一 MapReduce优化方法主要从六个方面考虑：数据输入、Map阶段、Reduce阶段、IO传输、数据倾斜问题和常用的调优参数。 二 数据输入 （1）合并小文件：在执行mr任务前将小文件进行合并，大量的小文件会产生大量的map任务，增大map任务装载次数，而任务的装载比较耗时，从而导致mr运行较慢。 （2）采用CombineTextInputFormat来作为输入，解决输入端大量小文件
转载
2023-07-22 00:09:55
34阅读
编程调试环境：window eclipse
hadoop运行环境：linux（vmware）
hadoop版本：1.2.1
hadoop编程涉及两个方面，一是hdfs分布式文件存储程序、一是mapreduce分布式数据处理程序。
因为习惯在window下使用eclipse开发程序，但是hadoop的程序需要运行在hadoop环境中，所以希望
------------------------------ ------------------------------hadoop中的MapReduce框架里已经预定义了相关的接口，其中如Mapper类下的方法setup()和cleanup()。----setup()此方法被MapReduce框架仅且执行一次，在执行Map任务前，进行相关变量或者资源的集中初始化工作。若是将资源初始化
转载
2024-03-03 21:50:04
25阅读
YARN&MapReduce资源调度框架 YARN3.1.1 什么是YARNYet Another Resource Negotiator, 另一种资源协调者通用资源管理系统为上层应用提供统一的资源管理和调度，为集群在利用率、资源统一管理和数据共享等方面带来了巨大好处3.1.2 YARN产生背景通用资源管理系统Hadoop数据分布式存储（数据分块，冗余存储）当多个MapReduce任务要用
转载
2024-01-02 10:58:25
22阅读
主要集中在两个方面：一是计算性能方面的优化；二是I/O操作方面的优化
1. 任务调度
所有的任务能公平地分享系统资源
2. 数据预处理与InputSplit的大小
合理地设置block块大小 dfs.block.size 默认值是67108864 (64MB)。对于很多情况来说，134217728 (128MB)更加合适
可
转载
2024-05-31 19:46:59
28阅读
在hadoop-env.sh里 HADOOP_OPTS=”$HADOOP_OPTS -Xdebug -Xrunjdwp:transport=dt_socket,server=y,address=8999”http://stac
翻译
2022-07-19 11:53:28
81阅读
上一次记录了如何调试NN，JT
原创
2023-07-13 18:39:18
78阅读
mapReduce是大数据的核心内容，但实际操作中别用这个，所谓的mapReduce分两步 1.map:将数据分别取出，Map函数调用emit(key,value)遍历集合中所有的记录，将key与value传给Reduce函数进行处理 2.reduce:负责数据的最后处理，function(key,value){} 参数是map传来的key和valueMongodb中的Map/reduce主要
转载
2024-01-30 02:08:18
42阅读
利用MapReduce利器作开发，不论从思想上还是技能上都是新的体验。以下罗列下如何利用eclipse调试MR任务。(本人环境：hadoop1.0.2，部署在linux上，本地windows开发)1、安装hadoop。先在linux上安装好hadoop，为更接近线上环进，我的是安装成Cluster注意要远程访问相关端口，conf/mapred-site.xml中localhost:9001中需要换
原创
2012-06-08 09:16:00
680阅读
Mapreduce 是Hadoop上一个进行分布式数据运算和统计的框架，但是每次运行程序的时候都需要将程序打包并上传的集群环境中运行，这就会让程序的调试变得十分不方便。所以在这里写下这篇博客和大家交流学习如何在本地调试Mapreduce程序。 我的本地开
转载
2024-05-15 13:27:26
46阅读
（1）mapreduce程序是被提交给LocalJobRunner在本地以单进程的形式运行。在本地运行mapreduce程序可以更快地运行，并且可以使用debug进行跟踪代码，方便查错，在本地运行主要是看mapreduce的业务逻辑是不是正确，如果在本地运行错误的话，那么在集群上肯定也是错的（2）处 ...
