Hadoop里的Partitioner

人们对于Mapreduce程序刚開始时都觉得仅仅须要一个reduce就够了. 毕竟,在你处理数据之前一个reducer已经把数据都分好类了,有谁不喜欢分好类的数据呢. 可是这样我们就忽略了并行计算的优势. 假设仅仅有一个reducer.我们的云计算就退化成了一个小雨点. 在多个reducer的情况下,我们须要某种机制来控制mapper的结果的分配问题.这是就Partitioner的工作了. 在默认情况下.hadoop通过比較key的hash值来分配,默认使用HashPartitioner.有时默…

Hadoop中的Partitioner浅析

转自:http://blog.csdn.net/b1198103958/article/details/47169105 Hadoop里面的MapReduce编程模型,非常灵活,大部分环节我们都可以重写它的API,来灵活定制我们自己的一些特殊需求. 今天散仙要说的这个分区函数Partitioner,也是一样如此,下面我们先来看下Partitioner的作用: 对map端输出的数据key作一个散列,使数据能够均匀分布在各个reduce上进行后续操作,避免产生热点区. 大部分情况下,我们都会使用默认…

Hadoop里的数据挖掘应用-Mahout——学习笔记<三>

之前有幸在MOOC学院抽中小象学院hadoop体验课. 这是小象学院hadoop2.X的笔记由于平时对数据挖掘做的比较多,所以优先看Mahout方向视频. Mahout有很好的扩展性与容错性(基于HDFS&MapReduce开发),实现了大部分常用的数据挖掘算法(聚类.分类.推荐算法)不过数据挖掘调参和业务理解是关键,个人觉得真正想学习的话,还是看正规机器学习的课程比较好. 这里省略了大部分比较技术那一块的笔记... 虽然mahout在速度上有天然优势.但R/Python其实也在接入hadoo…

day07 hadoop里面的RPC框架使用

PS: RPC远程调用 Webservice啥的都是远程调用.下面简单介绍其使用过程 Hadoop已经实现了RPC框架,不用我们自己写,不过需要我们注意几点:1.发布服务端和客户端必须包名相同 1.服务端---发布服务 package cn.itcast.bigdata.hadooprpc.service; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.ipc.RPC; import org.apach…

【hadoop】有参考价值的博客整理

好文章的网址: hadoop shuffle机制中针对中间数据的排序过程详解(源代码级) Hadoop mapreduce原理学习与 Hadoop 对比,如何看待 Spark 技术? 深入理解Hadoop集群和网络 Hadoop实战-中高级部分之 Hadoop MapReduce工作原理 :http://si[]shu[]ok.com/forum/blogPost/list/5965.html Hadoop中两表JOIN的处理方法 [博文推荐]Hadoop中MapReduce多种join实…

如何使用Hadoop的Partitioner

如何使用Hadoop的Partitioner 博客分类: Hadoop hadooppartition Hadoop里面的MapReduce编程模型,非常灵活,大部分环节我们都可以重写它的API,来灵活定制我们自己的一些特殊需求. 今天散仙要说的这个分区函数Partitioner,也是一样如此,下面我们先来看下Partitioner的作用: 对map端输出的数据key作一个散列,使数据能够均匀分布在各个reduce上进行后续操作,避免产生热点区. Hadoop默认使用的分区函数是Hash…

Hadoop学习笔记—9.Partitioner与自定义Partitioner

一.初步探索Partitioner 1.1 再次回顾Map阶段五大步骤在第四篇博文<初识MapReduce>中,我们认识了MapReduce的八大步凑,其中在Map阶段总共五个步骤,如下图所示: 其中,step1.3就是一个分区操作.通过前面的学习我们知道Mapper最终处理的键值对<key, value>,是需要送到Reducer去合并的,合并的时候,有相同key的键/值对会送到同一个Reducer节点中进行归并.哪个key到哪个Reducer的分配过程,是由Partition…

hadoop streaming字段排序介绍

我们在使用hadoop streaming的时候默认streaming的map和reduce的separator不指定的话,map和reduce会根据它们默认的分隔符来进行排序 map.reduce:默认的分隔符是\t(读入数据) 得到的结果都是按第一个分隔符排序去重后的结果假设我们的有这么一列数据:USER IP DIR 我们想得到某一个用户的某一个ip的一系列dir,那我们应该怎么办呢? 这里我们就会用到streaming map和reduce的separator来指定key来进行排序和去…

hadoop之计数器和管道的mrunit测试

引言 hadoop的调试真心让人灰常恼火,而且从企业实际出发,集群的资源是有限的,不可能在集群上跑一遍又一遍根据log去调试代码,那么使用MRUnit编写测试单元,显得尤为重要.MRUnit中的MapReduce Driver可以测试一组Map/Reduce或者Combiner. PipelineMapReduceDriver可以测试Map/Reduce作业工作流.目前,MRUnit还没有Partitioner对应的驱动. MRUnit使开发人员在面对Hadoop特殊的架构的时候也能进行TDD和…

