4.4 Reduce类 4.4.1 Reduce介绍 整完了Map,接下来就是Reduce了.YarnChild.main()—>ReduceTask.run().ReduceTask.run方法开始和MapTask类似,包括initialize()初始化,根据情况看是否调用runJobCleanupTask(),runTaskCleanupTask()等.之后进入正式的工作,主要有这么三个步骤:Copy.Sort.Reduce. 4.4.2 Copy Copy就是从执行各个Map任务的节点获取…

1 概述 该瞅瞅MapReduce的内部运行原理了,以前只知道个皮毛,再不搞搞,不然怎么死的都不晓得.下文会以2.4版本中的WordCount这个经典例子作为分析的切入点,一步步来看里面到底是个什么情况. 2 为什么要使用MapReduce Map/Reduce,是一种模式,适合解决并行计算的问题,比如TopN.贝叶斯分类等.注意,是并行计算,而非迭代计算,像涉及到层次聚类的问题就不太适合了. 从名字可以看出,这种模式有两个步骤,Map和Reduce.Map即数据的映射,用于把一组键值对映射成另…

4.3 Map类 创建Map类和map函数,map函数是org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper类中的定义的,当处理每一个键值对的时候,都要调用一次map方法,用户需要覆写此方法.此外还有setup方法和cleanup方法.map方法是当map任务开始运行的时候调用一次,cleanup方法是整个map任务结束的时候运行一次. 4.3.1 Map介绍 Mapper类是一个泛型类,带有4个参数(输入的键,输入的值,输出的键,输出的值).在这里输入的键为Object(默认是…

4.4 Reduce类 4.4.1 Reduce介绍 整完了Map,接下来就是Reduce了.YarnChild.main()->ReduceTask.run().ReduceTask.run方法開始和MapTask类似,包含initialize()初始化,依据情况看是否调用runJobCleanupTask(),runTaskCleanupTask()等.之后进入正式的工作,主要有这么三个步骤:Copy.Sort.Reduce. 4.4.2 Copy Copy就是从运行各个Map任务的节点获取…

1 概述 该瞅瞅MapReduce的内部执行原理了,曾经仅仅知道个皮毛,再不搞搞,不然怎么死的都不晓得.下文会以2.4版本号中的WordCount这个经典样例作为分析的切入点.一步步来看里面究竟是个什么情况. 2 为什么要使用MapReduce Map/Reduce.是一种模式,适合解决并行计算的问题,比方TopN.贝叶斯分类等. 注意.是并行计算,而非迭代计算,像涉及到层次聚类的问题就不太适合了. 从名字能够看出,这样的模式有两个步骤,Map和Reduce. Map即数据的映射,用于把一组键值…

4.3 Map类    创建Map类和map函数.map函数是org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper类中的定义的,当处理每一个键值对的时候,都要调用一次map方法,用户须要覆写此方法.此外还有setup方法和cleanup方法. map方法是当map任务開始运行的时候调用一次,cleanup方法是整个map任务结束的时候运行一次. 4.3.1 Map介绍    Mapper类是一个泛型类.带有4个參数(输入的键,输入的值,输出的键,输出的值). 在这里输入的键为Ob…

本文基于hadoop2.x架构详细描述了mapreduce的执行过程,包括partition,combiner,shuffle等组件以及yarn平台与mapreduce编程模型的关系. mapreduce的简介和优点 mapreduce是一个分布式运算程序的编程框架,是hadoop数据分析的核心. mapreduce的核心思想是将用户编写的逻辑代码和架构中的各个组件整合成一个分布式运算程序,实现一定程序的并行处理海量数据,提高效率. 海量数据难以在单机上处理,而一旦将单机版程序扩展到集群上进行分…

基于Hadoop2.2.0版本号分布式云盘的设计与实现 一.前言 在学习了hadoop2.2一个月以来,我重点是在学习hadoop2.2的HDFS.即是hadoop的分布式系统,看了非常久的源代码看的我真的想吐啊,感觉看源代码还是没什么劲,于是心血来潮看到可百度的网盘挺有意思(事实上我一直都在用百度的网盘)对里面的功能的实现非常好奇,于是我就突发奇想,能不能用hadoop来做个呢?答案是肯定的.于是我就開始了,可是实际中,没有人用hadoop来做网盘,由于hadoop不适合存放小文件.当然办法总…

https://my.oschina.net/itblog/blog/275294 摘要: 本文通过一个例子,详细介绍Hadoop 的 MapReduce过程. 分析MapReduce执行过程 MapReduce运行的时候,会通过Mapper运行的任务读取HDFS中的数据文件,然后调用自己的方法,处理数据,最后输出.Reducer任务会接收Mapper任务输出的数据,作为自己的输入数据,调用自己的方法,最后输出到HDFS的文件中.整个流程如图: Mapper任务的执行过程详解 每个Mapper任…

分析MapReduce执行过程 MapReduce运行的时候,会通过Mapper运行的任务读取HDFS中的数据文件,然后调用自己的方法,处理数据,最后输出. Reducer任务会接收Mapper任务输出的数据,作为自己的输入数据,调用自己的方法,最后输出到HDFS的文件中. Mapper任务的执行过程 每个Mapper任务是一个java进程,它会读取HDFS中的文件,解析成很多的键值对,经过我们覆盖的map方法处理后,转换为很多的键值对再输出.整个Mapper任务的处理过程又可以分为以下几个阶段…