转载请在页首明显处注明作者与出处 一:说明 此为大数据系列的一些博文,有空的话会陆续更新,包含大数据的一些内容,如hadoop,spark,storm,机器学习等. 当前使用的hadoop版本为2.6.4 此为mapreducer的第二章节 这一章节中有着 计算共同好友,推荐可能认识的人 上一篇:hadoop系列三:mapreduce的使用(一) 一:说明 二:在开发工具在运行mapreducer 2.1:本地模式运行mapreducer 2.2:在开发工具中运行在yarn中 三:mapredu…

Hadoop基础-MapReduce入门篇之编写简单的Wordcount测试代码 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 本文主要是记录一写我在学习MapReduce时的一些琐碎的学习笔记, 方便自己以后查看.在调用API的时候,可能会需要maven依赖,添加依赖的包如下: <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.ap…

Hadoop基础-MapReduce的排序 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.MapReduce的排序分类 1>.部分排序 部分排序是对单个分区进行排序,举个简单的例子,第一个分区中的数据为1,3,5:而第二个分区为2,4,这两个分区的值看起来是没有连续性的,但是每个分区中的数据又是排序的!下面是我画的一个草图: 2>.全排序 全排序是对所有分区中的数据均排序,比如第一个分区的值为1,2,3,而第二个分区为4,5 很显然2个分区是经过排序的,可以明显的看清楚…

Hadoop基础-MapReduce的数据倾斜解决方案 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.数据倾斜简介 1>.什么是数据倾斜 答:大量数据涌入到某一节点,导致此节点负载过重,此时就产生了数据倾斜. 2>.处理数据倾斜的两种方案 第一:重新设计key: 第二:设计随机分区: 二.模拟数据倾斜 screw.txt 文件内容 1>.App端代码 /* @author :yinzhengjie Blog:http://www.cnblogs.com/yinzh…

Hadoop基础-MapReduce的Partitioner用法案例 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.Partitioner关键代码剖析 1>.返回的分区号 2>.partitioner默认是通过hash方法实现的 返回的是一个int类型的数组: 3>.HashPartitioner 接下来咱们就看看Partition在MapReduce的作用是什么吧. 二.Partitioner在MapReduce的位置 1>.什么是Partitioner…

Hadoop基础-MapReduce的Combiner用法案例 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.编写年度最高气温统计 如上图说所示:有一个temp的文件,里面存放的是每年的数据,该数据全部是文本内容,大小2M左右,我已将他放在百度云(链接:https://pan.baidu.com/s/1CEcHAXlII2kKxbn1dmTPKA 密码:jgp0),当你下载后,看到该文件的第15列到19列存放的是年份,而第87列到92列存放的是温度,注意999是无效值,需…

Hadoop基础-MapReduce的工作原理第二弹 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.Split(切片)  1>.MapReduce处理的单位(切片) 想必你在看MapReduce的源码的时候,是不是也在源码中看到了一行注释“//Create the splits for the job”(下图是我跟源码的部分截图),这个切片是MapReduce的最重要的概念,没有之一!因为MapReduce处理的单位就是切片.  2>.逻辑切割 还记得hdfs存储的默认…

Hadoop基础-MapReduce的工作原理第一弹 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 在本篇博客中,我们将深入学习Hadoop中的MapReduce工作机制,这些知识将为我们随后学习写MapReduce高级编程奠定基础. 一.剖析MapReduce作业运行机制 MapReduce是hadoop的编程模型,它的核心思想就是映射(Map)和化简(Reduce). 1>.作业的提交 可以通过一个简单的方法调用来运行MapReduce作业:Job对象的submit()…

https://blog.csdn.net/u010697988/article/details/70173104 大数据的分布式计算框架目前使用的最多的就是hadoop的mapReduce和Spark,mapReducehe和Spark之间的最大区别是前者较偏向于离线处理,而后者重视实现性,下面主要介绍mapReducehe和Spark两者的shuffle过程. MapReduce的Shuffle过程介绍 Shuffle的本义是洗牌.混洗,把一组有一定规则的数据尽量转换成一组无规则的数据,越随…

上篇文章hadoop之mapreduce详解(基础篇)我们了解了mapreduce的执行过程和shuffle过程,本篇文章主要从mapreduce的组件和输入输出方面进行阐述. 一.mapreduce作业控制模块以及其他功能 mapreduce包括作业控制模块,编程模型,数据处理引擎.这里我们重点阐述作业控制模块MRAppMaster. 1.1.MRAppMaster的构成 MRAppMaster主要有如下几个组件构成,如下图所示: 1.ContainerAllocator:与resourcem…