResultVOregister( StudentWechat studentWechat ){ log.info("授权登录信息： {}", JSON.toJSONString(studentWechat)); Map tokenMap
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2021-06-25 11:40:00
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MapReduce作业的提交与初始化过程，即从用户输入提交作业命令到作业初始化的整个过程。该过程涉及JobClient、JobTracker和TaskScheduler三个组件，它们功能分别是准备运行环境、接收作业以及初始化作业。作业提交与初始化概述作业提交过程主要为后续作业执行准备环境，主要涉及创建目录、上传文件等操作；而一旦用户提交作业后，JobTracker端便会对作业进行初始化。作业初始化
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2023-07-24 10:53:46
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submitJob方法分析 JobClientActor通过向JobManager的Actor发送SubmitJob消息来提交Job，JobManager接收到消息对象之后，构建一个JobInfo对象以封装Job的基本信息，然后将这两个对象传递给submitJob方法：我们会以submitJob的关键方法调用来串讲其主要逻辑。首先判断jobGraph参数，如果为空则直接回应JobResultFai
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2023-10-31 07:09:34
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Flink的DataStream API的使用 文章目录***Flink的DataStream API的使用***一、执行环境（Execution Environment）1、创建执行环境1.1、getExecutionEnvironment1.2、createLocalEnvironment1.3、createRemoteEnvironment2、执行模式(Execution Mode)2.1、
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2023-12-15 10:20:47
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一、准备工作三台虚拟机：master、node1、node2#克隆的时候选择 完整克隆 和 链接克隆 的区别完整克隆：克隆出两台独立的虚拟机链接克隆：依赖master，假如说把master删了，那么node1、node2就都挂了链接克隆较完整克隆更加节省空间时间同步ntpdate ntp.aliyun.comJDK的版本-jdk1.8java -version修改主机名三台分别执行 vim /et
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2023-08-23 13:16:47
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Mapper和Reduce，则需要生成一个Map-Reduce得任务(Job)，其基本包括以下三部分：输入的数据，也即需要处理的数据Map-Reduce程序，也即上面实现的Mapper和Reducer此任务的配置项JobConf欲配置JobConf，需要大致了解Hadoop运行job的基本原理：Hadoop将Job分成task进行处理，共两种task：map task和reduce taskHad
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2023-09-15 19:31:39
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框架Hadoop2.x引入了一种新的执行机制MapRedcue 2。这种新的机制建议在Yarn的系统上，目前用于执行的框架可以通过mapreduce.framework.name属性进行设置，值“local“表示本地作业运行器，“classic”值是经典的MapReduce框架(也称MapReduce1，它使用一个jobtracker和多个tasktracker)，yarn表示新的框架。MR
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2024-01-03 23:35:43
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reduce阶段就是处理map的输出数据，大部分过程和map差不多1 //ReduceTask.run方法开始和MapTask类似，包括initialize()初始化，根据情况看是否调用runJobCleanupTask()，
2 //runJobSetupTask()，runTaskCleanupTask()。之后进入正式的工作，主要有这么三个步骤：Copy、Sort、Reduce。
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2024-02-29 22:20:32
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大家好，今天我们来说一下，Hadoop中MapReduce提交作业流程： 涉及组件： 1）客户端： 到RM （RessourceManager） 获取作业编号 检验驶入路径是否存在 检验输出路径是否不存在 计算切片信息 将配置文件/jar包/切片发送到HDFS以作业编号命名的目录（HDFS目录） 向RM发送请求，提交作业 监控作业执行的进度，每秒发送一次请求，请求作业执行进度，如果进
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2023-06-30 09:27:27
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1.将爬虫大作业产生的csv文件上传到HDFS爬取豆瓣网战狼2电影的影评数据把爬取到的csv文件存放到ubuntn系统中，并创建存放的文件夹bigdatacase、dataset：把下载好的影评test.csv文件文本拷贝到dataset目录下并查看文件查看文件的前五条数据删除表头2.对CSV文件进行预处理生成无标题文本文件每个字段用\t隔开，这里有7个字段。把处理后文件保存到txt文件中启动ha
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2023-07-24 13:31:51
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hadoop2.x的三大核心：mapreduce 、hdfs以及yarn ，其中核心之一mapreduce，利用了分而治之的思想，Map（映射）和 Reduce（归约），分布式多处理然后进行汇总的思想，比如：清点扑克牌把里面的花色都分开，一个人清点那么可能耗时4分钟，如果利用mapreduce的思想，把扑克牌分成4份，每个人对自己的那一份进行清点，然后4个人都清点完成之后把各自的相同花色放一起进行
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2023-07-20 17:10:33
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在这个系列中，我将深入分析一个MapReduce作业的提交与初始化过程从用户输入提交作业命令到作业初始化的整个过程，该过程涉及JobClient、JobTrack和TaskScheduler三个组件，它们的功能分别是：准备运行环境、接收作业、初始化作业。作业的提交过程比较简单，主要是为后续的作业执行准备环境，主要涉及创建目录、上传文件等操作，而一旦用户提交作业后，JobTrack端便会对作业进行初
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精选
2015-07-12 07:32:28
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MapReduce的流程图 名词解释：Map的过程 ：每个输入分片会让一个map任务来处理，默认情况下，以HDFS的一个块的大小（默认为64M）为一个分片，当然我们也可以设置块的大小。map输出的结果会暂且放在一个环形内存缓冲区中（该缓冲区的大小默认为100M，由io.sort.mb属性控制），当该缓冲区快要溢出时（默认为缓冲区大小的80%，由io.sort.spill.percent属性控制），
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2023-11-28 20:29:34
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一个MapReduce作业的提交与初始化过程，即从用户输入提交作业命令到作业初始化的整个过程。该过程涉及JobClient、JobTracker和TaskScheduler三个组件，它们的功能分别是准备运行环境、接收作业以及初始化作业。作业提交过程比较简单，它主要为后续作业执行准备环境，主要涉及创建目录、上传文件等操作；而一旦用户提交作业后，JobTracker端便会对作业进行初始化。作业初始化的
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2023-10-06 21:00:34
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