Hadoop的改进实验（中文分词词频统计及英文词频统计）（4/4）

声明: 1)本文由我bitpeach原创撰写,转载时请注明出处,侵权必究. 2)本小实验工作环境为Windows系统下的百度云(联网),和Ubuntu系统的hadoop1-2-1(自己提前配好).如不清楚配置可看<Hadoop之词频统计小实验初步配置> 3)本文由于过长,无法一次性上传.其相邻相关的博文,可参见<Hadoop的改进实验(中文分词词频统计及英文词频统计) 博文目录结构>,以阅览其余三篇剩余内容文档. (五)单机伪分布的英文词频统计Python&Streamin…

hadoop学习笔记（九）：mapReduce1.x和2.x

一.MapReduce1.0的数据分割到数据计算的过程 MapReduce是我们再进行离线大数据处理的时候经常要使用的计算模型,MapReduce的计算过程被封装的很好,我们只用使用Map和Reduce函数 nput Input但是输入文件的存储位置, 但是注意这里并一定是一些博客说的当然是HDFS似的分布式文件系统位置,默认是HDFS文件系统,当然也可以修改. ,它也可以是本机上的文件位置.我们来仔细分析下input 首先我们知道要和JobTracker打交道是离不开JobClient这个接…

Hadoop 全分布模式平台搭建

现将博客搬家至CSDN,博主改去CSDN玩玩~ 传送门:http://blog.csdn.net/sinat_28177969/article/details/54138163 Ps:主要答疑区在本帖最下方,疑点会标注出来.个人在配置过程中遇到的困难都会此列举. 实验介绍: 本次实验主要介绍了Hadoop平台的两个核心工具,HDFS和Mapreduce,结合这两个核心在Linux下搭建基于YARN集群的全分布模式的Hadoop架构. 实验案例,基于Hadoop平台下的Wordcount分词统计的…

Hadoop学习笔记—3.Hadoop RPC机制的使用

一.RPC基础概念 1.1 RPC的基础概念 RPC,即Remote Procdure Call,中文名:远程过程调用: (1)它允许一台计算机程序远程调用另外一台计算机的子程序,而不用去关心底层的网络通信细节,对我们来说是透明的.因此,它经常用于分布式网络通信中. RPC协议假定某些传输协议的存在,如TCP或UDP,为通信程序之间携带信息数据.在OSI网络通信模型中,RPC跨越了传输层和应用层.RPC使得开发包括网络分布式多程序在内的应用程序更加容易. (2)Hadoop的进程间交互都是通过R…

FineReport中hadoop,hive数据库连接解决方案

1. 描述 Hadoop是个很流行的分布式计算解决方案,Hive是基于hadoop的数据分析工具.一般来说我们对Hive的操作都是通过cli来进行,也就是Linux的控制台,但是,这样做本质上是每个连接都存放一个元数据,各个之间都不相同,这样的模式用来做一些测试比较合适,并不适合做产品的开发和应用. 因此,就产生了Hive的JDBC连接的方式.本文介绍报表开发工具FineReport中,hadoop.hive数据库连接方法. 2. 步骤 Hive提供了jdbc驱动,使得我们可以连接Hive并进行…

【hadoop】——压缩工具比较

文件压缩主要有两个好处,一是减少了存储文件所占空间,另一个就是为数据传输提速.在hadoop大数据的背景下,这两点尤为重要,那么我现在就先来了解下hadoop中的文件压缩. hadoop里支持很多种压缩格式,我们看一个表格: DEFLATE是同时使用了LZ77算法与哈夫曼编码(Huffman Coding)的一个无损数据压缩算法,源代码可以在zlib库中找到.gzip是以DEFLATE算法为基础扩展出来的一种算法. 所有的压缩算法都是空间和时间的转换,更快压缩时间还是更小的压缩比,可以通过参数来…

别老扯什么Hadoop了，你的数据根本不够大

本文原名“Don't use Hadoop when your data isn't that big ”,出自有着多年从业经验的数据科学家Chris Stucchio,纽约大学柯朗研究所博士后,搞过高频交易平台,当过创业公司的CTO,更习惯称自己为统计学者.对了,他现在自己创业,提供数据分析.推荐优化咨询服务,他的邮件是:stucchio@gmail.com . “你有多少大数据和Hadoop的经验?”他们问我.我一直在用Hadoop,但很少处理几TB以上的任务.我基本上只是一个大数据新手——…

