本篇博客为一位大学生公选课作业,第一次用博客,如果有用的不对的地方请多多谅解了解一下mapreduce必知概念MapReduce工作原理总结内容中文翻译者博客网址用户程序首先调用的 MapReduce 库将输入文件分成 M 个数据片度，每个数据片段的大小一般从16MB 到 64MB(可以通过可选的参数来控制每个数据片段的大小)。然后用户程序在机群中创建大量的程序副本。这些程序副本中的有一个特殊的程
转载
2024-10-03 15:06:34
18阅读
在MapReduce整个过程可以概括为以下过程：输入 --> map --> shuffle --> reduce -->输出输入文件会被切分成多个块，每一块都有一个map taskmap阶段的输出结果会先写到内存缓冲区，然后由缓冲区写到磁盘上。默认的缓冲区大小是100M，溢出的百分比是0.8，也就是说当缓冲区中达到80M的时候就会往磁盘上写。如果map计算完成后的中间结果
转载
2024-02-22 00:42:37
20阅读
一、预处理阶段 二、Map阶段一个Map任务被JobTracker(管家)分配到多个TaskTracker(弟弟)执行,如下图所示，弟弟的map()只负责拆分，虽然map()输出两个相同的键值对，但它并不会对两个重复的键值对进行合并，而且输出的键值对也是无序的，没有按照字母顺序排列。而这些工作都会交给Shuffle(洗牌)阶段去做。三、Shuffle阶段Shuffle阶段实际上并不是一个
转载
2024-04-29 20:12:53
55阅读
MapReduce处理过程总览对于MP的处理过程我想大部分人都已经知道了其原理，思路不难，这是肯定的，但是整个过程中需要考虑的细枝末节的点还挺多的，MP的输入输出格式就是其中的一点，那本文就带领大家看看MP中的格式设置问题。map函数，起到了如下的转换作用：map：(k1,v1)—>list(k2,v2)reduce 函数，则起到了这样的格式转换作用：reduce：(k2,lis
转载
2024-06-06 15:47:39
24阅读
注意： 1.在mr中，所有的key是需要被比较和排序的，并且是二次，先根据partitioner分区，再根据大小。所以我们可以利用分区对第一个字段排序，在利用分区内的Key比较，进行第二个字段的排序，这可以实现一个二次排序。 2.源代码中的sortAndSpill()方法内部流程： 第一步，使用用快速排序算法对kvbuffer[bufstart,bufend)中的数据排序，先对partiti
转载
2024-03-24 19:54:06
30阅读
为了说明这个问题，我们使用wordcount的处理过程来进行演示，演示图如下所示：
为什么图片这么小，好伤心，给个连接自己下载原图：://.csdn.net/detail/jarvan_song/9610380
转载
2022-04-13 11:31:31
562阅读
一、MapReduce作业的执行流程MapReduce作业的执行流程：代码编写→作业配置→作业提交→Map任务的分配和执行→处理中间结果→Reduce任务的分配和执行→作业完成。每个任务的执行过程中又包含：输入准备→任务执行→输出结果。MapReduce作业的执行可以分为11个步骤，涉及4个独立的实体。它们在MapReduce执行过程中的主要作用是：客户端（Client）：编写MapReduce代
转载
2024-03-03 09:44:07
222阅读
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）： 
转载
2024-04-23 09:52:50
40阅读
MVC的处理过程，首先控制器接受用户的请求，并决定应该调用哪个模型来进行处理，然后模型用业务逻辑来处理用户的请求并返回数据，最后控制器用相应的视图格式化模型返回的数据，并通过表示层呈现给用户。
转载
2013-08-08 15:32:00
212阅读
2评论
本关任务词频统计是最能体现MapReduce思想的程序，结构简单，上手容易。词频统计的大致功能是：统计单个或者多个文本文件中每个单词出现的次数，并将每个单词及其出现频率按照<k，v>键值对的形式输出，其基本执行流程如下图所示：由图可知：输入文本（可以不只一个），按行提取文本文档的单词，形成行<k1，v1>键值对，具体形式很多，例如<行数，字符偏移>等；通过Spl
转载
2024-04-03 19:14:13
144阅读
Mail processing modelBlue arrows can be implemented using SMTP variations.Email is submitted by a mail client (MUA, mail submission agent) using SMTP on mailbox providers still allow su
原创
2012-12-17 13:52:38
880阅读
关于SpringMVC的工作流程我引用其官方文档上的一幅截图：上面这幅图从宏观上粗略的介绍了SpringMVC的整个工作流程，简洁明了。下面我从代码的角度去感受一下：由于，我们在web.xml中声明了一个DispatcherServlet，那么，tomcat启动的时候就会初始化它。我们知道，Servlet的初始化方法是init()，就从这里入手，看看它初始化都干了些什么一、初始化在HttpServ
原创
2015-02-28 17:34:48
1412阅读
创建ubifs 1. ubiformat /dev/mtdX //擦除mtdX 2. ubiattach /dev/ubi_ctrl -m X //和mtdX关联，/dev/ubi_ctrl需要自己创建3. ubimkvol /dev/ubi0 -N ubifs -m //创建一个volume，vo ...
