Hadoop中决定map个数的的因素有几个,由于版本的不同,决定因素也不一样,掌握这些因素对了解hadoop分片的划分有很大帮助, 并且对优化hadoop性能也很有大的益处. 旧API中getSplits方法: public InputSplit[] getSplits(JobConf job, int numSplits) throws IOException { FileStatus[] files = listStatus(job); // Save the number of input…

1.map和reduce的数量过多会导致什么情况?2.Reduce可以通过什么设置来增加任务个数?3.一个task的map数量由谁来决定?4.一个task的reduce数量由谁来决定? 一般情况下,在输入源是文件的时候,一个task的map数量由splitSize来决定的,那么splitSize是由以下几个来决定的goalSize = totalSize / mapred.map.tasksinSize = max {mapred.min.split.size, minSplitSize}spl…

之前学习hadoop的时候,一直希望可以调试hadoop源码,可是一直没找到有效的方法,今天在调试矩阵乘法的时候发现了调试的方法,所以在这里记录下来. 1)事情的起因是想在一个Job里设置map的数量(虽然最终的map数量是由分片决定的),在hadoop1.2.1之前,设置方法是: job.setNumMapTasks() 不过,hadoop1.2.1没有了这个方法,只保留了设置reduce数量的方法.继续搜索资料,发现有同学提供了另外一种方法,就是使用configuration设置,设置方式如…

mapred.tasktracker.map.tasks.maximum 官方解释:The maximum number of map tasks that will be run  simultaneously by a task tracker. 我的理解:一个tasktracker最多可以同时运行的map任务数量 默认值:2 优化值:mapred.tasktracker.map.tasks.maximum = cpu数量 cpu数量 = 服务器CPU总核数 / 每个CPU的核数服务器CPU…

深度分析如何在Hadoop中控制Map的数量 guibin.beijing@gmail.com 很多文档中描述,Mapper的数量在默认情况下不可直接控制干预,因为Mapper的数量由输入的大小和个数决定.在默认情况下,最终input 占据了多少block,就应该启动多少个Mapper.如果输入的文件数量巨大,但是每个文件的size都小于HDFS的blockSize,那么会造成 启动的Mapper等于文件的数量(即每个文件都占据了一个block),那么很可能造成启动的Mapper数量超出限制而导…

很多文档中描述,Mapper的数量在默认情况下不可直接控制干预,因为Mapper的数量由输入的大小和个数决定.在默认情况下,最终input占据了多少block,就应该启动多少个Mapper.如果输入的文件数量巨大,但是每个文件的size都小于HDFS的blockSize,那么会造成启动的Mapper等于文件的数量(即每个文件都占据了一个block),那么很可能造成启动的Mapper数量超出限制而导致崩溃.这些逻辑确实是正确的,但都是在默认情况下的逻辑.其实如果进行一些客户化的设置,就可以控制了.…

前言 首先确保已经搭建好Hadoop集群环境,可以参考<Linux下Hadoop集群环境的搭建>一文的内容.我在测试mapreduce任务时,发现相比于使用Job.setNumReduceTasks(int)控制reduce任务数量而言,控制map任务数量一直是一个困扰我的问题.好在经过很多摸索与实验,终于梳理出来,希望对在工作中进行Hadoop进行性能调优的新人们有个借鉴.本文只针对FileInputFormat的任务划分进行分析,其它类型的InputFormat的划分方式又各有不同.虽然如…

Hadoop Map/Reduce是一个使用简易的软件框架,基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个商用机器组成的大型集群上,并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集.一个Map/Reduce 作业(job) 通常会把输入的数据集切分为若干独立的数据块,由 map任务(task)以完全并行的方式处理它们.框架会对map的输出先进行排序, 然后把结果输入给reduce任务.通常作业的输入和输出都会被存储在文件系统中. 整个框架负责任务的调度和监控,以及重新执行已经失败的任务.通常,Map/R…