转载
2021-07-12 16:25:00
1601阅读
2评论
1、Mapper类用户自定义一个Mapper类继承Hadoop的Mapper类Mapper的输入数据是KV对的形式（类型可以自定义）Map阶段的业务逻辑定义在map()方法中Mapper的输出数据是KV对的形式（类型可以自定义）注意：map()方法是对输入的一个KV对调用一次！！2、Reducer类用户自定义Reducer类要继承Hadoop的Reducer类Reducer的输入数据类型对应Map
转载
2023-12-20 14:59:42
69阅读
尽管Hadoop框架本身是使用Java创建的，但MapReduce作业可以用许多不同的语言编写。 在本文中，我将展示如何像其他Java项目一样，基于Maven项目在Java中创建MapReduce作业。
转载
2023-07-20 20:19:10
66阅读
一、简介1.1、概述MapReduce是Hadoop提供的用于进行分布式计算的框架MapReduce是仿照Google MapReduce来实现的MapReduce会将整个计算过程拆分2个阶段：Map(映射)阶段和Reduce(规约)阶段1.2、组件1.2.1、Writable - 序列化在MapReduce中，要求被传输的数据必须能够序列化MapReduce提供了一套独立的序列化机制，基于AVR
转载
2023-07-19 15:38:56
257阅读
MapReduce JAVA框架开发流程总体流程用户提交任务给集群集群首先对输入数据源进行切片master 调度 worker 执行 map 任务worker 读取输入源片段worker 执行 map 任务，将任务输出保存在本地master 调度 worker 执行 reduce 任务，reduce worker 读取 map 任务的输出文件执行 reduce 任务，将任务输出保存到 HDFS细节
转载
2023-07-16 12:02:27
573阅读
本文主要基于Hadoop 1.0.0后推出的新Java API为例介绍MapReduce的Java编程模型。新旧API主要区别在于新API(org.apache.hadoop.mapreduce)将原来的旧API(org.apache.hadoop.mapred)中的接口转换为了抽象类。
转载
2023-07-20 20:16:30
70阅读
文章目录使用Eclipse创建MapReduce工程配置环境新建MapReduce工程分布式文件系统HDFSHDFS-JAVA接口之读取文件HDFS-JAVA接口之上传文件HDFS-JAVA接口之删除文件HDFS-JAVA接口之列举文件夹和文件列举文件夹列举文件HDFS-JAVA接口之创建目录HDFS-JAVA接口之下载文件HDFS-JAVA接口之写入文件 使用Eclipse创建MapReduc
转载
2023-11-28 15:28:56
29阅读
1.1MapReduce核心思想分而治之，先分后和：将一个大的、复杂的工作或任务，拆分成多个小任务，最终合并。MapReduce是由Map和Redecu组成Map：将数据进行拆分Reduce：对数据进行汇总1.2偏移量行首字母或字符移动到当前文件的最前面需要移动的字符个数1.3Hadoop与Java数据类型对比Java类型：int、long、double, float、 boolean、 stri
转载
2023-12-07 11:20:02
38阅读
（一）实现词频统计的基本的MapReduce编程。①在/user/hadoop/input文件夹(该文件夹为空)，创建文件wordfile1.txt和wordfile2.txt上传到HDFS中的input文件夹下。 文件wordfile1.txt的内容如下：I love SparkI love Hadoop 文件wordfile2.txt的内容如下：Hadoop is goodSpark is f
转载
2023-11-23 12:44:07
42阅读
1.前言刚接触mapreduce的人肯定为碰到这样的问题，就是我们在程序中如下类似的命令System.out.println(year+" "+airTemperature);//无效，控制台没有输出。但是console控制台不给我们输出相应的结果，这对于很多通过System.out来调试的人来说，会是一个很头疼的事情，我也对这个很头疼。昨天在看《hadoop权威指南第二版》的第五章的时候，书中有
转载
2023-05-18 23:29:51
33阅读
