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…

注:转载自http://blog.csdn.net/ipolaris/article/details/8723782 在MapReduce中,当map生成的数据过大时,带宽就成了瓶颈,怎样精简压缩传给Reduce的数据,有不影响最终的结果呢.有一种方法就是使用Combiner,Combiner号称本地的Reduce,Reduce最终的输入,是Combiner的输出.下面以<Hadoop in action>中的专利数据为例.我们打算统计每个国家的专利数目.代码如下(使用Combiner的代码注…

Font Combiner 是一个功能丰富的 Web 字体生成工具和字体改进工具,提供字距调整.构造子集.各种提示选项和自定义字体字形组合.您可以生成您自己的自定义字体的格式和文件大小. 另外还有成千上万的免费图标.你可以将它们添加到自己的自定义字体库或下载为 PNG 文件或 SVG 文件. 您可能感兴趣的相关文章 10款唯美浪漫的婚礼 & 结婚纪念网站模板 那些让人惊叹的的国外创意404错误页面设计 10大流行的 Metro UI 风格 Bootstrap 主题 推荐35款精致的 CSS3 和…

如果job 设置了 combiner ,则job的每个map运行的数据会先进入combiner,然后再通过patitioner分发到reduce.通过combiner能减少reduce的计算.空间压力.其实combiner就是继承了Reducer类了一个子类,运行在map排序后的输出上.可以理解为,对每个map中的数据先做一次reduce. 下面是一个例子,很简单,不多说了. public static class MyCombiner extends Reducer<Text , Text ,…

1.combiner combiner是MR编程模型中的一个组件: 有些任务中map可能会产生大量的本地输出,combiner的作用就是在map端对输出先做一次合并,以减少map和reduce节点之间的数据传输量,提高网络IO性能,是MR的优化手段之一: 两大基本功能: 1.1map的输出的key的聚合,对map输出的key排序.value进行迭代: 1.2reduce功能. 并不是设置了combiner就一定会执行(在当前集群非常繁忙的时候设置了也不会执行): combiner的执行时机:co…

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…

1.Map端的Combiner. 通过单词计数WordCountApp.java的例子,如何在Map端设置Combiner... 只附录部分代码: /** * 以文本 * hello you * hello me * 为例子. * map方法调用了两次,因为有两行 * k2 v2 键值对的数量有几个? * 有4个.有四个单词. * * 会产生几个分组? * 产生3个分组. * 有3个不同的单词. * */ public class WordCountApp { public static voi…

今天在写一个MR的时候,用到了combiner.在使用过程中,遇到了一些问题,特此记录一下. Combiner分为两种,一种是可插拔的,一种是不可插拔的. 可插拔的:Combiner和Reduce的处理逻辑是一样的,可以直接使用Reduce类进行处理.如果去掉Combiner,不影响结果. 不可插拔:Combiner和Reduce的处理逻辑不一样,如果去掉Combiner,会影响结果. 在使用不可插拔的Combiner过程中需要注意的是,其输出的key和value要和Map输出的key和valu…

---恢复内容开始--- 1.解析Partiton 把map任务的输出的中间结果按照key的范围进行划分成r份,r代表reduce任务的个数.hadoop默认有个类HashPartition实现分区,通过key对reduce的个数取模(key%r),这样可以保证一段范围内的key交由一个reduce处理.以此来实现reduce的负载均衡.不至于使有些reduce处理的任务压力过大,有些reduce空闲. 如果我们对hadoop本身的分区算法不满意,或者我们因为我们的业务需求,我们可以自定义一个类…

(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…