来源:http://www.linuxidc.com/Linux/2012-07/66337.htm   作者: lmc_wy Hadoop任务执行过程中,在每一个map节点或者reduce节点能获取一下环境变量,利用这些变量可以为特殊的需求服务,例如:获取当前map节点处理的数据文件的路径. hadoop是java实现的,利用java可以很方便的获取相关环境变量,其内部包含在Context和MRJobConfig中(hadoop版本不一样,可能会有区别,我的hadoop是0.21). 举例:…

原文地址:http://hadoop.apache.org/docs/r1.0.4/cn/mapred_tutorial.html 目的 先决条件 概述 输入与输出 例子:WordCount v1.0 源代码 用法 解释 Map/Reduce - 用户界面 核心功能描述 Mapper Reducer Partitioner Reporter OutputCollector 作业配置 任务的执行和环境 作业的提交与监控 作业的控制 作业的输入 InputSplit RecordReader 作业的…

刚开始接触hadoop平台的时候 部分初学者对于mapreduce中的maptask的数量是怎么确定的 可能有点迷惑,如果看了jobclient里面的maptask初始化的那段源码,那么就比较清楚了,MapTask的数量是由InputFormat来指定的,InputFormat生成多少个InputSpilt就会有多少个task. 因此,如果剩余Map slot的数量大于InputSpilt的数量,那么就启动的Map数量就是InputSplit的数量. 如果剩余Map slot的数量小于Input…

Map/Reduce用户界面 本节为用户採用框架要面对的各个环节提供了具体的描写叙述,旨在与帮助用户对实现.配置和调优进行具体的设置.然而,开发时候还是要相应着API进行相关操作. 首先我们须要了解Mapper和Reducer接口,应用通常须要提供map和reduce方法以实现他们. 接着我们须要对JobConf, JobClient,Partitioner,OutputCollector,Reporter,InputFormat,OutputFormat,OutputCommitter等进行讨…

Hadoop在运行一个mapreduce job之前,需要估算这个job的maptask数和reducetask数.首先分析一下job的maptask数,当一个job提交时,jobclient首先分析job被拆分的split数量,然后吧job.split文件放置在HDFS中,一个job的MapTask数量就等于split的个数. job.split中包含split的个数由FileInputFormat.getSplits计算出,方法的逻辑如下: 1.  读取参数mapred.map.tasks,…

整理下,基本分两个方式: 一.对于大量大文件(大于block块设置的大小) 增大minSize,即增大mapred.min.split.size的值,原因:splitsize=max(minisize,min(maxsize,blocksize)),blocksize一般不会做修改. 在没有设置minisize,maxsize时,splitsize取blocksize. 二.对于大量小文件(小于block块设置的大小) 这种情况通过增大mapred.min.split.size不可行, 需要使用…

目前集群上某台机器卡住导致出现大量的Map端任务FAIL,当定位到具体的机器上时,无法ssh或进去后terminal中无响应,退出的相关信息如下: [hadoop@xxx ~]$ Received disconnect from xxx: Timeout, your session not responding. 任务执行失败的错误日志: AttemptID:attempt_1413206225298_24177_m_000001_0 Timed out after 1200 secsConta…

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…

今天做了一个hadoop分享,总结下来,包括mapreduce,及shuffle深度讲解,还有YARN框架的详细说明等. v\:* {behavior:url(#default#VML);} o\:* {behavior:url(#default#VML);} w\:* {behavior:url(#default#VML);} .shape {behavior:url(#default#VML);} Normal 0 false 7.8 磅 0 2 false false false EN-U…

  从MapTask类中分析下去,看一下map任务是如何被调用并执行的.   入口方法是MapTask的run方法,看一下run方法的相关介绍:   org.apache.hadoop.mapred.Task public abstract void run(JobConf job, TaskUmbilicalProtocol umbilical) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException Run this…

hadoop会对原始输入文件进行文件切割,然后把每个split传入mapper程序中进行处理,FileInputFormat是所有以文件作为数据源的InputFormat实现的基类,FileInputFormat保存作为job输入的所有文件,并实现了对输入文件计算splits的方法.至于获得记录的方法是有不同的子类进行实现的. 那么,FileInputFormat是怎样将他们划分成splits的呢?FileInputFormat只划分比HDFS block大的文件,所以如果一个文件的大小比blo…

