The ChainMapper class allows to use multiple Mapper classes within a single Map task.  The ChainReducer class allows to chain multiple Mapper classes after a Reducer within the Reducer task. 没有Chain之前,只能通用多个Job迭代来实现数据递进处理,这样做的缺点是: a. 每次迭代,如果所有 Job 对象…

不多说,直接上干货! Hadoop的ChainMapper和ChainReducer使用案例(链式处理) 什么是ChainMapper/ChainReducer?…

前言 本章主要讲述的是对于hadoop生态系统中,MapReduce写的ChainMapper的学习.MapReduce是hadoop集群数据处理的默认框架.而对于数据集中所有的数据必然有一些不友好的数据,我们需要将其丢弃.我们称之为数据的预处理.所以我们需要将预处理模块与数据处理逻辑分开,以便以后可以复用数据预处理模块.以下是一个mapper的通用模式: 丢弃无用的已损坏的数据 处理有效数据,提取感兴趣的字段 针对这些字段,输出我们感兴趣的数据 准备工作 数据集:ufo-60000条记录,这个…

什么是MapReduce? MapReduce是一种编程模型,用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算.概念"Map(映射)"和"Reduce(归约)",和他们的主要思想,都是从函数式编程语言里借来的,还有从矢量编程语言里借来的特性.他极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下,将自己的程序运行在分布式系统上. 当前的软件实现是指定一个Map(映射)函数,用来把一组键值对映射成一组新的键值对,指定并发的Reduce(归约)函数,用来保证所有映射的键值对中的每一…

课程一.基于Linux操作系统平台下的Java语言开发(20课时)课程简介本套课程主要介绍了Linux系统下的Java环境搭建及最基础的Java语法知识.学习Linux操作系统下Java语言开发的好处 好处一:不再束缚在Windows操作系统下,开阔眼界.好处二:熟练Linux操作系统的指令,走出“指指点点”的开发,成为真正的代码程序员.好处三:增加自己的竞争实力,为自己应聘时加上浓浓的一笔.课程大纲第一讲 安装虚拟机以及Linux操作系统第二讲 Linux桌面系统第三讲 Linux文件和目录管…

Hadoop的前景 随着云计算.大数据迅速发展,亟需用hadoop解决大数据量高并发访问的瓶颈.谷歌.淘宝.百度.京东等底层都应用hadoop.越来越多的企 业急需引入hadoop技术人才.由于掌握Hadoop技术的开发人员并不多,直接导致了这几年hadoop技术的薪水远高于JavaEE及 Android程序员. Hadoop入门薪资已经达到了8K以上,工作1年可达到1.2W以上,具有2-3年工作经验的hadoop人才年薪可以达到30万—50万. 一般需要大数据处理的公司基本上都是大公司,所以学…

引言 hadoop的调试真心让人灰常恼火,而且从企业实际出发,集群的资源是有限的,不可能在集群上跑一遍又一遍根据log去调试代码,那么使用MRUnit编写测试单元,显得尤为重要.MRUnit中的MapReduce Driver可以测试一组Map/Reduce或者Combiner. PipelineMapReduceDriver可以测试Map/Reduce作业工作流.目前,MRUnit还没有Partitioner对应的驱动. MRUnit使开发人员在面对Hadoop特殊的架构的时候也能进行TDD和…

1 . 旧版 API 的 Mapper/Reducer 解析 Mapper/Reducer 中封装了应用程序的数据处理逻辑.为了简化接口,MapReduce 要求所有存储在底层分布式文件系统上的数据均要解释成 key/value 的形式,并交给Mapper/Reducer 中的 map/reduce 函数处理,产生另外一些 key/value.Mapper 与 Reducer 的类体系非常类似,我们以 Mapper 为例进行讲解.Mapper 的类图如图所示,包括初始化.Map操作和清理三部分.…

问题描述 我们的数据分析平台是单一的Map/Reduce过程,由于半年来不断地增加需求,导致了问题已经不是那么地简单,特别是在Reduce阶段,一些大对象会常驻内存.因此越来越顶不住压力了,当前内存问题已经是最大的问题,每个Map占用5G,每个Reduce占用9G!直接导致当数据分析平台运行时,集群处于资源匮乏状态. 因此,在不改变业务数据计算的条件下,将单一的Map/Reduce过程分解成2个阶段.这个时候,需求就相对来说比较复杂,将第一阶段的Reduce结果输出至HDFS,作为第二阶段的输入…

1.Hadoop Streaming 是为了方便不太熟悉java用户编写MR程序的工具.用户可以将任何可执行文件(C++)或者脚本(python,ruby)作为Mapper/Reducer, 提高了效率.Hadoop Steaming 要求用户编写的Mapper/Reducer从[标准输入]中读取数据,并将结果写到[标准输出]中.这个有点类似于linux的管道机制. hadoop jar /*/hadoop-streaming-2.2.0.jar -mapper map.py -reducer…