在上一节我们分析了TaskTracker如何对JobTracker分配过来的任务进行初始化,并创建各类JVM启动所需的信息,最终创建JVM的整个过程,本节我们继续来看,JVM启动后,执行的是Child类中的Main方法,这个方法是如何执行的. 1,从命令参数中解析相应参数,获取JVMID.建立RPC连接.启动日志线程等初始化操作: 父进程(即TaskTracker)在启动子进程时,会加入一些参数,如本机的IP.端口.TaskAttemptID等等,通过解析可以得到JVMID. String ho…

上一节分析了Job由JobClient提交到JobTracker的流程,利用RPC机制,JobTracker接收到Job ID和Job所在HDFS的目录,够早了JobInProgress对象,丢入队列,另一个线程从队列中取出JobInProgress对象,并丢入线程池中执行,执行JobInProgress的initJob方法,我们逐步分析. public void initJob(JobInProgress job) { if (null == job) { LOG.info("Init on…

在上一节我们分析了Child子进程启动,处理Map.Reduce任务的主要过程,但对于一些细节没有分析,这一节主要对MapOutputBuffer这个关键类进行分析. MapOutputBuffer顾名思义就是Map输出结果的一个Buffer,用户在编写map方法的时候有一个参数OutputCollector: void map(K1 key, V1 value, OutputCollector<K2, V2> output, Reporter reporter) throws IOExcep…

在上一节分析了TaskTracker和JobTracker之间通过周期的心跳消息获取任务分配结果的过程.中间留了一个问题,就是任务到底是怎么分配的.任务的分配自然是由JobTracker做出来的,具体来说,存在一个抽象类:TaskScheduler,主要负责分配任务,继承该类的有几个类: CapacityTaskScheduler.FairScheduler.JobQueueTaskScheduler(LimitTasksPerJobTaskScheduler又继承于该类). 从名字大致可以看出…

在上面一节我们分析了JobTracker调用JobQueueTaskScheduler进行任务分配,JobQueueTaskScheduler又调用JobInProgress按照一定顺序查找任务的流程,获得了任务之后,将任务封装为TaskTrackerAction数组返回的整个过程.TaskTracker通过心跳响应接收到了这个数组.本节我们继续分析,TaskTracker拿到了这个数组之后,如何对任务进行处理的. 1,TaskTracker在其方法offerService中,将得到的任务加入队…

上一节以WordCount分析了MapReduce的基本执行流程,但并没有从框架上进行分析,这一部分工作在后续慢慢补充.这一节,先剖析一下作业提交过程. 在分析之前,我们先进行一下粗略的思考,如果要我们自己设计分布式计算,应该怎么设计呢?假定有100个任务要并发执行,每个任务分别针对一块数据,这些数据本身是分布在多个机器上的,主要面临哪些问题? 1.数据如何分布是首先面临的问题,可能也是影响分布式计算性能的最关键问题.一个超大文件,按照哪种方式切割开来,分别丢到不同的机器?Hadoop的答案是按…

WordCount是一个入门的MapReduce程序(从src\examples\org\apache\hadoop\examples粘贴过来的): package org.apache.hadoop.examples; import java.io.IOException; import java.util.StringTokenizer; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path…

上一节分析到了JobTracker把作业从队列里取出来并进行了初始化,所谓的初始化,主要是获取了Map.Reduce任务的数量,并统计了哪些DataNode所在的服务器可以处理哪些Split等等,将这些信息缓存起来,但还没有进行实质的分配.等待TaskTracker跟自己通信. TaskTracker一般运行于DataNode之上,下面是它的声明,可见,是一个线程类: /******************************************************* * TaskT…

一.MapReduce概述 MapReduce 是 Hadoop 的核心组成, 是专用于进行数据计算的,是一种分布式计算模型.由Google提出,主要用于搜索领域,解决海量数据的计算问题. MapReduce由两个阶段组成:Map和Reduce,用户仅仅须要实现map()和reduce()两个函数.就可以实现分布式计算.非常easy.这两个函数的形參是key.value对,表示函数的输入输出信息. map.reduce键值对格式 二.MapReduce体系结构及工作流程 1.JobTracker…

主要内容: mapreduce编程模型再解释: ob提交方式: windows->yarn windows->local : linux->local linux->yarn: 本地运行debug调试观察 mapreduce体系很庞大,我们需要一条合适的线,来慢慢的去理解和学习. 1.mapreduce编程模型和mapreduce模型实现程序之间的关系 1.1.mapreduce的编程模型 对mapreduce的总结: 如果只考虑数据处理的逻辑,撇开分布式的概念,其实mapredu…

