一.Combiner 在MapReduce编程模型中,在Mapper和Reducer之间有一个非常重要的组件,主要用于解决MR性能瓶颈问题 combiner其实属于优化方案,由于带宽限制,应该尽量map和reduce之间的数据传输数量.它在Map端把同一个key的键值对合并在一起并计算,计算规则和reduce一致,所以combiner也可以看作特殊的Reducer(本地reduce). 执行combiner操作要求开发者必须在程序中设置了combiner(程序中通过job.setCombiner…

第2节 mapreduce深入学习:7.MapReduce的规约过程combiner 每一个 map 都可能会产生大量的本地输出,Combiner 的作用就是对 map 端的输出先做一次合并,以减少在 map 和 reduce 节点之间的数据传输量,以提高网络IO 性能,是 MapReduce 的一种优化手段之一.    combiner 是 MR 程序中 Mapper 和 Reducer 之外的一种组件    combiner 组件的父类就是 Reducer    combiner 和…

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…

参考文章 参考文章2 shuffle的过程分析 Hadoop学习笔记:MapReduce框架详解 谈mapreduce运行机制,可以从很多不同的角度来描述,比如说从mapreduce运行流程来讲解,也可以从计算模型的逻辑流程来进行讲解,也许有些深入理解了mapreduce运行机制还会从更好的角度来描述,但是将mapreduce运行机制有些东西是避免不了的,就是一个个参入的实例对象,一个就是计算模型的逻辑定义阶段,我这里讲解不从什么流程出发,就从这些一个个牵涉的对象,不管是物理实体还是逻辑实体.…

一.Combiner的出现背景 1.1 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,step1.5是一个可选步骤,它就是我们今天需要了解的 Map规约 阶段.现在,我们再来看看前一篇博文<计数器与自定义计数器>中的第一张关于计数器的图: 我们可以发现,其中有两个计数器:Combine output records和Combine input records,他们的计数都是…

一:Counter计数器的使用 hadoop计数器:可以让开发人员以全局的视角来审查程序的运行情况以及各项指标,及时做出错误诊断并进行相应处理. 内置计数器(MapReduce相关.文件系统相关和作业调度相关) 也可以通过http://master:50030/jobdetails.jsp查看 /** * 度量,在运行job任务的时候产生了那些j输出.通过计数器可以观察整个计算的过程,运行时关键的指标到底是那些.可以表征程序运行时一些关键的指标. * 计数器 counter 统计敏感单词出现次数…

原文链接http://www.aboutyun.com/thread-7091-1-1.html 1.思想起源: 我们在学习mapreduce,首先我们从思想上来认识.其实任何的奇思妙想,抽象的,好的想法.都来源于我们生活,而我们也更容易理解我们身边所发生事情.所以下面一篇便是从生活的角度,来让我们理解,什么是mapreduce.Hadoop简介(1):什么是Map/Reduce 2.设计思路 我们从思想上认识了mapreduce,那么mapreduce具体是什么,我们需要看得见,摸得着.我们该…

1 思路:0.txt MapReduce is simple1.txt MapReduce is powerfull is simple2.txt Hello MapReduce bye MapReduce 1 map函数:context.write(word:docid, 1) 即将word:docid作为map函数的输出输出key 输出valueMapReduce:0.txt 1is:0.txt 1simple:0.txt 1Mapreduce:1.txt 1is:1.txt 1powerf…

执行步骤:1)准备Map处理的输入数据 2)Mapper处理 3)Shuffle 4)Reduce处理 5)结果输出 三.mapreduce核心概念: 1)split:交由MapReduce作业来处理的数据块,是MapReduce最小的计算单元. HDFS:blocksize 是HDFS中最小的存储单元  128M          默认情况下:他们两是一一对应的,当然我们也可以手工设置他们之间的关系(不建议) 2)InputFormat:    将我们的输入数据进行分片(split):  In…

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…

mapreduce是一种计算模型,是google的一篇论文向全世界介绍了MapReduce.MapReduce其实可以可以用多种语言编写Map或Reduce程序,因为hadoop是java写的,所以通常情况下我们都是选择java编程语言.其实mr的编写格式或者说语法要求很简单,其实复杂的是我们要学会利用这个模型,将问题分解计算. MapReduce计算模型 MapReduce Job 每个mr任务都被初始化成一个job,后续我们在编写自己的第一个mr任务的时候也会感受到.每个job分为Map阶段…

combiner相当于是一个本地的reduce,它的存在是为了减少网络的负担,在本地先进行一次计算再叫计算结果提交给reduce进行二次处理. 现在的流程为: 对于combiner我们有这些理解: Mapper代码展示: package com.nenu.mprd.test; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.io.LongWritable;…

首先我们先来欣赏一下MapReduce的执行过程吧,如下图,自己看,不解释了. Map 和 Reduce 的处理都是基于Key/Value来进行的,在Map中对文件的每一行进行处理,有两个输入参数,KeyInput,ValueInput,然后有两个输出,KeyOut,ValueOut,在Map执行之后有个Combiner,负责把多个Map传过来的Key相同的Value生成一个Iterable接口的集合,也可以自己指定一个Combiner,可以提高性能,要慎用,经过Combiner处理之后,就把处…

