一、 MapReduce优化方法1)合并小文件； 采用CombineTextInputformat切片规则2)自定义分区，减少数据倾斜； 定义类，实现Partitioner接口，重写getPartition方法3
MapReduce框架原理1.MapReduce的数据流在了解File再如何进入到Mapper之前，我们首先需要了解一个概念：切片。因为切片的数量决定了MapTask的并行度，简单的说就是切片的数量决定了MapTask的数量，一个MapTask会对应一个切片。2.切片与MapTask并行度决定机制首先切片是什么呢？**数据块：**Block是HDFS物理上把数据分成一块一块。数据块是HDFS存储数
# 项目方案：使用Hive查看MapReduce任务
## 1. 项目背景和目标
在大数据处理中，MapReduce作为一种分布式计算模型，常用于处理大规模数据。Hive作为基于Hadoop的数据仓库工具，提供了SQL语法的接口，方便用户进行数据查询和分析。本项目的目标是利用Hive来查看MapReduce任务的执行情况，并提供相应的代码示例。
## 2. 技术选型
在本项目中，我们选择使用H
MapReduce流程 job的submit()方法创建一个Jobsubmmiter实例，调用submitJobInternal()方法。资源管理器收到调用它的submitApplication()消息后，将请求传递给YARN调度器。调度器分配一个容器，然后资源管理器在节点管理器的管理下在容器启动application master的进程。application master接受来自任务
本地运行 解压hadoop安装tar包hadoop-2.5.0-cdh5.3.6.tar.gz，下载地址：http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5/
设置环境变量HADOOP_HOME，需要确保当前用户可以访问(在eclipse中可以访问到) 解压hadoop-common-2.2.0-bin-32.rar压缩包，将压缩包中的文件全部复制到${HADOOP_HO
MapReduce1、架构MR AppMaster：负责整个成都的过程调度及状态协调；MapTask：负责map阶段的整个数据处理流程；ReduceTask：负责reduce阶段的整个数据处理流程；2、数据类型除了String对应Hadoop Writable类型为Text以外，其他基本都是类似boolean -> BooleanWritable3、Hadoop序列化4、InputForma
为了更详细地探讨mapper和reducer之间的关系，并揭示Hadoop的一些内部工作机理，现在我们将全景呈现WordCount是如何执行的，序号并非完全按照上图。1 . 启动 调用驱动中的Job.waitForCompletion()是所有行动的开始。该驱动程序是唯一一段运行在本地机器
CompositeService 多个service封装，service定义了状态机状态改变的合法情况。重要的方法是（子类需要实现的）：serviceStart,serviceInit,serviceStop 里面的服务有:Dispatcher,ClientRMService,ApplicationMasterService,AplicationMasterLauncher,AdminS
文章目录定义概念流程支持的数据类型demo切片策略FileInputFormat片与块的关系提交流程关键设置Job提交流程阶段总结准备提交 定义MapReduce最早是由谷歌公司研究提出的一种面向大规模数据处理的并行计算模型和方法。 特点： MapReduce是一个基于集群的高性能并行计算平台。 MapReduce是一个并行计算与运行软件框架。 MapReduce是一个并行程序设计模型与方法。易
# Spark命令查看任务
Apache Spark是一个快速、通用和可扩展的大数据处理引擎，它提供了一套丰富的API，用于在分布式环境中进行数据处理和分析。在Spark中，任务是执行Spark应用程序的基本单元。本文将介绍如何使用Spark命令来查看任务的状态和进度。
## 什么是任务
在Spark中，任务是指应用程序中的一个独立的执行单元。当我们提交一个Spark应用程序时，它会被分解成
### 使用Hive命令行切换MapReduce跑任务
在Hadoop生态系统中，Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，可以通过类SQL语句来查询和分析大规模的数据。而MapReduce是Hadoop的一种计算框架，用于处理大规模数据的并行计算。在Hive中，我们可以通过命令行来执行任务，并且可以选择使用MapReduce来处理数据。本文将介绍如何在Hive命令行中切换MapReduce
一、MR作业运行过程 JobClient的runJob()方法：新建JobClient实例，并调用其submitJob()方法。提交作业后，runJob()每秒轮询作业进度，如果发现上次上报后信息有改动，则把进度报告输出到控制台。作业完成，成功则显示作业计数器；失败则输出错误到控制台。 （一）JobClient的submitJob()
第一部分：MapReduce工作原理MapReduce 角色•Client ：作业提交发起者。•JobTracker: 初始化作业，分配作业，与TaskTracker通信，协调整个作业。•TaskTracker：保持JobTracker通信，在分配的数据片段上执行MapReduce任务。提交作业•在作业提交之前，需要对作业进行配置•程序代码，主要是自己书写的MapReduce程序。•输入输出路径•
如果想要将问题变得清晰、精准和优雅， 需要关注 MapReduce 作业所需要的系统资源，尤其是集群内部网络资源使用情况。 MR 可以运行在共享集群上处理 TB 级 甚至 PB 级的数据。同时，改作业与共享集群的机器上数以百计的任务存在竞争关系。MapReduce 关注点：作业被分成一系列运行在分布式集群中的 map 任务和 reduce 任务。因此负载是遍布集群中的各个节
文章目录Job提交流程源码和切片源码详解`waitForCompletion()方法`submit()方法connect()方法`initialize()方法``submitJobInternal()方法``checkSpecs()`方法`checkOutputSpecs()方法``copyAndConfigureFiles()方法``uploadFiles()``writeSplits()``
在 Windows 里，按 Ctrl+Alt+Delete 可以调出“任务管理器”。但是在 Linux 里按同样的按键是注销(图形界面)/重启(文本界面)。怎么管理进程和杀进程？psps 是一个用来查看进程列表的命令。和 Windows 的 tasklist 类似。一般情况下，使用 ps 时后面要跟一些参数。常用的是 ps -aux 和 ps -lax。ps 和后面提到的命令都有很多附加参数。可以
?MapReduceMapReduce是一个分布式运算程序的编程框架，它是hadoop的重要组成部分，其主要负责分布式计算。MapReduce具有高容错性的优点，适合海量数据的离线处理。MapReduce核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运算程序，并发运行在一个Hadoop集群上。编写一个完整的MapReduce任务只需要三步：1、编写mapper阶段的逻辑代码
mapreduce的一个完整作业流程是怎么样的呢，相信刚接触hadoop,刚写mapreduce的初学者都有很大的困扰，下面的图来自http://horicky.blogspot.com/2008/11/hadoop-mapreduce-implementation.html，是我看到的讲MapReduce最好的图。 以Hadoop带的wordcount为例子（下面是启动行）： 
在MapReduce计算框架中，一个应用程序被划分成Map和Reduce两个计算阶段，它们分别由一个或者多个Map Task和Reduce Task组成。其中，每个Map Task处理输入数据集合中的一片数据（InputSplit），并将产生的若干个数据片段写到本地磁盘上，而Reduce Task则从每个Map Task上远程拷贝相应的数据片段，经分组聚集和归约后，将结果写到HDFS上作为最终结果
MapTask: 读取数据：①一个MapTask处理一片数据,需要InputFormat来读取切片中的数据 Map阶段： ②将数据读取为每一对Key-value，每一对Key-value都会经过