#进入hadoop安装目录 cd /usr/local/hadoop #创建示例文件:input #在里面输入以下内容: #Hello world, Bye world! vim input #在hdfs上创建文件路径 bin/hadoop fs -mkdir  /user/root/test/wordcount #将输入文件拷贝到hdfs bin/hadoop fs -put input /user/root/test/wordcount #执行程序 bin/hadoop jar hadoop…

问题描述: 在hadoop中处理多个文件,其中每个文件一个map. 我使用的方法为生成一个文件,文件中包含所有要压缩的文件在HDFS上的完整路径.每个map 任务获得一个路径名作为输入. 在eclipse中调试时,map中处理hdfs上的文件用到的FileSystem对象为整个class中的静态成员变量,在eclipse中运行没有错误,打包成jar提交到集群运行,就会在map函数中 FileStatus fileStatus = tmpfs.getFileStatus(inputdir); 这一…

1-map task的并发数量是由切片的数量决定的,有多少个切片就有启动多少个map task: 2-切片是一个逻辑的概念,指的是文件中数据的偏移量范围: 3-切片的具体大小应该根据所处理的文件大小来调整:例如:小文件的切片有多个block组成: reduce的并发数量由,partition分组决定…

Total files:    23 Total symlinks:        0 Total blocks (validated):    22 (avg. block size 117723 B) Minimally replicated blocks:    22 (100.0 %) Over-replicated blocks:    0 (0.0 %) Under-replicated blocks:    0 (0.0 %) Mis-replicated blocks:     …

hadoop jar hadoop-mapreduce-examples-2.7.3.jar wordcount /wordcount.txt /wc/output3…

//import org.apache.hadoop.mapreduce.InputSplit;//import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileSplit; @SuppressWarnings("rawtypes") public static String getCityFromFileName(org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper.Context context) throws IOExcepti…

如果两个集合存储颜色的情况相同,说明这两个在k个图中都是在一个集合的 学到的点:用map,将vector映射一个整数时,只有vector后面的邻接的数据都一样时,才认为两个vector一样 代码: #include<cstdio> #include<cstring> #include<iostream> #include<algorithm> #include<queue> #include<stack> #include<ma…

本文转自http://ronxin999.blog.163.com/blog/static/42217920201279112163/…

在Spark 1.2.0中,Spark Core的一个重要的升级就是将默认的Hash Based Shuffle换成了Sort Based Shuffle,即spark.shuffle.manager 从hash换成了sort,对应的实现类分别是org.apache.spark.shuffle.hash.HashShuffleManager和org.apache.spark.shuffle.sort.SortShuffleManager. 这个方式的选择是在org.apache.spark.Sp…

Spark Core    DAG概念        有向无环图        Spark会根据用户提交的计算逻辑中的RDD的转换(变换方法)和动作(action方法)来生成RDD之间的依赖关系,同时这个计算链也就生成了逻辑上的DAG.        RDD之间的关系可以从两个维度来理解:一个是RDD是从哪些RDD转换而来,也就是RDD的parent RDD(s)是什么:还有就是依赖于parent RDD(s)的哪些Partition(s).这个关系,就是RDD之间的依赖,org.apache.…

0背景介绍 随着机器个数的增加.各种服务.各种组件的扩容.开发人员的递增,日志的运维问题是日渐尖锐.通常,日志都是存储在服务运行的本地机器上,使用脚本来管理,一般非压缩日志保留最近三天,压缩保留最近1个月,其它直接删除或迁移到日志服务器上. 运维会将这些日志mount到远程的日志服务器上,然后开发人员使用运维分配的账号登陆堡垒机器跳转到日志服务器上查看不同项目不同机器的日志. 下图是日志服务器某一个项目的所有ip日志目录截图,相信大家传统的查看日志类似这样. 如果你要查阅不同的项目,项目机器数十…