为什么需要MapReduce 进行分析数据,计算方便和复用性强:而且是文件级别的 进程包括三个 mrappmaster:负责整个程序管理 maptask:负责map阶段的整个过程 reducemask:负责reduce阶段的整个过程 为什么需要把jar包上传到集群上? 因为不止一个节点需要用到jar包,放到本地不能够被使用,因此放到集群上, namenode会告诉需要的节点,jar包所在位置 hadoop解决问题? 主要解决,海量数据的存储和海量数据的分析计算问题. Hadoop三大发行版本?…

求每一个订单中成交金额最大的那一笔  top1 数据 Order_0000001,Pdt_01,222.8 Order_0000001,Pdt_05,25.8 Order_0000002,Pdt_05,325.8 Order_0000002,Pdt_03,522.8 Order_0000002,Pdt_04,122.4 Order_0000003,Pdt_01,222.8 Order_0000003,Pdt_01,322.8 pom.xml <?xml version="1.0"…

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] […

MapReducer是一种编程模型,用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算.概念"Map(映射)"和"Reduce(化简)"                              一.Mapper     1.Mapper负责"分",把复杂的任务分解为若干个简单的任务执行     2.简单的任务分成:a,数据或计算规模对于原任务要大大缩小.b,就近计算,即分配到所需数据节点进行计算.c,这些已分配好的任务彼此间没有依赖关系. 二.Reduc…

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…

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…

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…

操作背景 jdk的版本为1.8以上 ubuntu12 hadoop2.5伪分布 安装 Hadoop-Eclipse-Plugin 要在 Eclipse 上编译和运行 MapReduce 程序,需要安装 hadoop-eclipse-plugin,可下载 Github 上的 hadoop2x-eclipse-plugin(备用下载地址:http://pan.baidu.com/s/1i4ikIoP). 下载后,将 release 中的 hadoop-eclipse-kepler-plugin-2.…

@ 目录 问题引出 默认Partitioner分区 自定义Partitioner步骤 Partition分区案例实操 分区总结 问题引出 要求将统计结果按照条件输出到不同文件中(分区). 比如:将统计结果按照手机归属地不同省份输出到不同文件中(分区) 默认Partitioner分区 public class HashPartitioner<K,V> extends Partitioner<K,V>{ public int getPartition(K key,V value, in…

MapReduce 介绍 简单介绍: MapReduce思想在生活中处处可见.或多或少都曾接触过这种思想.MapReduce的思想核心是“分而治之”,适用于大量复杂的任务处理场景(大规模数据处理场景). Map负责“分”,即把复杂的任务分解为若干个“简单的任务”来并行处理.可以进行拆分的 前提是这些小任务可以并行计算,彼此间几乎没有依赖关系. Reduce负责“合”,即对map阶段的结果进行全局汇总. MapReduce运行在yarn集群 1. ResourceManager 2. NodeMa…

一.代码实现: package rdb.com.hadoop01.mapreduce; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.FileSystem; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache…

http://blog.csdn.net/tianjun2012/article/category/6794531 http://blog.csdn.net/tianjun2012/article/details/62444281…

一.MapReduce1.x架构 1)jobTracker:JT 作业的管理者 将作业分解成一堆任务:Task(MapTask和ReduceTask) 将任务分派给TaskTracker(TT)运行 作业监控.容错处理(task作业挂了,重启task的机制) 在一定的时间间隔内,JT没有收到TT的心跳信息,TT可能是挂了,TT上运行的任务会被指派到其他TT上去执行. 2)TaskTracker:TT 任务的执行者 在TT上执行Task(MapTask和ReduceTask) 会与JT交互:执行/…

前言 本文主要介绍 MapReduce 的原理及开发,讲解如何利用 Combine.Partitioner.WritableComparator等组件对数据进行排序筛选聚合分组的功能.由于文章是针对开发人员所编写的,在阅读本文前,文章假设读者已经对Hadoop的工作原理.安装过程有一定的了解,因此对Hadoop的安装就不多作说明.请确保源代码运行在Hadoop 2.x以上版本,并以伪分布形式安装以方便进行调试(单机版会对 Partitioner 功能进行限制).文章主要利用例子介绍如何利用 Ma…

  此篇是在零基础学习hadoop到上手工作线路指导(初级篇)的基础,一个继续总结.五一假期:在写点内容,也算是总结.上面我们会了基本的编程,我们需要对hadoop有一个更深的理解:hadoop分为hadoop1.X.hadoop2.X,并且还有hadoop生态系统.这里只能慢慢介绍了.一口也吃不成胖子. hadoop 1.x分为mapreduce与hdfs 其中mapreduce是很多人都需要迈过去的槛,它比较难以理解,我们有时候即使写出了mapreduce程序,但是还是摸不着头脑.我们不知道…

(总感觉上一篇的实现有问题)http://www.cnblogs.com/i80386/p/3444726.html combiner是把同一个机器上的多个map的结果先聚合一次现重新实现一个: 思路:第一个mapreduce仅仅做 <word_docid,count>的统计,即某个单词在某一篇文章里出现的次数.(原理跟wordcount一样,只是word变成了word_docid)第二个mapreduce将word_docid在map阶段拆开,重新组合为<word,docid_coun…

一.MapReduce概述 Hadoop MapReduce是一个分布式计算框架,用于编写批处理应用程序.编写好的程序可以提交到Hadoop集群上用于并行处理大规模的数据集. MapReduce作业通过将输入的数据集拆分为独立的块,这些块由map以并行的方式处理,框架对map的输出进行排序,然后输入到reduce中.MapReduce框架专门用于<key,value>键值对处理,它将作业的输入视为一组<key,value>对,并生成一组<key,value>对作为输出.…