本文发表于本人博客. 今天接着上次[Hadoop mapreduce自定义排序WritableComparable]文章写,按照顺序那么这次应该是讲解自定义分组如何实现,关于操作顺序在这里不多说了,需要了解的可以看看我在博客园的评论,现在开始. 首先我们查看下Job这个类,发现有setGroupingComparatorClass()这个方法,具体源码如下: /** * Define the comparator that controls which keys are grouped toge…

hadoop开发中我们会遇到类似这样的问题,比如 如何将不同省份的手机号分别输出到不同的文件中,本片文章将对hadoop内置的Partition类进行重写以解决这个问题. MapReduce的使用者通常会指定Reduce任务和Reduce任务输出文件的数量(R).用户在中间key上使用分区函数来对数据进行分区,之后在输入到后续任务执行进程.Hadoop中自带了一个默认的分区类HashPartitioner,它继承了Partitioner类,提供了一个getPartition的方法,它的定义如下所…

1.概念 2.Hadoop默认分组机制--所有的Key分到一个组,一个Reduce任务处理 3.代码示例 FlowBean package com.ares.hadoop.mr.flowgroup; import java.io.DataInput; import java.io.DataOutput; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.io.WritableComparable; public class FlowBean…

1:首先搞好实体类对象: write 是把每个对象序列化到输出流,readFields是把输入流字节反序列化,实现WritableComparable,Java值对象的比较:一般需要重写toString(),hashCode(),equals()方法 package com.areapartition; import java.io.DataInput; import java.io.DataOutput; import java.io.IOException; import org.apach…

我想得到按流量来排序,而且还是倒序,怎么达到实现呢? 达到下面这种效果, 默认是根据key来排, 我想根据value里的某个排, 解决思路:将value里的某个,放到key里去,然后来排 下面,开始weekend110的hadoop的自定义排序实现 将FlowSortMapper.FlowSortReduce.FlowSortRunner.FlowSortBean,全放到一个SortMR里. V2我们不要,怎么写代码? 那么,我们想要实现由 达到下面这种效果, 也要修改FlowBean代码 多领…

MapReduce实例2(自定义compare.partition)& shuffle机制 实例:统计流量 有一份流量数据,结构是:时间戳.手机号.....上行流量.下行流量,需求是统计每个用户(手机号)的总上行.总下行以及总流量数值. Github地址 分析 由于希望的输出是一个 {手机号 上行流量 下行流量 总流量} 这样的结构,所以需要写个javabean把它们封装成一个类. private String phoneNum; private long upFlow; private lon…

matadata: hadoop a spark a hive a hbase a tachyon a storm a redis a 自定义分组 import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.had…

Job类  /**    * Define the comparator that controls which keys are grouped together    * for a single call to    * {@link Reducer#reduce(Object, Iterable,    *                       org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer.Context)}    * @param cls the raw…

最近有一个需求就是在建模的时候,有少部分数据是postgres的,只能读取postgres里面的数据到hadoop里面进行建模测试,而不能导出数据到hdfs上去. 读取postgres里面的数据库有两种方法,一种就是用hadoop的DBInputFormat(DBInputFormat在hadoop2.4.1的jar里面有两个包,import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.db包和org.apache.hadoop.mapred包,前者是较新的),另外一种就是p…

hadoop中的RPC框架实现机制 RPC是Remotr Process Call, 进程间的远程过程调用,不是在一个jvm里. 即,Controller拿不到Service的实例对象. hadoop中的RPC应用实例demo 在windows是调用端,在linux里是服务端. 在这里,需要LoginServiceinterface.java 停止 出错误了,很明显. 这是个很好的思考题?…

commoncrawl 源码库是用于 Hadoop 的自定义 InputFormat 配送实现. Common Crawl 提供一个示例程序 BasicArcFileReaderSample.java (位于 org.commoncrawl.samples) 用来配置 InputFormat. commoncrawl / commoncrawl Watch414 Fork86 CommonCrawl Project Repository — More... http://www.commoncr…

