Straggle(掉队者)是指那些跑的很慢但最终会成功完成的任务.一个掉队的Map任务会阻止Reduce任务开始执行. Hadoop不能自动纠正掉队任务,但是可以识别那些跑的比较慢的任务,然后它会产生另一个等效的任务作为备份,并使用首先完成的那个任务的结果,此时另外一个任务则会被要求停止执行.这种技术称为推测执行(speculative execution). 默认使用推测执行. 属性 描述 mapreduce.map.speculative 控制Map任务的推测执行(默认true) mapre…

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()…

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…

Hadoop 新 MapReduce 框架 Yarn 详解: http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-hadoop-yarn/ Apache Hadoop于2005年推出,提供了核心的MapReduce处理引擎来支持大规模数据工作负载的分布式处理.7年后的今天,Hadoop正在经历着一次彻底检查,不仅支持MapReduce,还支持其他分布式处理模型. [编者按]成熟.通用让Hadoop深得大数据玩家喜爱,即使是在YARN出现之前…

用PHP编写Hadoop的MapReduce程序     Hadoop流 虽然Hadoop是用Java写的,但是Hadoop提供了Hadoop流,Hadoop流提供一个API, 允许用户使用任何语言编写map函数和reduce函数.Hadoop流动关键是,它使用UNIX标准流作为程序与Hadoop之间的接口.因此,任何程序只要可以从标准输入流中读取数据,并且可以把数据写入标准输出流中,那么就可以通过Hadoop流使用任何语言编写MapReduce程序的map函数和reduce函数.例如:bin/…

从hadoop框架与MapReduce模式中谈海量数据处理 前言 几周前,当我最初听到,以致后来初次接触Hadoop与MapReduce这两个东西,我便稍显兴奋,认为它们非常是神奇.而神奇的东西常能勾起我的兴趣.在看过介绍它们的文章或论文之后,认为Hadoop是一项富有趣味和挑战性的技术,且它还牵扯到了一个我更加感兴趣的话题:海量数据处理. 由此,近期凡是空暇时,便在看"Hadoop"."MapReduce""海量数据处理"这方面的论文.但在看论…

根据近期需要hadoop的MapReduce程序集成到一个大的应用C/C++书面框架.在需求make当自己主动MapReduce编译和打包的应用. 在这里,一个简单的WordCount1一个例子详细的实施细则,注意:hadoop版本号2.4.0. 源码包括两个文件.一个是WordCount1.java是详细的对单词计数实现的逻辑.第二个是CounterThread.java.当中简单的当前处理的行数做一个统计和打印.代码分别见附1. 编写makefile的关键是将hadoop提供的jar包的路径…

Hadoop基础-MapReduce的Join操作 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.连接操作Map端Join(适合处理小表+大表的情况) no001 no002 no003 no004 no005 no006 no007 no008 orders.txt 文件内容 linghunbaiduren yinzhengjie alex linhaifeng wupeiqi xupeicheng changqiling laowang customers.txt 文…

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…

[转自:http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-hadoop-yarn/] 简介: 本文介绍了 Hadoop 自 0.23.0 版本后新的 map-reduce 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:并通过 Demo 示例详细描述了在新的 yarn 框架下搭建和开发 hadoop 程序的方法. 读者通过本文中新旧 hadoop map-reduce 框架的对比,…

在Windows下面运行hadoop的MapReduce程序的方法: 1.下载hadoop的安装包,这里使用的是"hadoop-2.6.4.tar.gz": 2.将安装包直接解压到D盘根目录: 3.配置环境变量: 4.下载hadoop的eclipse插件,并将插件放到eclipse的plugins目录下: 5.打开Eclipse,选择菜单"Window"-->"Preferences",在左侧找到"Hadoop Map/Reduc…

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…

摘要:MapReduce程序进行数据去重. 关键词:MapReduce   数据去重 数据源:人工构造日志数据集log-file1.txt和log-file2.txt. log-file1.txt内容 2014-1-1    wangluqing 2014-1-2    root 2014-1-3   root 2014-1-4  wangluqing 2014-1-5  root 2014-1-6  wangluqing log-file2.txt内容 2014-1-1  root 2014-…

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生态圈-Oozie实战之逻辑调度执行多个Job 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. 1>.启动hadoop集群 [root@yinzhengjie hadoop--cdh5.3.6]# sbin/start-all.sh This script is Deprecated. Instead use start-dfs.sh and start-yarn.sh Starting namenodes on [s101] s101: starting name…

Hadoop基础-MapReduce的常用文件格式介绍 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.MR文件格式-SequenceFile 1>.生成SequenceFile文件(SequenceFileOutputFormat) The Apache Hadoop software library is a framework that allows for the distributed processing of large data sets across cl…