Hadoop RPC机制的使用

学习笔记：Twitter核心数据类库团队的Hadoop优化经验

一.来源 Streaming Hadoop Performance Optimization at Scale, Lessons Learned at Twitter (Data platform @Twitter) 二.观后感 2.1 概要此稿介绍了Twitter的核心数据类库团队,在使用Hadoop处理离线任务时,使用的性能分析方法,及由此发现的问题和优化手段,对如何使用JVM/HotSpot profile(-Xprof)分析Hadoop Job的方法调用开销.Hadoop配置对象的高开…

hadoop学习笔记：hadoop文件系统浅析

1.什么是分布式文件系统? 管理网络中跨多台计算机存储的文件系统称为分布式文件系统. 2.为什么需要分布式文件系统了? 原因很简单,当数据集的大小超过一台独立物理计算机的存储能力时候,就有必要对它进行分区(partition)并存储到若干台单独计算机上. 3.分布式系统比传统的文件的系统更加复杂因为分布式文件系统架构在网络之上,因此分布式系统引入了网络编程的复杂性,所以分布式文件系统比普通文件系统更加复杂. 4.Hadoop的文件系统很多童鞋会把hdfs等价于hadoop的文件系统,其实ha…

Hadoop基础教程-运行环境搭建

一.Hadoop是什么一个分布式系统基础架构,由Apache基金会所开发.用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序.充分利用集群的威力进行高速运算和存储. Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFS.HDFS有高容错性的特点,并且设计用来部署在低廉的(low-cost)硬件上:而且它提供高传输率(high throughput)来访问应用程序的数据,适合那些有着超大数据集(large data set)的应用…

Hadoop集群（第10期）_MapReduce与MySQL交互

2.MapReduce与MySQL交互 MapReduce技术推出后,曾遭到关系数据库研究者的挑剔和批评,认为MapReduce不具备有类似于关系数据库中的结构化数据存储和处理能力.为此,Google和MapReduce社区进行了很多努力.一方面,他们设计了类似于关系数据中结构化数据表的技术(Google的BigTable,Hadoop的HBase)提供一些粗粒度的结构化数据存储和处理能力:另一方面,为了增强与关系数据库的集成能力,Hadoop MapReduce提供了相应的访问关系数据库库的编…

在单机Hadoop上面增加Slave

之前的文章已经介绍了搭建单机Hadoop, HBase, Hive, Spark的方式:link 现在希望在单机的基础上,加一个slave. 首先需要加上信任关系,加信任关系的方式,见前一篇文章:link 把05和06这两台机器,分别和对方添加上信任关系. 把05上面的目录 /home/work/data/installed/hadoop-2.7.3/ 拷贝到06机器, 把 etc/hadoop 里面的 IP 10.117.146.12 都改成 11 然后06机器要安装 jumbo 和 Jav…

Hadoop学习笔记(1)

Hadoop是什么?先问一下百度吧: [百度百科]一个分布式系统基础架构,由Apache基金会所开发.用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序.充分利用集群的威力进行高速运算和存储. Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFS.HDFS有高容错性的特点,并且设计用来部署在低廉的(low-cost)硬件上:而且它提供高传输率(high throughput)来访问应用程序的数据,适合那些有着超大数据集(large…

Hadoop学习笔记(1) ——菜鸟入门

Hadoop学习笔记(1) ——菜鸟入门 Hadoop是什么?先问一下百度吧: [百度百科]一个分布式系统基础架构,由Apache基金会所开发.用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序.充分利用集群的威力进行高速运算和存储. Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFS.HDFS有高容错性的特点,并且设计用来部署在低廉的(low-cost)硬件上:而且它提供高传输率(high throughput)来访问应用程序…

你的数据根本不够大，别老扯什么Hadoop了

本文原名"Don't use Hadoop when your data isn't that big ",出自有着多年从业经验的数据科学家Chris Stucchio,纽约大学柯朗研究所博士后,搞过高频交易平台,当过创业公司的CTO,更习惯称自己为统计学者.对了,他现在自己创业,提供数据分析.推荐优化咨询服务,他的邮件是:stucchio@gmail.com . 有人问我,"你在大数据和Hadoop方面有多少经验?"我告诉他们,我一直在使用Hadoop…

Hadoop概念学习系列之Hadoop HA进一步深入（二十八）

对于Hadoop里的HA,有hdfs HA和resourcemanger HA之分. 1.hdfs HA 为什么引入federation? 因为,这样能达到允许在一个集群里,有多对namenode.通常引入hdfs HA后,是一对namenode.但,在其后,又引入了federation. 以上是,weekend01(active).weekend02(standby) 当weekend01给kill 掉namenode , 变成weekend01(standby).weekend02(acti…