第1章 MapReduce概述 定义:是一个分布式运算程序的编程框架 优缺点:易于编程.良好的扩展性.高容错性.适合PB级以上数据的离线处理 核心思想:MapReduce 编程模型只能包含一个Map 阶段和一个Reduce 阶段 MapReduce进程:MrAppMaster,负责整个程序的过程调度及状态协调MapTask,负责map阶段的数据处理ReduceTask,负责reduce阶段的数据处理 官方WordCount源码:Map 类.Reduce 类.驱动类组成 常用数据序列化类型:Had…

http://cnodejs.org/topic/51a8a9ed555d34c67831fb8b http://garyli.iteye.com/blog/2079158 MapReduce应该算是MongoDB操作中比较复杂的了,自己开始理解的时候还是动了动脑子的,所以记录在此! 命令语法:详细看 db.runCommand( { mapreduce : 字符串,集合名, map : 函数,见下文 reduce : 函数,见下文 [, query : 文档,发往map函数前先给过渡文档] […

今天做了一个hadoop分享,总结下来,包括mapreduce,及shuffle深度讲解,还有YARN框架的详细说明等. v\:* {behavior:url(#default#VML);} o\:* {behavior:url(#default#VML);} w\:* {behavior:url(#default#VML);} .shape {behavior:url(#default#VML);} Normal 0 false 7.8 磅 0 2 false false false EN-U…

Python源代码剖析笔记3-Python执行原理初探 本文简书地址:http://www.jianshu.com/p/03af86845c95 之前写了几篇源代码剖析笔记,然而慢慢觉得没有从一个宏观的角度理解python执行原理的话,从底向上分析未免太easy让人疑惑.不如先从宏观上对python执行原理有了一个基本了解,再慢慢探究细节.这样或许会好非常多. 这也是近期这么久没有更新了笔记了,一直在看源代码剖析书籍和源代码.希望能够从一个宏观层面理清python执行原理.人说读书从薄读厚,再从…

 本系列文章由@二货梦想家张程 所写,转载请注明出处. 作者:ZeeCoder  微博链接:http://weibo.com/zc463717263 我的邮箱:michealfloyd@126.com   欢迎大家发邮件来和我交流编程心得 you are what you read!与大家共勉! -------------------------------------------------分割线:ZeeCoder--------------------------------------…

mapreduce基础概念 mapreduce是一个分布式计算框架(hadoop是mapreduce框架的一个免费开源java实现). mapreduce要点 主节点(master node)控制mapreduce的作业流程 mapreduce的作业可分为map任务和reduce任务 map任务之间不做数据交流,reduce同理 在map和reduce阶段有一个sort或combine阶段 数据被重复放在不同的机器上,以防某个机器失效 map和reduce传输数据的形式为key/value对…

摘要:分析NoteEditor这个类和以及Content Provider机制 NoteEditor深入分析 首先来弄清楚“日志编辑“的状态转换,通过上篇文章的方法来做下面这样一个实验,首先进入“日志编辑“时会触发onCreate和onResume,然后用户通过Option Menu选择”Edit title”后,会触发onSaveInstanceState和onPause,最后,用户回到编辑界面,则再次触发onResume. 最终通过LogCat可以得到下图: 那么下面就按照上述顺序对此类进行…

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…

map和reduce都是Python中的内置函数 map函数接受两个参数,第一个参数是函数,第二个参数是列表,将函数依次作用于列表中的元素,并返回一个元素 reduce同样以函数和列表作为参数,区别在于,reduce的函数参数,接收两个参数,为列表参数的元素与之前运算的函数结果.可用于求和等. map和reduce大大减少了代码量,提高了代码的易读性.可根据需求配合python的其他内置函数使用,比如lambda,capitalize等.…