前言:在系统中向hbase中插入数据时,常常通过设置region的预分区来防止大数据量插入的热点问题,提高数据插入的效率,同时可以减少当数据猛增时由于Region split带来的资源消耗.大量的预分区数量会导致hbase客户端缓存大量的分区地址,导致内存的增长,某些系统中一个JVM进程中会开启几十个独立的hbase客户端对象,同时会查询多张Hbase表,这样JVM进程就会缓存 (预分区数 X 表数 X Hbase客户端数=条记录). 有没有这种情况?有的,在本人的storm项目中,采用结合sp…

Hbas预分区 在系统中向hbase中插入数据时,常常通过设置region的预分区来防止大数据量插入的热点问题,提高数据插入的效率,同时可以减少当数据猛增时由于Region split带来的资源消耗.大量的预分区数量会导致hbase客户端缓存大量的分区地址,导致内存的增长,某些系统中一个JVM进程中会开启几十个独立的hbase客户端对象,同时会查询多张Hbase表,这样JVM进程就会缓存 (预分区数 X 表数 X Hbase客户端数=条记录). storm的自定义分组 有没有这种情况?有的,在本…

partition  by关键字是分析性函数的一部分,它和聚合函数(如group by)不同的地方在于它能返回一个分组中的多条记录,而聚合函数一般只有一条反映统计值的记录, partition  by用于给结果集分组,如果没有指定那么它把整个结果集作为一个分组. partition by 与group by不同之处在于前者返回的是分组里的每一条数据,并且可以对分组数据进行排序操作.后者只能返回聚合之后的组的数据统计值的记录. Demo  数据库表结构 学生成绩表 UserGrade Id    …

hadoop及NameNode和SecondaryNameNode工作机制 1.hadoop组成 Common MapReduce Yarn HDFS (1)HDFS namenode:存放目录,最重要的(主机) datanode:存放数据.(从机) 2namenode:"助手" (2)YARN ResourceManager NodeManager ApplicationMaster Container NameNode和SecondaryNameNode工作机制 思考:NameNo…

排序在很多业务场景都要用到,今天本文介绍如何借助于自定义Partition类实现hadoop部分排序.本文还是使用java和python实现排序代码. 1.部分排序. 部分排序就是在每个文件中都是有序的,和其他文件没有关系,其实很多业务场景就需要到部分排序,而不需要全局排序.例如,有个水果电商网站,要对每个月的水果的销量进行排序,我们可以把reduce进程之后的文件分成12份,对应1到12月份.每个文件按照水果的销量从高到底排序,1月份的排序和其他月份的排序没有任何关系. 原始数据如下,有三个字…

本文发表于本人博客. 今天继续写练习题,上次对分区稍微理解了一下,那根据那个步骤分区.排序.分组.规约来的话,今天应该是要写个排序有关的例子了,那好现在就开始! 说到排序我们可以查看下hadoop源码里面的WordCount例子中对LongWritable类型定义,它实现抽象接口WritableComparable,代码如下: public interface WritableComparable<T> extends Writable, Comparable<T> { } pub…

本文发表于本人博客. 在上一篇文章我写了个简单的WordCount程序,也大致了解了下关于mapreduce运行原来,其中说到还可以自定义分区.排序.分组这些,那今天我就接上一次的代码继续完善实现自定义分区. 首先我们明确一下关于中这个分区到底是怎么样,有什么用处?回答这个问题先看看上次代码执行的结果,我们知道结果中有个文件(part-r-00000),这个文件就是所有的词的数量记录,这个时候有没什么想法比如如果我想把一些包含特殊的词放置单独的一个文件,其他我不关心的放置在另一个文件这样我就好查…

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.…

django  Pagination(分页) django 自带的分页功能非常强大,我们来看一个简单的练习示例: #导入Paginator>>> from django.core.paginator import Paginator#处理的对象 >>> objects = [) #查看总数据条数 >>> p.count 4#查看总页数 >>> p.num_pages >>> type(p.page_range) #…

NetworkComms网络通信框架序言 本文基于networkcomms2.3.1开源版本  gplv3协议 我们自己写的处理方法都称之为自定义处理方法 比如,我们在服务器上写的与登陆相关的处理方法: NetworkComms.AppendGlobalIncomingPacketHandler<LoginContract>("ReqLogin", IncomingLoginRequest); private void IncomingLoginRequest(Packet…

combine和partition都是函数,中间的步骤应该只有shuffle! combine分为map端和reduce端,作用是把同一个key的键值对合并在一起,可以自定义的.combine函数把一个map函数产生的<key,value>对(多个key,value)合并成一个新的<key2,value2>.将新的<key2,value2>作为输入到reduce函数中这个value2亦可称之为values,因为有多个.这个合并的目的是为了减少网络传输. partitio…

