最近在准备抽取数据的工作.有一个id集合200多M,要从另一个500GB的数据集合中抽取出所有id集合中包含的数据集.id数据集合中每一个行就是一个id的字符串(Reduce side join要在每行的行尾加“,”号,而Map side join不必,如果加了也可以处理掉),类似,500GB的数据集合中每一行是某一id对应的全记录,用“,”号分隔. 为什么不在hive或者pig下面搞这个操作呢?主要是因为Hive配置了Kerberos认证之后,还有一个问题没有解决,包含metastore的主机…

hadoop的压缩解压缩 hadoop对于常见的几种压缩算法对于我们的mapreduce都是内置支持,不需要我们关心.经过map之后,数据会产生输出经过shuffle,这个时候的shuffle过程特别需要消耗网络资源,它传输的数据量越少,对作业的运行时间越有意义,在这种情况下,我们可以对输出进行一个压缩.输出压缩之后,reducer就要接收,然后再解压,reducer处理完之后也需要做输出,也可以做压缩.对于我们程序而言,输入的压缩是我们原来的,不是程序决定的,因为输入源就是这样子,reduce…

reduce端的join算法: 例子: 商品表数据 product: pidp0001,小米5,1000,2000p0002,锤子T1,1000,3000 订单表数据 order:       pid1001,20150710,p0001,21002,20150710,p0002,31002,20150710,p0003,3 mapReduce可以实现sql语句的功能:select ......from product p left join order o on p.pid = o.pid 思…

1.Map端的Combiner. 通过单词计数WordCountApp.java的例子,如何在Map端设置Combiner... 只附录部分代码: /** * 以文本 * hello you * hello me * 为例子. * map方法调用了两次,因为有两行 * k2 v2 键值对的数量有几个? * 有4个.有四个单词. * * 会产生几个分组? * 产生3个分组. * 有3个不同的单词. * */ public class WordCountApp { public static voi…

We are going to explain how join works in MR , we will focus on reduce side join and map side join. Reduce Side Join Assuming we have 2 datasets , one is user information(id, name...) , the other is comments made by users(user id, content, date...).…

关于reduce边join,其最重要的是使用MultipleInputs.addInputPath这个api对不同的表使用不同的Map,然后在每个Map里做一下该表的标识,最后到了Reduce端再根据标识区分对应的表! Reduce Side Join Example User and comment join In thisexample, we'll be using theusers and comments tables from the StackOverflow dataset. S…

1. 简单介绍 reduce side  join是全部join中用时最长的一种join,可是这样的方法可以适用内连接.left外连接.right外连接.full外连接和反连接等全部的join方式.reduce side  join不仅能够对小数据进行join,也能够对大数据进行join,可是大数据会占用大量的集群内部网络IO,由于全部数据终于要写入到reduce端进行join. 假设要做join的数据量很大的话.就不得不用reduce join了. 2. 适用场景 -join的两部分数据量很大…

转自  http://blog.csdn.net/bigdatahappy/article/details/41726389 转这个目的,是因为该贴子中调优思路不错,值得学习 搜索推荐有一个job,1000多个map,200个reduce,运行到最后只剩一个reduce(10.39.6.130上)的时候,出现以下异常,导致job失败: 2014-12-04 15:49:04,297 INFO [main] org.apache.hadoop.mapred.Merger: Down to the …

先贴一张原理图(摘自hadoop权威指南第三版) 实际中看了半天还是不太理解其中的Partition,和reduce端的二次排序,最终根据实验来结果来验证自己的理解 1eg 数据如下 2014010114 标识20140101日的温度为14度,需求为统计每年温度的最最高值 2014010114 2014010216 2014010317 2014010410... Partition 实际是根据map 任务的key,以及reduce任务的数量来决定最终来由那个reduce来处理,默认指定redu…

http://blog.csdn.net/u011239443/article/details/56843264 在<深入理解Spark 2.1 Core (九):迭代计算和Shuffle的原理与源代码分析 >我们解说了.以传统Hadoop MapReduce相似的从HDFS中读取数据,再到rdd.HadoopRDD.compute便能够调用函数f,即map中的函数的过程.在<深入理解Spark 2.1 Core (十):Shuffle map端的原理与源代码分析>我们深入解说了s…