感觉廖雪峰的官网http://www.liaoxuefeng.com/里面的教程不错,所以学习一下,把需要复习的摘抄一下. 以下内容主要为了自己复习用,详细内容请登录廖雪峰的官网查看. Python内建了map()和reduce()函数. 我们先看map.map()函数接收两个参数,一个是函数,一个是Iterable,map将传入的函数依次作用到序列的每个元素,并把结果作为新的Iterator返回. 举例说明,比如我们有一个函数f(x)=x2,要把这个函数作用在一个list [1, 2, 3,…

hadoop中map和reduce的数量设置,有以下几种方式来设置 一.mapred-default.xml 这个文件包含主要的你的站点定制的Hadoop.尽管文件名以mapred开头,通过它可以控制用户maps和 reduces的默认的设置. 下面是一些有用变量: 名字 含义 dfs.block.size 分布式文件系统中每个数据块的大小 (bytes) io.sort.factor 合并排序时每层输入的文件数 io.sort.mb 排序输入的reduce时缓存大小 io.file.buffe…

本文主要讲解三个问题:       1 使用Java编写MapReduce程序时,如何向map.reduce函数传递参数.       2 使用Streaming编写MapReduce程序(C/C++, Shell, Python)时,如何向map.reduce脚本传递参数.       3 使用Streaming编写MapReduce程序(C/C++, Shell, Python)时,如何向map.reduce脚本传递文件或文件夹.          (1) streaming 加载本地单个文…

java8中的map和reduce 标签: java8函数式mapreduce 2014-06-19 19:14 10330人阅读 评论(4) 收藏 举报  分类: java(47)  FP(2)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. java8中最受人期待的就是lambda,引入了map和reduce.map和reduce可以构成几乎所有的函数式操作. map final List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4); …

Hadoop在运行一个mapreduce job之前,需要估算这个job的maptask数和reducetask数.首先分析一下job的maptask数,当一个job提交时,jobclient首先分析job被拆分的split数量,然后吧job.split文件放置在HDFS中,一个job的MapTask数量就等于split的个数. job.split中包含split的个数由FileInputFormat.getSplits计算出,方法的逻辑如下: 1.  读取参数mapred.map.tasks,…

之前在本地配置了hadoop伪分布模式,hdfs用起来没问题,mapreduce的单机模式也没问题. 今天写了个程序,想在伪分布式上跑一下mapreduce,结果出现 map 100% reduce 0%,重试几次都是这样,用单机模式mapreduce+伪分布的hdfs运行却没问题. 以为自己代码写水了,但是发现自带的hadoop-examples都没法运行,看来是配置有问题. 前几天在照着三本书学hadoop,于是把三本书配置全又看了一遍,还是没解决. 完全按hadoop官方文档配置,还是不行…

上次说到,当MapLauncher或ReduceLancher(用于执行任务的线程,它们扩展自TaskLauncher),从它们所维护的LinkedList也即队列中获取到TaskInProgress,并且TaskTracker有空闲的slot时,该线程就调用了TaskTracker的startNewTask(tip)方法,如下所示: public void run() { while (!Thread.interrupted()) { try { TaskInProgress tip; Tas…

TaskTracker执行map或reduce任务的过程(二) 上次说到,当MapLauncher或ReduceLancher(用于执行任务的线程,它们扩展自TaskLauncher),从它们所维护的LinkedList也即队列中获取到TaskInProgress,并且TaskTracker有空闲的slot时,该线程就调用了TaskTracker的startNewTask(tip)方法,如下所示: public void run() { while (!Thread.interrupted())…

[MapReduce] 如何向map和reduce脚本传递参数,加载文件和目录 分类: hadoop2014-04-28 21:30 1553人阅读 评论(0) 收藏 举报 hadoop 本文主要讲解三个问题:       1 使用Java编写MapReduce程序时,如何向map.reduce函数传递参数.       2 使用Streaming编写MapReduce程序(C/C++, Shell, Python)时,如何向map.reduce脚本传递参数.       3 使用Streami…

http://blog.csdn.net/chaoping315/article/details/6221440 在hadoop 中一个Job中可以按顺序运行多个mapper对数据进行前期的处理,再进行reduce,经reduce后的结果可经个经多个按顺序执行的mapper进行后期的处理,这样的Job是不会保存中间结果的,并大大减少了I/O操作. 例如:在一个Job中,按顺序执行 MAP1->MAP2->REDUCE->MAP3->MAP4 在这种链式结构中,要将MAP2与REDU…

1.map和reduce的数量过多会导致什么情况?2.Reduce可以通过什么设置来增加任务个数?3.一个task的map数量由谁来决定?4.一个task的reduce数量由谁来决定? 一般情况下,在输入源是文件的时候,一个task的map数量由splitSize来决定的,那么splitSize是由以下几个来决定的goalSize = totalSize / mapred.map.tasksinSize = max {mapred.min.split.size, minSplitSize}spl…