http://dongxicheng.org/framework-on-yarn/apache-spark-shuffle-details/…

/mr的combiner /mr的排序 /mr的shuffle /mr与yarn /mr运行模式 /mr实现join /mr全局图 /mr的压缩 今日提纲 一.流量汇总排序的实现 1.需求 对日志数据中的上下行流量信息汇总,并输出按照总流量倒序排序的结果 2.分析 基本思路:实现自定义的bean来封装流量信息,并将bean作为map输出的key来传输 MR程序在处理数据的过程中会对数据排序(map输出的kv对传输到reduce之前,会排序),排序的依据是map输出的key 所以,我们如果要实现自…

MapReduce架构与生命周期 概述:MapReduce是hadoop的核心组件之一,可以通过MapReduce很容易在hadoop平台上进行分布式的计算编程.本文组织结果如下:首先对MapReduce架构和基本原理进行概述,其次对整个MapReduce过程的生命周期进行详细讨论. 参考文献:董西城的<Hadoop技术内幕>以及若干论坛文章,无法考证出处. MapReduce架构和基本原理概述 MapReduce主要分为Map和Reduce两个过程,采用了M/S的设计架构.在1.0系列中,主…

/etc/sysconfig/network换成你在hosts里设置的值 /etc/rc.d/init.d/network restart 重启网络 hostname后就会发现hostname变了,也就能format了,注意需要集群所有的都做同样的动作. 只要在yarn-site.xml中,配置正确resourcemanager地址就行,这个地址可以用host或者ip 另外,HOSTNAME不用刻意设置,hadoop自动会从/etc/hosts中读取host name,如果HOSTNAME也设置…

Description Mr.董已经成长为一个地区的领袖,真是妙啊.董所在的地区由n个小区域构成,这些小区域构成了一棵树,每个小 区域都有一个重要程度,一个连通块的重要程度为其包含的小区域重要程度之和.现在董想进行一些调查,由于1 号区域是领袖重地,他问你包含1号的重要程度前k小的连通块重要程度分别是多少.如果连通块数不足k则全部输 出. Input 第一行两个整数n和k. 第二行n个整数表示每个区域的重要程度. 接下来n-1行每行两个整数表示一条边. Output 输出k行每行一个整数,第i行…

1. install hive 2. start hiveserver2 查看hiverserver2 是否正常运行: ps -ef | grep hive 2. start beeline 3. 链接hive !connect jdbc:hive2://localhost:10000 hadoop hadoop org.apache.hive.jdbc.HiveDriver 这个步骤容易发生错误 Error: Failed to open new session: java.lang.Runt…

Shuffle是非常非常非常重要.搞mr,必须熟烂于心. 因为,分区,分组,排序,,,都是在Shuffle里完成.…

前面,讲到了hadoop的序列化机制,mr程序开发,自定义排序,自定义分组. 有多少个reduce的并发任务数可以控制,但有多少个map的并发任务数还没 缓存,分组,排序,转发,这些都是mr的shuffle. Soga 现在.来观察map阶段有几个yarnchild,reduce阶段有几个yarnchild.对应地,就是有多少个map的并发任务数,有多少个reduce的并发任务数 以上我,查看有多少个map并发任务数 查看map并发任务数之后,进程被回收. 查看reduce并发任务数 Reduc…

mr的shuffle mapShuffle 数据存到hdfs中是以块进行存储的,每一个块对应一个分片,maptask就是从分片中获取数据的 在某个节点上启动了map Task,map Task读取是通过k-v来读取的,读取的数据会放到环形缓存区,这样做的目的是为了防止IO的访问次数,然后环形缓存区的内存达到一定的阀值的 时候会把文件益写到磁盘,溢出的各种小文件会合并成一个大文件,这个合并的过程中会进行排序,这个排序叫做归并排序 map阶段会涉及到 1.sort排序(默认按字典排序) 2.合并(c…

一.区别 ①本质上相同,都是把Map端数据分类处理后交由Reduce的过程. ②数据流有所区别,MR按map, spill, merge, shuffle, sort, r educe等各阶段逐一实现.Spark基于DAG数据流,可实现更复杂数据流操作(根据宽/窄依赖实现) ③实现功能上有所区别,MR在map中做了排序操作,而Spark假定大多数应用场景Shuffle数据的排序操作不是必须的,而是采用Aggregator机制(Hashmap每个元素<K,V>形式)实现.(下面有较详细说明) p…