1. OutputCommitters MapReduce使用一个提交协议来确保作业(job)和任务(task)都完全成功或失败.这个通过 OutputCommiter来实现. 新版本 MapReduce API中,OutputCommitter 由OutputFormat 通过getOutputCommitter() 方法确定.默认为FileOutputCommitter,适用于有文件输出的MapReduce任务.若是需要,也可以实现一个新的OutputCommitter类,以对作业的完成或任…

hadoop 2.7.3本地环境运行官方wordcount 基本环境: 系统:win7 虚机环境:virtualBox 虚机:centos 7 hadoop版本:2.7.3 本次先以独立模式(本地模式)来运行. 参考: hadoop docs ​ 1 hadoop 安装 java环境 yum install java-1.8.0-openjdk hadoop下载压缩包并安装 mkdir ~/hadoop/ cd ~/hadoop/ # http://apache.fayea.com/hadoop…

MapReduce Tutorial(个人指导) Purpose(目的) Prerequisites(必备条件) Overview(综述) Inputs and Outputs(输入输出) MapReduce - User Interfaces(用户接口) Payload(有效负载) Mapper Reducer Partitioner Counter Job Configuration(作业配置) Task Execution & Environment(任务执行和环境) Memory Man…

原 Hadoop MapReduce 框架的问题 原hadoop的MapReduce框架图 从上图中可以清楚的看出原 MapReduce 程序的流程及设计思路: 首先用户程序 (JobClient) 提交了一个 job,job 的信息会发送到 Job Tracker 中,Job Tracker 是 Map-reduce 框架的中心,他需要与集群中的机器定时通信 (heartbeat), 需要管理哪些程序应该跑在哪些机器上,需要管理所有 job 失败.重启等操作. TaskTracker 是 Ma…

概述 本文主要基于Hadoop 1.0.0后推出的新Java API为例介绍MapReduce的Java编程模型.新旧API主要区别在于新API(org.apache.hadoop.mapreduce)将原来的旧API(org.apache.hadoop.mapred)中的接口转换为了抽象类. MapReduce编程主要将程序运行过程分为两个阶段:Map阶段和Reduce阶段.其中Map阶段由若干Map task组成,主要由InputFormat, Mapper, Partitioner等类完成…

摘要:本文介绍了Hadoop 自0.23.0版本后新的MapReduce框架(Yarn)原理.优势.运作机制和配置方法等:着重介绍新的Yarn框架相对于原框架的差异及改进. 编者按:对于业界的大数据存储及分布式处理系统来说,Hadoop 是耳熟能详的卓越开源分布式文件存储及处理框架,对于 Hadoop 框架的介绍在此不再累述,随着需求的发展,Yarn 框架浮出水面,@依然光荣复兴的 博客给我们做了很详细的介绍,读者通过本文中新旧 Hadoop MapReduce 框架的对比,更能深刻理解新的 y…

在MapReduce过程中,每一个Job都会被分成若干个task,然后再进行处理.那么Hadoop是怎么将Job分成若干个task,并对其进行跟踪处理的呢?今天我们来看一个*Context类——TaskInputOutputContext. 先来看看TaskInputOutputContext的类图: Figure1:TaskInputOutputContext类图 从类图中可以看到,TaskInputOutputContext有3个成员变量和10个成员函数.成员变量中有一个OutputComm…

从前面的学习中,我们了解到了MapReduce整个过程需要经过以下几个步骤: 1.输入(input):将输入数据分成一个个split,并将split进一步拆成<key, value>. 2.映射(map):根据输入的<key, value>进生处理, 3.合并(combiner):合并中间相两同的key值. 4.分区(Partition):将<key, value>分成N分,分别送到下一环节. 5.化简(Reduce):将中间结果合并,得到最终结果 6.输出(outpu…

Hadoop学习笔记(7) ——高级编程 从前面的学习中,我们了解到了MapReduce整个过程需要经过以下几个步骤: 1.输入(input):将输入数据分成一个个split,并将split进一步拆成<key, value>. 2.映射(map):根据输入的<key, value>进生处理, 3.合并(combiner):合并中间相两同的key值. 4.分区(Partition):将<key, value>分成N分,分别送到下一环节. 5.化简(Reduce):将中间结…

在hadoop中,由于一个Task可能由多个节点同时运行,当每个节点完成Task时,一个Task可能会出现多个结果,为了避免这种情况的出现,使用了OutPutCommitter.所以OutPutCommitter主要的功能是在作业或任务完成时,确保结果的正确提交.OutPutCommitter的主要功能是: 1.在作业初始化被调用;例,在初始化Job时,为Job创建临时的输出目录 2.在作业完成时清理后续工作:例,在Job完成后删除临时的输出目录 3.设置任务的临时输出.在Job的临时目录下创建…