MapReduce的InputFormat过程的学习

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MapReduce的InputFormat过程的学习

转自:http://blog.csdn.net/androidlushangderen/article/details/41114259 昨天经过几个小时的学习,把MapReduce的第一个阶段的过程学习了一下,也就是最最开始的时候从文件中的Data到key-value的映射,也就是InputFormat的过程.虽说过程不是很难,但是也存在很多细节的.也很少会有人对此做比较细腻的研究,学习.今天,就让我来为大家剖析一下这段代码的原理.我还为此花了一点时间做了几张结构图,便于大家理解.在这里先声明…

第2节 mapreduce深入学习：7、MapReduce的规约过程combiner

第2节 mapreduce深入学习:7.MapReduce的规约过程combiner 每一个 map 都可能会产生大量的本地输出,Combiner 的作用就是对 map 端的输出先做一次合并,以减少在 map 和 reduce 节点之间的数据传输量,以提高网络IO 性能,是 MapReduce 的一种优化手段之一.  combiner 是 MR 程序中 Mapper 和 Reducer 之外的一种组件  combiner 组件的父类就是 Reducer  combiner 和…

gdb调试汇编堆栈过程的学习

gdb调试汇编堆栈过程的学习以下为C源文件使用gcc - g code.c -o code -m32指令在64位的机器上产生32位汇编,然后使用gdb example指令进入gdb调试器: 进入之后先在main函数处设置一个断点,再run一下,使用disassemble指令获取汇编代码,用i(info) r(registers)指令查看各寄存器的值: 可见此时主函数的栈基址为0xffffd058,用x(examine)指令查看内存地址中的值,但目前%esp所指堆栈内容为0,%ebp所指内容也…

MapReduce的Shuffle过程介绍

MapReduce的Shuffle过程介绍 Shuffle的本义是洗牌.混洗,把一组有一定规则的数据尽量转换成一组无规则的数据,越随机越好.MapReduce中的Shuffle更像是洗牌的逆过程,把一组无规则的数据尽量转换成一组具有一定规则的数据. 为什么MapReduce计算模型需要Shuffle过程?我们都知道MapReduce计算模型一般包括两个重要的阶段:Map是映射,负责数据的过滤分发:Reduce是规约,负责数据的计算归并.Reduce的数据来源于Map,Map的输出即是Reduce…

【Hadoop离线基础总结】MapReduce自定义InputFormat和OutputFormat案例

MapReduce自定义InputFormat和OutputFormat案例自定义InputFormat 合并小文件需求无论hdfs还是mapreduce,存放小文件会占用元数据信息,白白浪费内存,实践中,又难免面临处理大量小文件的场景优化小文件的三种方式 1.在数据采集的时候,就将小文件或小批数据合成大文件再上传HDFS 2.在业务处理之前,在HDFS上使用mapreduce程序对小文件进行合并 3.在mapreduce处理时,可采用combineInputFormat提高效率用代码…

MapReduce的InputFormat学习过程

昨天,经过几个小时的学习.该MapReduce学习的某一位的方法的第一阶段.即当大多数文件的开头的Data至key-value制图.那是,InputFormat的过程.虽说过程不是非常难,可是也存在非常多细节的. 也非常少会有人对此做比較细腻的研究.学习.今天.就让我来为大家剖析一下这段代码的原理. 我还为此花了一点时间做了几张结构图.便于大家理解. 在这里先声明一下.我研究的MapReduce主要研究的是旧版的API,也就是mapred包下的. InputFormat最最原始的形式就是一个接口…