Compression and Input Splits   当我们使用压缩数据作为MapReduce的输入时,需要确认数据的压缩格式是否支持切片?   假设HDFS中有一个未经压缩的大小为1GB的文本文件,如果HDFS Block大小为128MB,那么这个文件会被HDFS存储为8个Block.当MapReduce Job使用这个文件作为输入时将会创建8个切片(默认每一个Block生成一个切片),每一个切片关联的数据都可以被一个Map Task独立地处理.   如果这个文本文件使用Gzip格式压…

摘要:在排序和reducer 阶段,reduce 侧连接过程会产生巨大的网络I/O 流量,在这个阶段,相同键的值被聚集在一起. 本文分享自华为云社区<MapReduce 示例:减少 Hadoop MapReduce 中的侧连接>,作者:Donglian Lin. 在这篇博客中,将使用 MapReduce 示例向您解释如何在 Hadoop MapReduce 中执行缩减侧连接.在这里,我假设您已经熟悉 MapReduce 框架并知道如何编写基本的 MapReduce 程序.本博客中讨论的主题如下…

在比较四中压缩方法之前,先来点干的,说一下在MapReduce的job中怎么使用压缩. MapReduce的压缩分为map端输出内容的压缩和reduce端输出的压缩,配置很简单,只要在作业的conf中配置即可 //配置压缩 conf.setBoolean("mapred.out.compress", true);//配置map输出的压缩 conf.setBoolean("mapred.output.compress", true); //配置reduce输出的压缩…

地址 MapReduce 是现今一个非常流行的分布式计算框架,它被设计用于并行计算海量数据.第一个提出该技术框架的是Google 公司,而Google 的灵感则来自于函数式编程语言,如LISP,Scheme,ML 等. MapReduce 框架的核心步骤主要分两部分:Map 和Reduce.当你向MapReduce 框架提交一个计算作业时,它会首先把计算作业拆分成若干个Map 任务,然后分配到不同的节点上去执行,每一个Map 任务处理输入数据中的一部分,当Map 任务完成后,它会生成一些中间文件…

MapReduce 里面的shuffle:描述者数据从map task 输出到reduce task 输入的这段过程 Shuffle 过程: 首先,map 输出的<key,value > 会放在内存中,内存有一定的大小,超过之后,会将内存里的东西溢写(spill) 到磁盘(disk)中 .在从内存溢写到磁盘的过程中,会有两个操作:分区(parttition),排序(sort).map结束之后,磁盘中会有很多文件 . 有很多小文件,需要将文件进行文件的合并,并且排序.map 中的一些map任务可…

Partitioner的作用的对Mapper产生的中间结果进行分片,以便将同一分组的数据交给同一个Reduce处理,Partitioner直接影响Reduce阶段的负载均衡. MapReduce提供了两个Partitioner实现:HashPartitioner和TotalOederPartitioner. HashPartitioner是默认实现,实现了一种基于哈希值的分片方法,代码如下: public int getPartition(K2 key, V2 value, int numRed…

文件切分算法 文件切分算法主要用于确定InputSplit的个数以及每个InputSplit对应的数据段. FileInputFormat以文件为单位切分成InputSplit.对于每个文件,由以下三个属性值确定其对应的InputSplit的个数. goalSize:根据用户期望的InputSplit数据计算,即totalSize/numSplit.totalSize为文件总大小:numSplit为用户设定的Map Task个数,默认情况下是1. minSize:InputSplit的最小值,由…

将文件split 文件1:                                                                   分割结果: hello  world                                                   <0, "hello world"> this is wordcount                                           <12,&quo…

背景 随着集群规模和负载增加,MapReduce JobTracker在内存消耗,线程模型和扩展性/可靠性/性能方面暴露出了缺点,为此需要对它进行大整修. 需求 当我们对Hadoop MapReduce框架进行改进时,需要时刻谨记的一个重要原则是用户的需求.近几年来,从Hadoop用户那里总结出MapReduce框架当前最紧迫的需求有: (1)可靠性(Reliability)– JobTracker不可靠 (2)可用性(Availability)– JobTracker可用性有问题 (3) 扩展…

1.压缩和输入分片 Hadoop中文件是以块的形式存储在各个DataNode节点中,假如有一个文件A要做为输入数据,给MapReduce处理,系统要做的,首先从NameNode中找到文件A存储在哪些DataNode中,然后,在这些DataNode中,找到相应的数据块,作为一个单独的数据分块,作为map任务的输入,这就是mapreduce处理的数据的粗略过程!但是,我们都知道,对于一些大型的数据,压缩是很有用的,不仅能够节省存储空间,而且还能够加快传输速率.把文件压缩后再存入数据节点中,这个很常见…