hadoop中setup,cleanup,run和context讲解

hadoop 执行中的setup run cleanup context的作用1.简介1) setup(),此方法被MapReduce框架仅且执行一次,在执行Map任务前,进行相关变量或者资源的集中初始化工作.若是将资源初始化工作放在方法map()中,导致Mapper任务在解析每一行输入时都会进行资源初始化工作,导致重复,程序运行效率不高!2) Mapper或Reducer运行3) cleanup(),此方法被MapReduce框架仅且执行一次,在执行完毕Map任务后,进行相关变量或资源的释放工…

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…

浅谈hadoop中mapreduce的文件分发

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…

一脸懵逼学习Hadoop中的序列化机制——流量求和统计MapReduce的程序开发案例——流量求和统计排序

一:序列化概念序列化(Serialization)是指把结构化对象转化为字节流.反序列化(Deserialization)是序列化的逆过程.即把字节流转回结构化对象.Java序列化(java.io.Serializable) 二:Hadoop序列化的特点 (1):序列化格式特点: 紧凑:高效使用存储空间. 快速:读写数据的额外开销小. 可扩展:可透明地读取老格式的数据. 互操作:支持多语言的交互. (2):Hadoop的序列化格式:Writable接口三:Hadoop序列化的作用: (1):…

Hadoop中RPC协议小例子报错java.lang.reflect.UndeclaredThrowableException解决方法

最近在学习传智播客吴超老师的Hadoop视频,里面他在讲解RPC通信原理的过程中给了一个RPC的小例子,但是自己编写的过程中遇到一个小错误,整理如下: log4j:WARN No appenders could be found for logger (org.apache.hadoop.metrics2.lib.MutableMetricsFactory).log4j:WARN Please initialize the log4j system properly.log4j:WARN See…

[转] hadoop MapReduce实例解析-非常不错，讲解清晰

来源:http://blog.csdn.net/liuxiaochen123/article/details/8786715?utm_source=tuicool 2013-04-11 10:15 4941人阅读评论(2) 收藏举报目录(?)[-] 1MapReduce理论简介 11 MapReduce编程模型 12 MapReduce处理过程 2运行WordCount程序 21 准备工作 22 运行例子 23 查看结果 3WordCount源码分析 31 特别数据类型介绍 32 旧的…

Hadoop中的排序和连接

MapReduce的全排序主要是为了保证分区排序,即第一个分区的最后一个Key值小于第二个分区的第一个Key值与普通的排序仅仅多一个自定义分区类MyPartitioner见自己所写的实验 (设置一个reducer任务也行,但是并行度不高) MapReduce的辅助排序 https://www.cnblogs.com/asker009/p/10412970.html https://blog.csdn.net/eyeofeagle/article/details/82826747 MapRed…

Hadoop 中利用 mapreduce 读写 mysql 数据

Hadoop 中利用 mapreduce 读写 mysql 数据有时候我们在项目中会遇到输入结果集很大,但是输出结果很小,比如一些 pv.uv 数据,然后为了实时查询的需求,或者一些 OLAP 的需求,我们需要 mapreduce 与 mysql 进行数据的交互,而这些特性正是 hbase 或者 hive 目前亟待改进的地方. 好了言归正传,简单的说说背景.原理以及需要注意的地方: 1.为了方便 MapReduce 直接访问关系型数据库(Mysql,Oracle),Hadoop提供了DBI…

Hadoop中客户端和服务器端的方法调用过程

1.Java动态代理实例 Java 动态代理一个简单的demo:(用以对比Hadoop中的动态代理) Hello接口: public interface Hello { void sayHello(String to); void print(String p); } Hello接口的实现类: public class HelloImpl implements Hello { public void sayHello(String to) { System.…

Hadoop中java.lang.ClassCastException: partition解决方法

java.lang.ClassCastException: partition.KpiWritable cannot be cast to org.apache.hadoop.io.LongWritable at partition.KpiApp$MyPartition.getPartition(KpiApp.java:1) at org.apache.hadoop.mapred.MapTask$NewOutputCollector.write(MapTask.java:691) at org.…

【Hadoop】Hadoop 中 RPC框架原理、代码示例

0.内容 1.hadoop中的RPC框架封装思想 2.Hadoop RPC 实现方法 3.服务调用动态转发和负载均衡的实现思考 4.协议代码: package com.ares.hadoop.rpc; public interface HelloProtocol { public static final long versionID = 1L; public String helloMethod(String name); } 5.服务端代码: package com.ares.hadoop.…

hadoop中InputFormat 接口的设计与实现

InputFormat 主要用于描述输入数据的格式, 它提供以下两个功能.❑数据切分:按照某个策略将输入数据切分成若干个 split, 以便确定 Map Task 个数以及对应的 split.❑为 Mapper 提供输入数据: 给定某个 split, 能将其解析成一个个 key/value 对.本文将介绍 Hadoop 如何设计 InputFormat 接口,以及提供了哪些常用的 InputFormat实现. 1 .旧版 API 的 InputFormat 解析如图所示: 在旧版 API 中,…

