早上发现一个任务有20个reduce,但是只有四个正常完成,剩余16个等待了8个小时才分配执行(集群槽位资源充足) 解决方法:查看了集群的log,发现有这种warn: -- ::, WARN org.apache.hadoop.mapred.JobInProgress: No room for reduce task. Node tracker_s lave028.hadoop.sjs.org:localhost/ has bytes free; but we expect red uce in…

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…

MapReduce作业可以细分为map task和reduce task,而MRAppMaster又将map task和reduce task分为四种状态: 1.pending:刚启动但尚未向resourcemanager发送资源请求: 2.scheduled:已经向resourceManager发送资源请求,但尚未分配到资源: 3.assigned:已经分配到了资源且正在运行: 4.completed:已经运行完成. map task的生命周期为:scheduled -> assigned -…

一.前述 Reduce文件会从Mapper任务中拉取很多小文件,小文件内部有序,但是整体是没序的,Reduce会合并小文件,然后套个归并算法,变成一个整体有序的文件. 二.代码 ReduceTask源码: public void run(JobConf job, final TaskUmbilicalProtocol umbilical) throws IOException, InterruptedException, ClassNotFoundException { job.setBoole…

MapReduce五大过程已经分析过半了.上次分析完Map的过程,着实花费了我的非常多时间.只是收获非常大,值得了额,这次用相同的方法分析完了Reduce的过程,也算是彻底摸透了MapReduce思想的2个最最重要的思想了吧. 好,废话不多,切入正题,在学习Reduce过程分析的之前,我特意查了书籍上或网络上相关的资料.我发现非常大都是大同小异.缺乏对于源代码的參照分析.所以我个人觉得.我了能够在某些细节上讲得跟明确些,或许会比較好.由于Map和Reduce的过程的总体流程是非常相近的,假设你看…

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…

注意标题:Map Task数目的确定和Reduce Task数目的指定————自然得到结论,前者是后者决定的,后者是人为指定的.查看源码可以很容易看懂 1.MapReduce作业中Map Task数目的确定: 1)MapReduce从HDFS中分割读取Split文件,通过Inputformat交给Mapper来处理.Split是MapReduce中最小的计算单元,一个Split文件对应一个Map Task2)默认情况下HDFS种的一个block,对应一个Split.3)当执行Wordcount时…

分块:Block HDFS存储系统中,引入了文件系统的分块概念(block),块是存储的最小单位,HDFS定义其大小为64MB.与单磁盘文件系统相似,存储在 HDFS上的文件均存储为多个块,不同的是,如果某文件大小没有到达64MB,该文件也不会占据整个块空间.在分布式的HDFS集群上,Hadoop系统保证一个块存储在一个datanode上. 把File划分成Block,这个是物理上真真实实的进行了划分,数据文件上传到HDFS里的时候,需要划分成一块一块,每块的大小由hadoop-default.…

转载http://my.oschina.net/Chanthon/blog/150500 map和reduce是hadoop的核心功能,hadoop正是通过多个map和reduce的并行运行来实现任务的分布式并行计算,从这个观点来看,如果将map和reduce的数量设置为1,那么用户的任务就没有并行执行,但是map和reduce的数量也不能过多,数量过多虽然可以提高任务并行度,但是太多的map和reduce也会导致整个hadoop框架因为过度的系统资源开销而使任务失败.所以用户在提交map/re…

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.tasks inSize = max {mapred.min.split.size, minSplitSize} splitSize = max (minSize, min(goalSize, dfs.block.size)) 一个task的reduce数量,由partition决定. 在输入源是数…

作业从JobClient端的submitJobInternal()方法提交作业的同时,调用InputFormat接口的getSplits()方法来创建split.默认是使用InputFormat的子类FileInputFormat来计算分片,而split的默认实现为FileSplit(其父接口为InputSplit).这里要注意,split只是逻辑上的概念,并不对文件做实际的切分.一个split记录了一个Map Task要处理的文件区间,所以分片要记录其对应的文件偏移量以及长度等.每个split…

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…

hadoop的压缩解压缩 hadoop对于常见的几种压缩算法对于我们的mapreduce都是内置支持,不需要我们关心.经过map之后,数据会产生输出经过shuffle,这个时候的shuffle过程特别需要消耗网络资源,它传输的数据量越少,对作业的运行时间越有意义,在这种情况下,我们可以对输出进行一个压缩.输出压缩之后,reducer就要接收,然后再解压,reducer处理完之后也需要做输出,也可以做压缩.对于我们程序而言,输入的压缩是我们原来的,不是程序决定的,因为输入源就是这样子,reduce…

Hadoop 2:Mapper和Reduce Understanding and Practicing Hadoop Mapper and Reduce 1 Mapper过程 Hadoop将输入数据划分为等长的小数据块(默认为64MB)的过程叫做分片,并为每个分片构建一个Mappper任务,并由Mapper任务执行用户自定义的函数处理分片中的数据,mapper就是将这些数据中包含我们感兴趣或要处理的数据构成一个以键值存储的数据集,比如按年月分析NCDC每月最高温度信息(关于NCDC温度数据格式和…

原文地址:https://blog.csdn.net/liyong199012/article/details/25423221 一.    概念知识介绍 Hadoop MapReduce是一个用于处理海量数据的分布式计算框架.这个框架解决了诸如数据分布式存储.作业调度.容错.机器间通信等复杂问题,可以使没有并行 处理或者分布式计算经验的工程师,也能很轻松地写出结构简单的.应用于成百上千台机器处理大规模数据的并行分布式程序. Hadoop MapReduce基于“分而治之”的思想,将计算任务抽象…

