MapReduce 的输入输出 MapReduce 框架运转在<key,value> 键值对上,也就是说,框架把作业的输入看成是一组<key,value>键值对,同样也产生一组<key,value>键值对作为作业的输出,这两组键值对可能是不同的. 一个 MapReduce 作业的输入和输出类型如下图所示:可以看出在整个标准的流程中,会有三组<key,value>键值对类型的存在. MapReduce的处理流程 1．  Mapper任务执行过程详解 第一阶段是…

MapReduce任务执行总流程 一个MapReduce作业的执行流程是:代码编写 -> 作业配置 -> 作业提交 -> Map任务的分配和执行 -> 处理中间结果 -> Reduce任务的分配和执行 -> 作业完成,而在每个任务的执行过程中又包含输入准备 -> 任务执行 -> 输出结果.下图给出了MapReduce作业详细的执行流程图. MapReduce作业执行流程图 1. 提交作业 一个MapReduce作业在提交到Hadoop之后会进入完全地自动化执…

什么是MapReduce? 你想数出一摞牌中有多少张黑桃.直观方式是一张一张检查而且数出有多少张是黑桃. MapReduce方法则是: 1. 给在座的全部玩家中分配这摞牌. 2. 让每一个玩家数自己手中的牌有几张是黑桃,然后把这个数目汇报给你. 3. 你把全部玩家告诉你的数字加起来,得到最后的结论. MapReduce概述 MapReduce是一种分布式计算模型,由Google提出,主要用于搜索领域,解决海量数据的计算问题. 它的核心设计理念是移动计算.而不是移动数据. MapReduce合并了…

MapReduce MapReduce原理非常重要,hive与spark都是基于MR原理 MapReduce采用多进程,方便对每个任务资源控制和调配,但是进程消耗更多的启动时间,因此MR时效性不高.适合批量,高吞吐的数据处理.Spark采用的是多线程模型. MapReduce执行流程 Map过程 map函数开始产生输出时,并不是直接将数据写到磁盘,它利用缓冲的方式写到内存.每个map任务都有一个环形内存缓冲区用于存储任务输出.在默认情况下,缓冲区大小为100MB.一旦缓冲内容达到阈值(默认80%…

Shuffle过程是MapReduce的核心,Shuffle描述着数据从map task输出到reduce task输入的这段过程. 1.map端…

package com.bank.service; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import org.apache.hadoop.conf.Configured;import org.apache.hadoop.fs.Path;import org.apache.hadoop.io.LongWritable;import org.apache.hadoop.io.NullWrita…

下面讲解这八个流程  Inputformat-->map-->(combine)-->partition-->copy&merge-->sort-->reduce-->outputformat FileSplit:文件的子集--文件分割体 0. 简介: 这篇文档描述在hadoop中map和reduce操作是怎样具体完成的.如果你对Google的MapReduce各式模式不熟悉,请先参阅MapReduce--http://labs.google.com/pa…

输入格式 1.输入分片与记录 2.文件输入 3.文本输入 4.二进制输入 5.多文件输入 6.数据库格式输入 1.输入分片与记录 1.JobClient通过指定的输入文件的格式来生成数据分片InputSplit. 2.一个分片不是数据本身,而是可分片数据的引用. 3.InputFormat接口负责生成分片. InputFormat 负责处理MR的输入部分,有三个作用: 验证作业的输入是否规范. 把输入文件切分成InputSplit. 提供RecordReader 的实现类.把InputSplit…

一.MapReduce是用于解决什么问题的? 每一种技术的出现都是用来解决实际问题的,否则必将是昙花一现,那么MapReduce是用来解决什么实际的业务呢? 首先来看一下MapReduce官方定义: 总结一句话:MapReduce就是批量处理海量数据的分布式计算框架. 在数据规模比较小时,如果要批量处理一些数据,通常都是在凌晨跑一个或者多个定时任务,定时任务直接连接业务库,从业务库中读取然后批量处理,但是当业务规模逐渐大了之后,像凌晨跑定时任务的方式已不足以支撑业务开展,这时分布式计算诞生了,分…

默认的mapper是IdentityMapper,默认的reducer是IdentityReducer,它们将输入的键和值原封不动地写到输出中. 默认的partitioner是HashPartitinoer,它根据每条记录的键进行哈希操作来分区. 输入文件:文件是MapReduce任务的数据的初始存储地.正常情况下,输入文件一般是存在HDFS里.这些文件的格式可以是任意的:我们可以使用基于行的日志文件,也可以使用二进制格式,多行输入记录或其它一些格式.这些文件会很大—数十G或更大. 小文件与Co…