要处理复杂关系的数据,一个工程里面绝对不止一个MapReduce作业,当有多个MapReduce作业时,       并且每个作业之间有依赖关系,所谓的依赖就是一个作业得到的结果是另外一个作业的输入,这个时候我们可     以使用JobControl吊用其中的的addDepending()方法,管理每个MapReduce工作间的依赖关系,具体的     示例如下: step1: //设置各个Configuration Configuration Aconf = new Configuration…

原文地址:http://mntms.iteye.com/blog/2086990 要处理复杂关系的数据,一个工程里面绝对不止一个MapReduce作业,当有多个MapReduce作业时,       并且每个作业之间有依赖关系,所谓的依赖就是一个作业得到的结果是另外一个作业的输入,这个时候我们可     以使用JobControl吊用其中的的addDepending()方法,管理每个MapReduce工作间的依赖关系,具体的     示例如下: step1: //设置各个Configuratio…

多个mapreduce工作相互依赖处理方法完整实例(JobControl) 原文地址:http://mntms.iteye.com/blog/2096456?utm_source=tuicool&utm_medium=referral 处理复杂的要求的时候,有时一个mapreduce程序时完成不了的,往往需要多个mapreduce程序,这个时候就要牵扯到各个任务之间的依赖关系,所谓依赖就是一个M/R Job 的处理结果是另外的M/R 的输入,以此类推,完成几个mapreduce程序,得到最后的结…

MapReduce作业可以细分为map task和reduce task,而MRAppMaster又将map task和reduce task分为四种状态: 1.pending:刚启动但尚未向resourcemanager发送资源请求: 2.scheduled:已经向resourceManager发送资源请求,但尚未分配到资源: 3.assigned:已经分配到了资源且正在运行: 4.completed:已经运行完成. map task的生命周期为:scheduled -> assigned -…

还是那句话,看别人写的的总是觉得心累,代码一贴,一打包,扔到Hadoop上跑一遍就完事了????写个测试样例程序(MapReduce中的Hello World)还要这么麻烦!!!?,还本地打Jar包,传到Linux上,最后再用jar命令运行jar包敲一遍in和out参数,我去,我是受不了了,我很捉急,. 我就想知道MapReduce的工作原理,而知道原理后,我就想在本地用Java程序跑一遍整个MapReduce的计算过程,这个很难吗? 搜遍全网,没发现几个是自己想要的(也有可能漏掉了),都是可以…

包含四个独立的实体: ·  Client Node 客户端:编写 MapReduce代码,配置作业,提交MapReduce作业. ·  JobTracker :初始化作业,分配作业,与 TaskTracker通信,协调整个作业的运行. jobtracker是一个Java 应用程序,它的主类是 JobTracker. ·  TaskTracker :保持与 JobTracker通信,在分配的数据片段上执行 Map或Reduce 任务.tasktracker是 Java应用程序,它的主类是TaskT…

在Hadoop中,我们可以通过Job对象的submit()方法来运行MapReduce作业,也可以调用waitForCompletion()用于提交以前没有提交过的作业,并等待它的完成.其中,submit()方法调用封装了大量的处理细节,如下图所示:   在最高层,有5个独立的实体. 客户端,提交MapReduce作业: YARN资源管理器,负责协调集群上计算机资源的分配: YARN节点管理器,负责启动和监视集群中机器上的计算容器(container): MapReduce的applicatio…

v2版本的MapReduce作业中,作业JOB_SETUP_COMPLETED事件的发生,即作业SETUP阶段完成事件,会触发作业由SETUP状态转换到RUNNING状态,而作业状态转换中涉及作业信息的处理,是由SetupCompletedTransition来完成的,它主要做了四件事: 1.通过设置作业Job的成员变量setupProgress为1,标记作业setup已完成: 2.调度作业Job的Map Task: 3.调度作业的JobReduce Task: 4.如果没有task了,则生成J…

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…

Linux环境下安装Oracle11gR2提示缺少"Package: elfutils-libelf-devel-0.125    FAILED"包,按照提示安装该包时又提示缺少依赖包"elfutils-libelf-devel-static-x86_64",而安装依赖包时又提示缺少原有的包,形成了相互依赖的关系. [root@dhcc_plat rpms]# rpm -ivh elfutils-libelf-devel-.el5.x86_64.rpm warnin…