原始数据: Map阶段 1.每次读一行数据, 2.拆分每行数据, 3.每个单词碰到一次写个1 <0, "hello tom"> <10, "hello jerry"> <22, "hello kitty"> <34, "hello world"> <46, "hello tom"> 点击查看代码 /** * @ClassName:WordCount…

Top 10 IDs base on their value First , we need to set the reduce to 1. For each map task, it is not a good idea to output each key/value pair. Instead, we can just output the top 10 IDs based on their value. So, less data will be written to disk and…

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,…

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…

一.概要描述 在上篇博文描述了TaskTracker启动一个独立的java进程来执行Map任务.接上上篇文章,TaskRunner线程执行中,会构造一个java –D** Child address port tasked这样第一个java命令,单独启动一个java进程.在Child的main函数中通过TaskUmbilicalProtocol协议,从TaskTracker获得需要执行的Task,并调用Task的run方法来执行.在ReduceTask而Task的run方法会通过java反射机制…

mapred.tasktracker.map.tasks.maximum 官方解释:The maximum number of map tasks that will be run  simultaneously by a task tracker. 我的理解:一个tasktracker最多可以同时运行的map任务数量 默认值:2 优化值:mapred.tasktracker.map.tasks.maximum = cpu数量 cpu数量 = 服务器CPU总核数 / 每个CPU的核数服务器CPU…

[Hadoop代码笔记]Hadoop作业提交之TaskTracker获取Task 一.概要描述 在上上一篇博文和上一篇博文中分别描述了jobTracker和其服务(功能)模块初始化完成后,接收JobClient提交的作业,并进行初始化.本文着重描述,JobTracker如何选择作业的Task分发到TaskTracker.本文只是描述一个TaskTracker如何从JobTracker获取Task任务.Task任务在TaskTracker如何执行将在后面博文中描述. 二. 流程描述   1. Ta…

Hadoop为用户作业提供了多种可配置的参数,以允许用户根据作业特点调整这些参数值使作业运行效率达到最优. 一 应用程序编写规范 1.设置Combiner         对于一大批MapReduce程序,如果可以设置一个Combiner,那么对于提高作业性能是十分有帮助的.Combiner可减少Map Task中间输出的结果,从而减少各个Reduce Task的远程拷贝数据量,最终表现为Map Task和Reduce Task执行时间缩短. 2. 选择合理的Writable类型       …

原文地址:http://hadoop.apache.org/docs/r1.0.4/cn/mapred_tutorial.html 目的 先决条件 概述 输入与输出 例子:WordCount v1.0 源代码 用法 解释 Map/Reduce - 用户界面 核心功能描述 Mapper Reducer Partitioner Reporter OutputCollector 作业配置 任务的执行和环境 作业的提交与监控 作业的控制 作业的输入 InputSplit RecordReader 作业的…

转自:http://blog.csdn.net/yczws1/article/details/21899007 纯干货:通过WourdCount程序示例:详细讲解MapReduce之Block+Split+Shuffle+Map+Reduce的区别及数据处理流程. Shuffle过程是MapReduce的核心,集中了MR过程最关键的部分.要想了解MR,Shuffle是必须要理解的.了解Shuffle的过程,更有利于我们在对MapReduce job性能调优的工作有帮助,以及进一步加深我们对MR内…

Hadoop的MapReduce的Map Task和Reduce Task都是进程级别的:而Spark Task则是基于线程模型的. 多进程模型和多线程模型 所谓的多进程模型和多线程模型,指的是同一个节点上多个任务的运行模式.无论是MapReduce和Spark,整体上看都是多进程的:MapReduce应用程序是由多个独立的Task进程组成的:Spark应用程序的运行环境是由多个独立的Executor进程(每个应用程序使用一个Executor进程)构建的临时资源池构成的. 多进程模型便于细粒度控…

Mapreduce中由于sort的存在,MapTask和ReduceTask直接是工作流的架构.而不是数据流的架构.在MapTask尚未结束,其输出结果尚未排序及合并前,ReduceTask是又有数据输入的,因此即使ReduceTask已经创建也只能睡眠等待MapTask完成.从而可以从MapTask节点获取数据.一个MapTask最终的数据输出是一个合并的spill文件,可以通过Web地址访问.所以reduceTask一般在MapTask快要完成的时候才启动.启动早了浪费container资源…

本文是董西成的Hadoop技术内幕一书的读书章节总结. 第八章 Task运行过程分析 所有Task需要周期性地向TaskTracker汇报最新进度和计数器值,而这正是由Reporter组件实现的,其中Reporter汇报的信息中包含两个部分:任务执行进度以及任务计数器值.任务执行进度hadoop采用简单的线性模型计算每个阶段的进度值,对于Map Task而言,作为一个大阶段不再分解,一般实用RecordReader中的getProgress()方法划定执行进度:对于Reduce Task而言,可…

阅读本文可以带着下面问题: 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.tasks inSize = max {mapred.min.split.siz…

Map/Reduce用户界面 本节为用户採用框架要面对的各个环节提供了具体的描写叙述,旨在与帮助用户对实现.配置和调优进行具体的设置.然而,开发时候还是要相应着API进行相关操作. 首先我们须要了解Mapper和Reducer接口,应用通常须要提供map和reduce方法以实现他们. 接着我们须要对JobConf, JobClient,Partitioner,OutputCollector,Reporter,InputFormat,OutputFormat,OutputCommitter等进行讨…