在近期的工作中,我需要用脚本来运行mapreduce,并且要判断运行的结果,根据结果来做下一步的动作. 开始我想到shell中获得上一条命令运行结果的方法,即判断"$?"的值 if [ $? -eq 0 ];then #do something fi 但是有时候即便mapreduce运行失败了,也还是会进入判断结构中. 后来查阅了相关资料,得知hadoop中可以使用yarn的命令,来获得job的状态,包括job名称.完成百分比.当前状态等参数,其实就和yarn的web界面查看到的数据一…

近期在做数据分析的时候.须要在mapreduce中调用c语言写的接口.此时就须要把动态链接库so文件分发到hadoop的各个节点上,原来想自己来做这个分发,大概过程就是把so文件放在hdfs上面,然后做mapreduce的时候把so文件从hdfs下载到本地,但查询资料后发现hadoop有对应的组件来帮助我们完毕这个操作,这个组件就是DistributedCache,分布式缓存,运用这个东西能够做到第三方文件的分发和缓存功能,以下具体解释: 假设我们须要在map之间共享一些数据,假设信息量不大,我…

在比较四中压缩方法之前,先来点干的,说一下在MapReduce的job中怎么使用压缩. MapReduce的压缩分为map端输出内容的压缩和reduce端输出的压缩,配置很简单,只要在作业的conf中配置即可 //配置压缩 conf.setBoolean("mapred.out.compress", true);//配置map输出的压缩 conf.setBoolean("mapred.output.compress", true); //配置reduce输出的压缩…

MapReduce的流程分为11个步骤,4个实体 1.客户端:编写MapReduce的代码,配置作业,提交作业 2.JobTracker:初始化作业,分配作业,与TaskTracker通信,协调整个作业的执行 3.TaskTracker:保持JobTracker的通信,在分配的数据段上执行Map和Reduce任务,一个Hadoop中可以包含多个TaskTracker 4.HDFS:保存作业的数据.配置信息等,保存作业结果.…

转载自:http://zengzhaozheng.blog.51cto.com/8219051/1392961 1.在Reudce端进行连接. 在Reudce端进行连接是MapReduce框架进行表之间join操作最为常见的模式,其具体的实现原理如下: Map端的主要工作:为来自不同表(文件)的key/value对打标签以区别不同来源的记录.然后用连接字段作为key,其余部分和新加的标志作为value,最后进行输出. reduce端的主要工作:在reduce端以连接字段作为key的分组已经完成,…

mapreduce过程key 和value分别存什么值 https://blog.csdn.net/csdnliuxin123524/article/details/80191199 Mapper抽象类参数 Mapper< Object, Text, Text, IntWritable> Mapper< Text, Text, Text, Text> Mapper< Text, IntWritable, Text, IntWritable> 第一二个表示输入map的ke…

我准备学习用hadoop来实现下面的过程: 词频统计 存储海量的视频数据 倒排索引 数据去重 数据排序 聚类分析 ============= 先写这么多…

MR任务默认配置: job.setMapperClass() Mapper Mapper将输入的<key,value>对原封不动地作为中间结果输出 job.setMapperOutputKeyClass() 与map结果的k类型一致 设置中间结果的key的类型 job.setMapperOutputValueClass() 与map结果的v类型一致 设置中间结果的value的类型 job.setReducerClass() Reducer Reducer将中间结果直接输出为最终结果. job.…

前言 本章主要讲述了如何在mapreduce任务中添加自定义的计数器,从所有任务中聚合信息,并且最终输出到mapreduce web ui中得到统计信息. 准备工作 数据集:ufo-60000条记录,这个数据集有一系列包含下列字段的UFO目击事件记录组成,每条记录的字段都是以tab键分割,请看http://www.cnblogs.com/cafebabe-yun/p/8679994.html sighting date:UFO目击事件发生时间 Recorded date:报告目击事件的时间 Lo…

主要内容:mapreduce整体工作机制介绍:wordcont的编写(map逻辑 和 reduce逻辑)与提交集群运行:调度平台yarn的快速理解以及yarn集群的安装与启动. 1.mapreduce整体工作机制介绍 回顾第HDFS第一天单词统计实例(HDFS版wordcount): 统计HDFS的/wordcount/input/a.txt文件中的每个单词出现的次数——wordcount 但是,进一步思考:如果文件又多又大,用上面那个程序有什么弊端? 慢!因为只有一台机器在进行运算处理 从这个…