Hadoop开发job需要定一个Map/Reduce/Job（启动MR job，并传入参数信息），以下代码示例实现的功能： 1）将一个用逗号分割的文件，替换为“|”分割的文件； 2）对小文件合并，将文件合并为reduceNum个文件。 DataMap.java DataReducer.java Da
转载
2018-03-13 11:20:00
100阅读
2评论
1、Shuffle机制~分区1.1、shuffle阶段划分--Map方法之后，Reduce方法之前的处理过程就是shuffle阶段.(sort-copy-sort)1.2、shuffle阶段流程分析--问题1：map()方法写出的数据存储到哪里？ --内存中
1、在内存中存有一个环形缓冲区，该缓冲区默认大小是100M（初始化100M的数组），map()方法中写出的kv数据会进入到
环形
转载
2021-03-19 12:40:51
323阅读
点赞
2评论
1、MapReduce1.1、MR定义和功能--定义：是一个分布式运算程序的编程框架（Hadoop内部编写好的分布式计算框架）
--功能：将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成完整的分布式运算程序，并发运行在hadoop集群上
分布式存，分布式算（主考虑算）~多个Task并行运算，互不影响
一个MR运行程序中，可包含多个MapTask和ReducerTask1.2、MR优缺点优点：
1、高
转载
2021-03-19 12:50:28
800阅读
2评论
Hadoop详解MapReduce过程介绍Hadoop是一个开源的分布式计算框架，其中的MapReduce是其核心编程模型之一。MapReduce过程是Hadoop用来处理大规模数据集的一种并行计算模型，在大数据处理中被广泛应用。本文将详细介绍Hadoop中的MapReduce过程。MapReduce过程详解MapReduce过程主要包含两个阶段：Map阶段和Reduce阶段，分别对应两个函数：M
原创
精选
2024-03-22 09:39:41
159阅读
MR编程模型MR编程模型主要分为五个步骤：输入、映射、分组、规约、输出。输入（InputFormat）：主要包含两个步骤—数据分片、迭代输入数据分片（getSplits）：数据分为多少个splits，就有多少个maptask;单个split的大小，由设置的split.minsize和split.maxsize决定;公式为max{minsize,min{maxsize,blocksize}}；had
原创
2019-04-12 15:07:31
1516阅读
这里的快主要是指的时延。storm的网络直传、内存计算，其时延必然比hadoop的通过hdfs传输低得多；当计算模型比较适合流式时，storm的流式处理，省去了批处理的收集数据的时间；因为storm是服务型的作业，也省去了作业调度的时延。所以从时延上来看，storm要快于hadoop。说一个典型的场景，几千个日志生产方产生日志文件，需要进行一些ETL操作存入一个数据库。假设利用hadoop，则
转载
2024-06-05 15:38:32
29阅读
流量统计（统计每个用户的上行流量和下行流量及其流量总和）源数据：1363157985066 13726230503 00-FD-07-A4-72-B8:CMCC 120.196.100.82 i02.c.aliim
原创
2017-09-20 09:33:19
1118阅读
3、shuffle流程源码解读1、从WordCountMapper类中的map方法中写出kv后，进入shuffle流程 --context.write(outK,outV);
进入TaskInputOutputContext中的write()方法 --看下就过
进入WrappedMapper.java中的mapContext.write(key, value);方法 //112行
进入Task
转载
2021-03-21 13:05:43
444阅读
2评论
2、MapTask流程源码解读1、从job提交流程的24步，开始mapTask的流程分析，进入submitJob --LocalJobRunner.java中的788行
Job job = new Job(JobID.downgrade(jobid), jobSubmitDir); //创建一个可以真正执行的Job
该Job: LocalJobRunner$Job , 且是一个线程 $表示
转载
2021-03-20 12:48:39
198阅读
2评论
1、整体MR工作机制源码解读(job提交流程)1.1、job提交流程--以wordCount案例为例，进行断点调试
1、在WordCountDriver类中的job.waitForCompletion(true);处打上断点（入口），以debug模式运行
a.在Configuration conf = new Configuration();conf中做的操作是读取所有相关的配置文件