转载
2021-08-24 16:12:00
402阅读
2评论
刚才花了一个小时找 servlet 的一个错误。终于找出来了，也大概明确 tomcat server对请求的处理顺序。以下做简单总结： 浏览器发送请求，传给 tomcat 在此请求地址指向的文件中定义了操作方式 请求 POST GET action 的值（比如ABC ） 这里的ABC 是个关键，to
原创
2022-01-10 18:18:40
187阅读
2. MAPREDUCE实践篇（1）2.1 MAPREDUCE 示例编写及编程规范2.1.1 编程规范用户编写的程序分成三个部分：Mapper，Reducer，Driver(提交运行mr程序的客户端)Mapper的输入数据是KV对的形式（KV的类型可自定义）Mapper的输出数据是KV对的形式（KV的类型可自定义）Mapper中的业务逻辑写在map()方法中map()方法（ma
使用的案例是wordcountmapreduce的程序演示 一： 1.源程序 2.优化的切入点 3.优化的部分代码 二：wordcount的处理过程 1.重点 一个块对应一个map任务。 而做单词统计的文件被分成许多分片，一个分片对应一个块，但是每个文件都比较小，所以造成了一个文件就是一个块。 所以
转载
2016-10-19 10:33:00
65阅读
2评论
当企业需要与其他企业、单位传递商业信息时，首先由企业商务应用系统产生一个原始用户数据，例如订单、货运单、发票、报关单和进出口许可证等各种电子单证，然后通过映射程序把用户格式的数据转换为一种标准的中间文件。这个中间文件叫平面文件，其作用在于作为一个中介来生成EDI电子单证，以及用于计算机系统内部的交换和处理等。再由翻译程序自动将平面文件转换成交易双方同意的EDI标准格式，并从交换控制信息加上EDI的
转载
2021-03-13 16:39:23
450阅读
当我们需要把数据存储在分布式文件系统HDFS，由MapReduce计算移动到存储有部分数据的各台机器上，下面我们看看具体过程。 首先上一点干货： MapReduce作业（job）是客户端需要执行的一个工作单元：它包括输入数据，MapReduce程序和配置信息。Hadoop将作业分布称若干小任务（task）来执行，其中包括两类任务：map任务（计算）和reduce（聚合）任务； 有两类节点控制着作业
转载
2024-01-31 10:23:18
65阅读
背景：因公司每天中午11:08~11:40之间，DataNode所有的节点都会挂一会，主要是因为任务太过于集中的原因，在加上公司的HDFS的数据存储已经快达到了2P，DataNode的GC参数还是原来的4G，需要针对问题进行处理处理方案：先查看DataNode的GC情况 jps
jstat -gcutil 55336查看FGC有1574次1.先把集群中的小文件删除掉#!/usr/bin/bas
原创
2023-06-27 12:39:18
436阅读
