MR 提交方式源码 提交方式: 1,开发-> jar -> 上传到集群中的某一个节点 -> hadoop jar ooxx.jar ooxx in out 2,嵌入[linux,windows](非hadoop jar)的集群方式 on yarn 集群:M.R client -> RM -> AppMaster mapreduce.framework.name -> yarn //决定了集群运行 conf.set("mapreduce.app-submissi…

MapReduce之提交job源码分析 job 提交流程源码详解 //runner 类中提交job waitForCompletion() submit(); // 1 建立连接 connect(); // 1)创建提交 job 的代理 new Cluster(getConfiguration()); // (1)判断是本地 yarn 还是远程 initialize(jobTrackAddr, conf); // 2 提交 job submitter.submitJobInternal(Job.…

https://www.codetd.com/article/664330 https://blog.csdn.net/dream_an/article/details/84342770 通过idea开发mapreduce程序并直接run,提交到远程hadoop集群执行mapreduce. 简要流程:本地开发mapreduce程序–>设置yarn 模式 --> 直接本地run–>远程集群执行mapreduce程序: 完整的流程:本地开发mapreduce程序——> 设置yarn模式…

为了测试MapReduce提交的详细流程.需要在提交这一步打上断点: F7进入方法: 进入submit方法: 注意这个connect方法,它在连接谁呢?我们知道,Driver是作为客户端存在的,那么客户端连接的应该就是Yarn集群,但是在这个简单的WordCount案例中,并没有将任务提交到Yarn集群,而是在本机中执行的.座椅这里连接的自然就是本机. 进入这个connect方法,然后在里面的Cluster方法上打上断点: 很明显,这是一个构造器,他把集群抽象成了一个对象.进入此方法: 初始化了…

计算向数据移动 MR程序并不会在客户端执行任何的计算操作,它是为计算工作做好准备,例如计算出切片信息,直接影响到Map任务的并行度. 在Driver中提交任务时,会写到这样的语句: boolean result = job.waitForCompletion(true); 进入到waitForCompletion中: public boolean waitForCompletion(boolean verbose) throws IOException, InterruptedException…

<script> function mymethod(str) { alert("您输入的是:"+str); } </script><form action="" method="get"><!-- 调用mymethod()函数this.value取得当前对象的值做参数 --><input type="text" name="text" onchange…

https://blog.csdn.net/jiaotangX/article/details/78661862 https://liushilang.iteye.com/blog/2093173…

MapReduce作业提交时连接集群是通过Job的connect()方法实现的,它实际上是构造集群Cluster实例cluster,代码如下: private synchronized void connect() throws IOException, InterruptedException, ClassNotFoundException { // 如果cluster为null,构造Cluster实例cluster, // Cluster为连接MapReduce集群的一种工具,提供了一种获取…

文章目录 一 MapReduce概念 1.1 为什么要MapReduce 1.2 MapReduce核心思想 1.3 MapReduce进程 1.4 MapReduce编程规范(八股文) 1.5 MapReduce程序运行流程分析 二 MapReduce理论篇 2.1 Writable序列化 2.1.1 常用数据序列化类型 2.1.2 自定义bean对象实现序列化接口 2.2 InputFormat数据切片机制 2.2.1 FileInputFormat切片机制 2.2.2 CombineTex…

目录 MapReduce基础 一.关于MapReduce 二.MapReduce的优缺点 三.MapReduce的执行流程 四.编写MapReduce程序 五.MapReduce的主要执行流程 MapReduce基础 一.关于MapReduce 1.1 为什么要MapReduce 单机资源有限:由于单台计算机的资源有限,计算能力不足以处理海量数据:所以需要多台计算机组成分布式集群来处理海量数据. 分布式计算较复杂:在分布式计算中,计算任务的分发,各个主机之间的协作:程序的启动以及运行过程中的监控…