b.并将
转载
2021-03-20 13:10:19
579阅读
3评论
4、ReduceTask流程源码解读1、最终的文件就是 file.out 和 file.out.index ,等待reduce的拷贝.2、在LocalJobRunner$Job中的run方法中: //LocalJobRunner类中555行
if (numReduceTasks > 0) { //判断reduceTask的个数
//创建Runnable对象: LocalJob
转载
2021-03-21 13:05:21
663阅读
2评论
1.在客户端执行submit()方法之前,会先去获取一下待读取文件的信息 2.将job提交给yarn,这时候会带着三个信息过去(job.split(文件的切片信息),jar.job.xml) 3.yarn会根据文件的切片信息去计算将要启动的maptask的数量,然后去启动maptask 4.maptask会调用InPutFormat()方法去HDFS上面读取文件,InPutFormat()方法会再
原创
2022-02-07 17:17:33
213阅读
一、总结 三、代码注释原始链接：https://github.com/xv44586/ccf_2020_qa_match# -*- coding: utf-8 -*-
# @Date : 2020/11/4
# @Author : mingming.xu
# @File : ccf_2020_qa_match_pet.py
"""
Pattern-Exploiting Trainin
转载
2024-10-25 06:41:38
48阅读
1.在客户端执行submit()方法之前,会先去获取一下待读取文件的信息2.将job提交给yarn,这时候会带着三个信息过去(job.split(文件的切片信息),jar.job.xml)3.yarn会根据文件的切片信息去计算将要启动的maptask的数量,然后
原创
2021-12-28 14:42:00
858阅读
hadoop核心是：MapReduce和HDFS （对应着job执行（程序）和文件存储系统（数据的输入和输出）） CRC32作数据交验：在文件Block写入的时候除了写入数据还会写入交验信息,在读取的时候需要交验后再读入。 安全模式：不能写或删文件。系统启动时检查各个DataNode上...
转载
2013-12-09 16:09:00
183阅读
2评论
大数据技术 —— MapReduce 简介 本文为senlie原创，转载请保留此地址：http://www.cnblogs.com/senlie/ 1.概要很多计算在概念上很直观，但由于输入数据很大，为了能在合理的时间内完成，这些计算必须分布在数以百计数以千计的机器上。例如处理爬取得到的文档、网页请
转载
2018-08-16 11:37:00
197阅读
2评论
1.Hive简述 1.1 Hive是什么 Hive是数据仓库.它是构建在Hadoop之上的,通过解析QL(Hive SQL),转换成MR任务(Tez,Spark......)去提交执行. RDBMS一般是写验证,而Hive是读验证,即数据进入不会验证数据是否符合要求,只在读取的时候检查,解析具体字段 1.2 Hive的优缺点 优点: 可以直接访问HDFS,或者其它的
转载
2023-11-13 12:42:49
119阅读
一，调优基础 ：1 ，连接暗示 ：需求 ： 让 join 发生在 map 端sql ：select /*+ mapjoin(customers) */ a.*,b.*
from customers a left outer join orders b
on a.id=b.cid;2 ，hive 执行计划hql 在执行的时候，是转化成了什么样的 mr 去执行的。3 ，查看执行计划 ： expla
转载
2023-09-05 15:24:40
111阅读
Pig是一种编程语言，它简化了Hadoop常见的工作任务。Pig可加载数据、表达转换数据以及存储最终结果。Pig内置的操作使得半结构化数据变得有意义（如日志文件）。同时Pig可扩展使用Java中添加的自定义数据类型并支持数据转换。 Hive在Hadoop中扮演数据仓库的角色。Hive添加数据的结构在HDFS（hive superimposes structure on data in HDFS）
转载
2023-09-12 03:47:08
113阅读
MR数据流向示意图步骤 1输入文件从HDFS流向Mapper节点。在一般情况下，map所需要的数据就存在本节点，这就是数据本地化计算的优势，但是往往集群中数据分布不均衡(1000台节点，数据冗余度是10，每个文件并不能均匀分布在每个节点上)，而MR的计算槽位是均匀分布在节点上的(配置文件中指定的map和reduce数量)，所以势必有些计算节点需要通过数据传输从别的节点获取计算数据。步骤 2Mapp
转载
2023-12-19 19:51:26
96阅读