Hadoop生态圈-Azkaban实战之Command类型执行指定脚本 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. 1>.服务端测试代码(别忘记添加权限哟!) [yinzhengjie@s101 ~]$ more /home/yinzhengjie/shell/createLog.sh #!/bin/bash #@author :yinzhengjie #blog:http://www.cnblogs.com/yinzhengjie #EMAIL:y1053419035@q…

http://qianshangding.iteye.com/blog/2259421 Hadoop之MapReduce的两种任务模式…

hadoop(二MapReduce) 介绍 MapReduce:其实就是把数据分开处理后再将数据合在一起. Map负责“分”,即把复杂的任务分解为若干个“简单的任务”来并行处理.可以进行拆分的前提是这些小任务可以并行计算,彼此间几乎没有依赖关系. Reduce负责“合”,即对map阶段的结果进行全局汇总. MapReduce运行在yarn集群 MapReduce中定义了如下的Map和Reduce两个抽象的编程接口,由用户去编程实现.Map和Reduce, MapReduce处理的数据类型是键值对…

package com.gylhaut.hadoop.senior.mapreduce; import java.io.IOException; import java.util.StringTokenizer; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoo…

一.MR作业运行过程 JobClient的runJob()方法:新建JobClient实例,并调用其submitJob()方法.提交作业后,runJob()每秒轮询作业进度,如果发现上次上报后信息有改动,则把进度报告输出到控制台.作业完成,成功则显示作业计数器:失败则输出错误到控制台. (一)JobClient的submitJob()的作业提交过程: 1. 向JobTracker请求一个新jobID,通过JobTracker的getNewJobId()获取: 2. 检查作业输出说明.例如,如果没…

一.概述 优化前我们需要知道hadoop适合干什么活,适合什么场景,在工作中,我们要知道业务是怎样的,能才结合平台资源达到最有优化.除了这些我们当然还要知道mapreduce的执行过程,比如从文件的读取,map处理,shuffle过程,reduce处理,文件的输出或者存储.在工作中,往往平台的参数都是固定的,不可能为了某一个作业去修改整个平台的参数,所以在作业的执行过程中,需要对作业进行单独的设定,这样既不会对其他作业产生影响,也能很好的提高作业的性能,提高优化的灵活性. 现在回顾下hadoop…

1.1作业某个任务阻塞了,长时间占用资源不释放 1.2在MapTask任务运行完毕,ReduceTask运行过程中,某个MapTask节点挂了,或者某个MapTask结果存放的那磁盘坏掉了 在TaskTracker,每个任务会定期向TaskTracker汇报进度,如果进度不变则不汇报,这样一旦达到超时限制,TaskTracker会杀掉该任务,并将任务状态KILLED汇报给YARN,从而重新调度该任务. Case1:如果节点挂掉,JobTracker通过心跳机制知道TaskTracker死掉了,会…

第1章 MapReduce概述 1.1 MapReduce定义 1.2 MapReduce优缺点 1.2.1 优点 1.2.2 缺点 1.3 MapReduce核心思想 MapReduce核心编程思想,如图4-1所示. 图4-1 MapReduce核心编程思想 1)分布式的运算程序往往需要分成至少2个阶段. 2)第一个阶段的MapTask并发实例,完全并行运行,互不相干. 3)第二个阶段的ReduceTask并发实例互不相干,但是他们的数据依赖于上一个阶段的所有MapTask并发实例的输出. 4…

经典版的MapReduce 所谓的经典版本的MapReduce框架,也是Hadoop第一版成熟的商用框架,简单易用是它的特点,来看一幅图架构图: 上面的这幅图我们暂且可以称谓Hadoop的V1.0版本,思路很清晰,各个Client提交Job给一个统一的Job Tracker,然后Job Tracker将Job拆分成N个Task,然后进行分发到各个节点(Node)进行并行协同运行,然后再将各自的运行结果反馈至Job Tracker,进而输出结果. 但是,这种框架有它自身的限制性和局限,我们来简单的…

简单介绍一下项目背景——很简单,作死去接下老师的活,然后一干就是半个月,一直忙着从零基础到使用Hadoop中的MapReduce来解决一个实际问题,也就是用来计算一个数据量较大的二度朋友关系. 那么首先是我的上一篇博文:Hadoop之初体验 上一篇博文是将所有的准备前的环境搭建起来了,接下来就HDFS的一些基本的命令操作,那么这些命令如果是想要使用Hadoop的话,那么你就应当熟练的使用(类似于Linux中的命令,那么使用时稍微参考一下,时间不长就能够熟悉) 下边开始介绍MapReduce. 为…