hadoop之定制自己的sort过程】的更多相关文章

Key排序 1. 继承WritableComparator 在hadoop之Shuffle和Sort中,可以看到mapper的输出文件spill文件需要在内存中排序,并且在输入reducer之前,不同的mapper的数据也会排序,排序是根据数据的key进行的. 如果key是用户自定义的类型,并没有默认的比较函数时,就需要自己定义key的比较函数,也就是继承WritableComparator.事例代码如下: public static class KeyComparator extends Wr…
partitioner负责shuffle过程的分组部分,目的是让map出来的数据均匀分布在reducer上,当然,如果我们不需要数据均匀,那么这个时候可以自己定制符合要求的partitioner. 下面内容涉及到的源代码请参考https://hadoop.apache.org/docs/current/api/org/apache/hadoop/mapreduce/Partitioner.html Partitioner 1.Maperduce提供了四中的partitioner,如下图所示,它们…
一.客户端 Map-Reduce的过程首先是由客户端提交一个任务开始的. 提交任务主要是通过JobClient.runJob(JobConf)静态函数实现的: public static RunningJob runJob(JobConf job) throws IOException {   //首先生成一个JobClient对象 JobClient jc = new JobClient(job); ……   //调用submitJob来提交一个任务 running = jc.submitJo…
一.客户端 Map-Reduce的过程首先是由客户端提交一个任务开始的. 提交任务主要是通过JobClient.runJob(JobConf)静态函数实现的: public static RunningJob runJob(JobConf job) throws IOException {   //首先生成一个JobClient对象 JobClient jc = new JobClient(job); ……   //调用submitJob来提交一个任务 running = jc.submitJo…
首先编写WordCount.java源文件,分别通过map和reduce方法统计文本中每个单词出现的次数,然后按照字母的顺序排列输出, Map过程首先是多个map并行提取多个句子里面的单词然后分别列出来每个单词,出现次数为1,全部列举出来 Reduce过程首先将相同key的数据进行查找分组然后合并,比如对于key为Hello的数据分组为:<Hello, 1>.<Hello,1>.<Hello,1>,合并之后就是<Hello,1+1+1>,分组也可以理解为re…
持续集成是一种项目管理和流程模型,依赖于团队中各个角色的配合.各个角色的意识和配合不是一朝一夕能练就的,我们的工作只是提供一种方案和能力,这就是持续集成能力的服务化.而在做持续集成能力服务化的过程中,最核心的一点就是,如何实现一个可定制化的任务流,即所谓的pipeline. 在传统的持续集成工具实现了pipeline功能,以供串联上下游job,并把多个job联系成一次完整的构建,例如jenkins的pipeline插件. 但是各种持续集成工具,或多或少都有自己的短板,总结起来如下: 1.配置并不…
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一. 硬件.软件准备 1. 硬件设备 为了方便学习Hadoop,我采用了云服务器来配置Hadoop集群.集群使用三个节点,一个阿里云节点.一个腾讯云节点.一个华为云节点,其中阿里云和腾讯云都是通过使用学生优惠渠道购买了一年的云服务,华为云使用免费7天或15天的云服务器.我决定使用腾讯云节点作为Master节点,阿里云节点和华为云节点作为Slave节点.集群基本结构如下图: 云服务器配置信息如下: 集群网络环境: 分别在每台机器上创建了用户hadoop,并且全部禁用了防火墙. 2. 软件 由于Ha…
eworkflow自定义工作流系统,集成eform自定义表单,可以做到在线编辑流程,在线编辑表单.eform也提供在线建立业务表,维护表字段等,所以通过eworkflow+eform可以在线完成业务流程和业务模块设计,制作,调试运行,正式使用等等.整个业务流程的开发过程,不需要编译,边设计就可以边运行查看结果.  我们通常是调试运行结束后,没有问题后,就可以正式使用了,这给开发人员,甚至是终端使用人员都带来了方便. eworkflow工作流系统,也可以直接集成aspx,jsp等页面. ework…
Hadoop集群搭建 一.准备 三台虚拟机:master01,node1,node2 时间同步 1.date命令查看三台虚拟机时间是否一致 2.不一致时间同步:ntpdate ntp.aliyun.com 调整时区 cp /usr/share/zoneinfo/Asia/Shanghai /etc/localtime 查看jdk java-version 修改主机名 三台分别执行vim /etc/hostname 修改为指定的主机名 关闭防火墙 systemctl stop firewalld…