浅析 Hadoop 中的数据倾斜

转自:http://my.oschina.net/leejun2005/blog/100922 最近几次被问到关于数据倾斜的问题,这里找了些资料也结合一些自己的理解. 在并行计算中我们总希望分配的每一个task 都能以差不多的粒度来切分并且完成时间相差不大,但是集群中可能硬件不同,应用的类型不同和切分的数据大小不一致总会导致有部分任务极大的拖慢了整个任务的完成时间,硬件不同就不说了,应用的类型不同其中就比如page rank 或者data mining 里面一些计算,它的每条记录消耗的成本不太一…

hadoop中的一次集群任务执行超时问题查找过程

问题背景本次进行一个项目的重构,在某些活动数据量比较大的情况下,会偶尔出现1200s超时的情况,如下: AttemptID:attempt_1410771599055_11709_m_000033_0 Timed out after 1200 secs 而hadoop会不断启动备份任务进行重试,重试也许成功,但失败的概率还是比较大: 经过分析,hadoop的任务都有个超时时间,使用下面的参数设置,表示1200s后如果没有进展,就会任务该任务超时,将其状态设置为FAILED. -Dmapredu…

实现hadoop中的机架感知

hadoop中声明是有机架感知的功能,能够提高hadoop的性能.平时我们使用的hadoop集群,实际上是从来没有使用上这个功能的. hadoop中所说的机架感知的实现实际上这样的: hadoop启动时会检查hadoop-default.xml和hadoop-site.xml中的一个配置选项:topology.script.file.name,如果这个选项不为空,hadoop就会认为这是一个可运行脚本,于是在每检测到一个slave连接上jobtracker时就会把这个slave的IP地址作为…

在HADOOP中使用MRUNIT进行单元测试

在HADOOP中使用MRUNIT进行单元测试前提 1. 了解JUnit4.x的使用. 2. 了解Mock的概念在单元测试中的应用. 3. 了解Hadoop中MapReduce的编程模型. 如果您对Junit和Mock不了解,可以先阅读[翻译]Unit testing with JUnit 4.x and EasyMock in Eclipse - Tutorial. 如果您对Hadoop中MapReduce的编程模型不了解,可以先阅读Map/Reduce Tutorial. 介绍 MRUnit…

[转] - hadoop中使用lzo的压缩

在hadoop中使用lzo的压缩算法可以减小数据的大小和数据的磁盘读写时间,不仅如此,lzo是基于block分块的,这样他就允许数据被分解成chunk,并行的被hadoop处理.这样的特点,就可以让lzo在hadoop上成为一种非常好用的压缩格式. lzo本身不是splitable的,所以当数据为text格式时,用lzo压缩出来的数据当做job的输入是一个文件作为一个map.但是sequencefile本身是分块的,所以sequencefile格式的文件,再配上lzo的压缩格式,就可实现lzo文…

(转).NET 4.5中使用Task.Run和Parallel.For()实现的C# Winform多线程任务及跨线程更新UI控件综合实例

http://2sharings.com/2014/net-4-5-task-run-parallel-for-winform-cross-multiple-threads-update-ui-demo 在C# WINFORM的开发中,难免会遇到多线程的开发以提高程序的执行效率.自己刚才开始在做多线程的开发时也遇到了很多这方面的问题,比如:如何使用并实现多线程功能.跨线程更新UI控件等问题.还记得最初使用的是System.Threading命名空间下的Thread类来实现的: …

Hadoop中WritableComparable 和 comparator

1.WritableComparable 查看HadoopAPI,如图所示: WritableComparable继承自Writable和java.lang.Comparable接口,是一个Writable也是一个Comparable,也就是说,既可以序列化,也可以比较! 再看看它的实现类,发现BooleanWritable, BytesWritable, ByteWritable, DoubleWritable, FloatWritable, IntWritable, LongWritable…

hadoop中常见元素的解释

secondarynamenode 图: secondarynamenode根据文件的的大小对namenode的编辑日志和镜像日志进行合并. 光从字面上来理解,很容易让一些初学者先入为主的认为:SecondaryNameNode(snn)就是NameNode(nn)的热备进程.其实不是.snn是HDFS架构中的一个组成部分,但是经常由于名字而被人误解它真正的用途,其实它真正的用途,是用来保存namenode中对HDFS metadata的信息的备份,并减少namenode重启的时间.对于ha…

Hadoop中常用的InputFormat、OutputFormat（转）

Hadoop中的Map Reduce框架依赖InputFormat提供数据,依赖OutputFormat输出数据,每一个Map Reduce程序都离不开它们.Hadoop提供了一系列InputFormat和OutputFormat方便开发,本文介绍几种常用的: TextInputFormat 作为默认的文件输入格式,用于读取纯文本文件,文件被分为一系列以LF或者CR结束的行,key是每一行的位置偏移量,是LongWritable类型的,value是每一行的内容,为Text类型. KeyValue…

hadoop中Text类与 java中String类的区别

hadoop 中的Text类与java中的String类感觉上用法是相似的,但两者在编码格式和访问方式上还是有些差别的,要说明这个问题,首先得了解几个概念: 字符集: 是一个系统支持的所有抽象字符的集合.字符是各种文字和符号的总称,包括各国家文字.标点符号.图形符号.数字等.例如 unicode就是一个字符集,它的目标是涵盖世界上所有国家的文字和符号: 字符编码:是一套法则,使用该法则能够对自然语言的字符的一个集合(如字母表或音节表),与其他东西的一个集合(如号码或电脉冲)进行配对.即在符号集…

hadoop 中对Vlong 和 Vint的压缩方法

hadoop 中对java的基本类型进行了writeable的封装,并且所有这些writeable都是继承自WritableComparable的,都是可比较的:并且,它们都有对应的get() 和 set()方法, 其中对整型(int 和 long)进行编码的时候,有固定长度格式(intWritable和LongWritable)和可变长度格式(VIntWritable 和 VLongWritable),其中VIntWritable和VLongWritable的编码规则是一样的, 所以VIntW…