reduce端的join算法: 例子: 商品表数据 product: pidp0001,小米5,1000,2000p0002,锤子T1,1000,3000 订单表数据 order:       pid1001,20150710,p0001,21002,20150710,p0002,31002,20150710,p0003,3 mapReduce可以实现sql语句的功能:select ......from product p left join order o on p.pid = o.pid 思…

项目描述 现在假设有两个数据集:气象站数据库和天气记录数据库,并考虑如何合二为一.一个典型的查询是:输出气象站的历史信息,同时各行记录也包含气象站的元数据信息. 气象站和天气记录合并之后的示意图如下所示. 测试数据        启动Hadoop集群,然后在hdfs中创建join文件夹用于存放测试数据station.txt和records.txt,他们分别代表气象站数据库和天气记录数据库. 项目代码 JoinStationMapper.java package com.hadoop.Join;…

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…

下午对着源码看陆喜恒. Hadoop实战(第2版)6.4.1  (Shuffle和排序)Map端,发现与Hadoop 1.2.1的源码有些出入.下面作个简单的记录,方便起见,引用自书本的语句都用斜体表示. 依书本,从MapTask.java开始.这个类有多个内部类: 从书的描述可知,collect()并不在MapTask类,而在MapOutputBuffer类,其函数功能是 1.定义输出内存缓冲区为环形结构2.定义输出内存缓冲区内容到磁盘的操作 在collect函数中将缓冲区的内容写出时会调用s…

      Hadoop是一个分布式系统基础架构,由Apache基金会开发.用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序.充分利用集群的威力高速运算和存储.Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFS.HDFS有着高容错性的特点,并且设计用来部署在低廉的(low-cost)硬件上.而且它提供高传输率(high throughput)来访问应用程序的数据,适合那些有着超大数据集(large data set)的应用程序…

本文介绍的是在Ubuntu下安装用三台PC安装完成Hadoop集群并运行好第一个Hello World的过程,软硬件信息如下: Ubuntu:12.04 LTS Master: 1.5G RAM,奔腾处理器. Slave1.Slave2:4G RAM,I3处理器. 开始 1 安装Ubuntu : http://cdimage.ubuntu.com/releases/12.04/release/,Ubuntu的安装过程网上有很多,这里不再赘述了,安装之前一定要对Linux的目录树和Mount有所了…

这一讲我们主要剖析MapReduce的原理机制和流程. “云计算分布式大数据Hadoop实战高手之路”之完整发布目录 云计算分布式大数据实战技术Hadoop交流群:312494188,每天都会在群中发布云计算实战性资料,欢迎大家加入! 关于MapReduce,你至少需要知道以下几点: 1,         MapReduce是运行于分布式文件系统之上的,在Hadoop中就是运行于HDFS之上的: 2,         MapReduce主要用于大规模数据的并行运算,这种大数据通过指1TB以上:…

Hadoop实战实例        Hadoop实战实例        Hadoop 是Google MapReduce的一个Java实现.MapReduce是一种简化的分布式编程模式,让程序自动分布到一个由普通机器组成的超大集群上并发执行.就如同java程序员可以不考虑内存泄露一样, MapReduce的run-time系统会解决输入数据的分布细节,跨越机器集群的程序执行调度,处理机器的失效,并且管理机器之间的通讯请求.这样的模式允许程序员可以不需要有什么并发处理或者分布式系统的经验,就可以处…

先贴一张原理图(摘自hadoop权威指南第三版) 实际中看了半天还是不太理解其中的Partition,和reduce端的二次排序,最终根据实验来结果来验证自己的理解 1eg 数据如下 2014010114 标识20140101日的温度为14度,需求为统计每年温度的最最高值 2014010114 2014010216 2014010317 2014010410... Partition 实际是根据map 任务的key,以及reduce任务的数量来决定最终来由那个reduce来处理,默认指定redu…

①自定义按某列排序,二次排序 writablecomparable中的compareto方法 ②topk a利用treemap,缺点:map中的key不允许重复:https://blog.csdn.net/u010660276/article/details/50967054 b封装mapper<key,value>中的key实现writablecompareable接口,实现排序https://blog.csdn.net/lzm1340458776/article/details/43228…