在前面的示例,输出文件名是默认: _logs part-r-00001 part-r-00003 part-r-00005 part-r-00007 part-r-00009 part-r-00011 part-r-00013 _SUCCESS part-r-00000 part-r-00002 part-r-00004 part-r-00006 part-r-00008 part-r-00010 part-r-00012 part-r-00014 part-r-0000N 另一个_SUCCES…

https://www.cnblogs.com/renyuan/archive/2013/05/26/3099766.html 1．故事的起源 “endian”这个词出自<格列佛游记>.小人国的内战就源于吃鸡蛋时是究竟从大头(Big-Endian)敲开还是从小头(Little-Endian)敲开,由此曾发生过六次叛乱,其中一个皇帝送了命,另一个丢了王位. 我们一般将endian翻译成“字节序”,将big endian和little endian称作“大尾”和“小尾”. 2．什么是Big End…

example4它演示了如何指定Reducer号码,本节演示如何使用HashPartitioner将Mapper根据该输出key分组后Reducer为了应对. 合理的分组策略会尽一切Reducer不能获得的计算负载之间的间隙,因此整体reduce性能较为均衡. Reducer的数量由HashPartitioner函数getPartition返回值来确定. public int getPartition(K2 key, V2 value, int numReduceTasks) { return…

本文example6环境与前Hadoop 1.x异,于Hadoop 2.x环境测试. 功能与前面相同的日志处理程序. 第一newLISP文字,游玩mapper任务.于stdin读取文本数据,将did由于key, value至1,结果是随后被输出到stdout 第二个newLISP脚本.起到reducer的作用,在stdin中读取<key, values>, key是dic. values是全部的value,简单对value求和后.写到stdout中 最后应该能够在HDFS下看到结果. 用脚本编…

blog宗旨:用图说话. 这一章的图讲述了createBean的过程.到这里spring容器就能够完毕IOC的整个过程,拿到我们须要的对象. 下一章我们接着来看一看AOP完毕的过程. 附:文件夹 Spring源代码由浅入深系列五 GetBean Spring源代码由浅入深系列四 创建BeanFactory Spring源代码由浅入深系列三 refresh Spring源代码由浅入深系列二 类结构 Spring源代码由浅入深系列一 简单介绍   版权声明:本文博客原创文章,博客,未经同意,…

首先放一张官方图片,大致了解下整个MapReduce的处理过程. 抛出如下疑问: 1.MapReduce的基本原理是什么?即利用什么机制来实现的任务拆分处理? 2.MapReduce任务执行过程是什么?任务怎么提交?如何运行?哪个组件或者模块可以监控任务的运行状态,比如YARN服务?数据存储(原始数据.中间数据.输出结果)依赖什么基础构件? 3.输入数据怎么进行切割分片?即所谓的input split,比如分割依赖数据输入和HDFS Block块大小,分割结果决定Map任务个数. 4.map过程…

将SketchUp中建立的模型与实景三维模型进行集成,既可以充分发挥实景三维在地理空间记录方面的优势,又可以去除SketchUp在周边环境设计上的不足. 同时借助Wish3D Earth丰富的场景浏览功能,决策和管理人员可以多角度地从不同距离审视规划设计方案,进行项目方案比选和审查. SketchUp是一套直接面向设计方案创作过程的设计软件,使用SketchUp规划设计师可以从潦草的平面草图开始,创建出想像的任何东西 .虽然市面软件众多,也不能取代SketchUp独有的位置,使得它成为规划设计行…

1)   LineRecordWriter负责把Key,Value的形式把数据写入到DFSOutputStream watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvZGlja2Vucw==/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/SouthEast" alt=""> 2)   DFSOutputStream负责把LineRecordWrit…

转自:Mapreduce多进程与spark多线程 Apache Spark的高性能一定程度上取决于它采用的异步并发模型(这里指server/driver 端采用的模型),这与Hadoop 2.0(包括YARN和MapReduce)是一致的.Hadoop 2.0自己实现了类似Actor的异步并发模型,实现方式是epoll+状态机,而Apache Spark则直接采用了开源软件Akka,该软件实现了Actor模型,性能非常高.尽管二者在server端采用了一致的并发模型,但在任务级别(特指 Spar…

前面笔者曾经写过一篇关于IT从业者的职业道路文章(见笔者文:IT从业者的职业道路(从程序员到部门经理) - 项目管理系列文章).然后有读者提建议说写写技术方面的路线,所以就有了本文.本文从初学者到思想者的四步方面对IT从业者的技术路线做了阐述(见笔者文:IT从业者的学习规划 - 学习者系列文章开篇),从浅到深的对技术路线需要学习的内容做了叙述,后续会对学习者系列文章进行书写,本文就当做该系列文章的一个版图吧. 对于技术路线,笔者认为,在工作之余,就该自我主动的去学习技术和业务方面的知识.一方面是…