在Hadoop的MR程序开发中,经常需要统计一些map/reduce的运行状态信息,这个时候我们可以通过自定义Counter来实现,这个实现的方式是不是通过配置信息完成的,而是通过代码运行时检查完成的. 1.创建一个自己的Counter枚举类. enum PROCESS_COUNTER { BAD_RECORDS, BAD_GROUPS; } 2.在需要统计的地方,比如map或者reduce阶段进行下列操作. context.getCounter(PROCESS_COUNTER.BAD_RECO…

前言 HDFS(Hadoop Distributed File System)是一个分布式文件系统.它具有高容错性并提供了高吞吐量的数据访问,非常适合大规模数据集上的应用,它提供了一个高度容错性和高吞吐量的海量数据存储解决方案. 优点是: 高吞吐量访问:HDFS的每个Block分布在不同的Rack上,在用户访问时,HDFS会计算使用最近和访问量最小的服务器给用户提供.   由于Block在不同的Rack上都有备份,所以不再是单数据访问,所以速度和效率是非常快的.另外HDFS可以并行从服务器集群中…

在我搭建hadoop ha 后,我启动了各个功能,但是发现hadoop hdfs 没法使用,在web 页面也显示hdfs 可用空间为零,并且自动备份机制无法使用,本人也不理解,然后就是指定hdfs tmp 目录删除了,重新hadoop namenode -format 后完成所有步骤,发现hdfs 可用了,zkfc 也能够启动了 这个原因可能是因为hdfs 无法使用导致的吧,具体原因目前也不知道.但是此法处理完成后,系统正常启动.…

基本概念 首先我们要明确ZKFC 是什么,有什么作用: zkfc是什么? ZooKeeperFailoverController 它是什么?是Hadoop中通过ZK实现FC功能的一个实用工具. 主要作用:作为一个ZK集群的客户端,用来监控NN的状态信息. 谁会用它?每个运行NN的节点必须要运行一个zkfc 有啥功能? 1.Health monitoring zkfc定期对本地的NN发起health-check的命令,如果NN正确返回,那么这个NN被认为是OK的.否则被认为是失效节点. 2.Zoo…

一 自定义数据类型的实现 1.继承接口Writable,实现其方法write()和readFields(), 以便该数据能被序列化后完成网络传输或文件输入/输出: 2.如果该数据需要作为主键key使用,或需要比较数值大小时,则需要实现WritalbeComparable接口,实现其方法write(),readFields(),CompareTo() . 3.重写toString().hashCode().equals()方法. 二 自定义数据类型示例 OrderWritable — 作为key…

首先需要明确的是,hadoop里的key一定要是可排序的,要么key自身实现了WritableComparator接口,要么有一个排序类可以对key进行排序.如果key本身不实现WritableComparator接口,而是由另外的一个工具类(实现RawComparator接口)来提供排序的话,需要单独设置key的排序类:job.setOutputKeyComparatorClass(XXX.class);在map输出的时候,会进行分片,在片内再对key进行排序.分片的作用是确定分发到哪个red…

1.什么是大数据 基本概念 在互联网技术发展到现今阶段,大量日常.工作等事务产生的数据都已经信息化,人类产生的数据量相比以前有了爆炸式的增长,以前的传统的数据处理技术已经无法胜任,需求催生技术,一套用来处理海量数据的软件工具应运而生,这就是大数据! 换个角度说,大数据是: 1.有海量的数据 2.有对海量数据进行挖掘的需求 3.有对海量数据进行挖掘的软件工具(hadoop.spark.storm.flink.tez.impala......) 大数据在现实生活中的具体应用 电商推荐系统:基于海量的…

partition by 会根据分类字段进行排序 加上rownum 可以形成 每组从1开始重新排序 举个例子, 我要根据时间为依据,连续出现合并为一组,统计每组在区间里的次数 --------------------------------------------------- 2010-07-18   2010-07-25   3592010-06-13   2010-07-11   3582010-06-06   2010-06-06   3592010-05-16   2010-05-30…