一.Partitioner介绍 Partitioner的作用是对Mapper产生的中间结果进行分片,以便将同一分组的数据交给同一个Reduce处理,它直接影响Reduce阶段的负载均衡(个人理解:就是按照Reduce的个数,将Mapper产生的中间结果按照关键字送给不同的Reduce,Reduce对相同关键字的数据进行处理). Partitioner在Map/Reduce中所处的位置,如下: 二.Partitioner的源代码解析 将相同关键字Key送到哪个Reduce上处理. public a…

Shuffle的本意是洗牌.混乱的意思,类似于java中的Collections.shuffle(List)方法,它会随机地打乱参数list里的元素顺序.MapReduce中的Shuffle过程.所谓Shuffle过程可以大致的理解成:怎样把map task的输出结果有效地传送到reduce输入端.也可以这样理解, Shuffle描述着数据从map task输出到reduce task输入的这段过程.  上图表示的是Shuffle的整个过程.在Hadoop这样的集群环境中,大部分map task…

1.Map端的Combiner. 通过单词计数WordCountApp.java的例子,如何在Map端设置Combiner... 只附录部分代码: /** * 以文本 * hello you * hello me * 为例子. * map方法调用了两次,因为有两行 * k2 v2 键值对的数量有几个? * 有4个.有四个单词. * * 会产生几个分组? * 产生3个分组. * 有3个不同的单词. * */ public class WordCountApp { public static voi…

二. 分布式计算(Map/Reduce) 分 布式式计算,同样是一个宽泛的概念,在这里,它狭义的指代,按Google Map/Reduce框架所设计的分布式框架.在Hadoop中,分布式文件 系统,很大程度上,是为各种分布式计算需求所服务的.我们说分布式文件系统就是加了分布式的文件系统,类似的定义推广到分布式计算上,我们可以将其视为增 加了分布式支持的计算函数.从计算的角度上看,Map/Reduce框架接受各种格式的键值对文件作为输入,读取计算后,最终生成自定义格式的输出文件. 而从分布式的角度…

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…

转自:http://blog.csdn.net/yczws1/article/details/21899007 纯干货:通过WourdCount程序示例:详细讲解MapReduce之Block+Split+Shuffle+Map+Reduce的区别及数据处理流程. Shuffle过程是MapReduce的核心,集中了MR过程最关键的部分.要想了解MR,Shuffle是必须要理解的.了解Shuffle的过程,更有利于我们在对MapReduce job性能调优的工作有帮助,以及进一步加深我们对MR内…

二. 分布式计算(Map/Reduce) 分布式式计算,同样是一个宽泛的概念,在这里,它狭义的指代,按Google Map/Reduce框架所设计的分布式框架.在Hadoop中,分布式文件系统,很大程度上,是为各种分布式计算需求所服务的.我们说分布式文件系统就是加了分布式的文件系统,类似的定义推广到分布式计算上,我们可以将其视为增加了分布式支持的计算函数. 从计算的角度上看,Map/Reduce框架接受各种格式的键值对文件作为输入,读取计算后,最终生成自定义格式的输出文件.而从分布式的角度上看,…

Map/Reduce 这部分文档为用户将会面临的Map/Reduce框架中的各个环节提供了适当的细节.这应该会帮助用户更细粒度地去实现.配置和调优作业.然而,请注意每个类/接口的javadoc文档提供最全面的文档:本文只是想起到指南的作用. 我们会先看看Mapper和Reducer接口.应用程序通常会通过提供map和reduce方法来实现它们. 然后,我们会讨论其他的核心接口,其中包括: JobConf,JobClient,Partitioner, OutputCollector,Reporte…

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…

作者:Coldwings链接:https://www.zhihu.com/question/29936822/answer/48586327来源:知乎著作权归作者所有,转载请联系作者获得授权. 简单的说就是问题可以划分成若干单元,每个单元的计算互不相关,单元计算结果可以在可以承受的时间内合成为总结果的计算.再说直白一点:所有分治模型都可交由hadoop解决.可以说spark是功能更全面的hadoop,支持一些诸如filter.group之类的操作,但是原本思想仍是map reduce,差别不太大…

上一节分析了Job由JobClient提交到JobTracker的流程,利用RPC机制,JobTracker接收到Job ID和Job所在HDFS的目录,够早了JobInProgress对象,丢入队列,另一个线程从队列中取出JobInProgress对象,并丢入线程池中执行,执行JobInProgress的initJob方法,我们逐步分析. public void initJob(JobInProgress job) { if (null == job) { LOG.info("Init on…

需求说明 用Map&Reduce计算几个班级中,每个班级10岁和20岁之间学生的数量: 需求分析 学生表的字段: db.students.insert({classid:1, age:14, name:'Tom'}) 将classid随机1和2.age在8-25岁之间随机,name在3-7个字符之间随机. 数据写入 数据写入java脚本 往mrtask库中students写入1000万条数据: package org.test; import java.util.ArrayList; impor…

前言 从运行我们的 Map/Reduce 程序,到结果的提交,Hadoop 平台其实做了很多事情. 那么 Hadoop 平台到底做了什么事情,让 Map/Reduce 程序可以如此 "轻易" 地实现分布式运行? Map/Reduce 任务执行总流程 经过之前的学习,我们已经知道一个 Map/Reduce 作业的总流程为: 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(Shuffle)  --&…

背景: 在大数据领域, 由于各方面的原因. 有时需要自己来生成测试数据集, 由于测试数据集较大, 因此采用Map/Reduce的方式去生成. 在这小编(mumuxinfei)结合自身的一些实战经历, 具体阐述下生成测试数据集的Map/Reduce程序该如何写? 场景构造: 假设某移动电信行业的某具体业务, 其记录了通话信息(包括拨打方/接听方/通话时间点/基站 等要素). 产商是不可能提供真实的用户数据用于测试的, 但提供了基本的数据格式. 具体针对该业务场景, 我们简单规划如下: num1 v…

随着越来越多的公司采用Hadoop,它所处理的问题类型也变得愈发多元化.随着Hadoop适用场景数量的不断膨胀,控制好怎样执行以及何处执行map任务显得至关重要.实现这种控制的方法之一就是自定义InputFormat实现. InputFormat 类是Hadoop Map Reduce框架中的基础类之一.该类主要用来定义两件事情: 数据分割(Data splits) 记录读取器(Record reader) 数据分割 是Hadoop Map Reduce框架中的基础概念之一,它定义了单个Map任…

前言 从运行我们的 Map/Reduce 程序,到结果的提交,Hadoop 平台其实做了很多事情. 那么 Hadoop 平台到底做了什么事情,让 Map/Reduce 程序可以如此 "轻易" 地实现分布式运行? Map/Reduce 任务执行总流程 经过之前的学习,我们已经知道一个 Map/Reduce 作业的总流程为: 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(Shuffle)  --&…

在上一篇博客:hadoop入门级总结一:HDFS中,简单的介绍了hadoop分布式文件系统HDFS的整体框架及文件写入读出机制.接下来,简要的总结一下hadoop的另外一大关键技术之一分布式计算框架:Map/Reduce. 一.Map/Reduce是什么: Map/Reduce是在2004年谷歌的一篇论文中提出大数据并行编程框架,由两个基本的步骤Map(映射)和Reduce(化简)组成,Map/Reduce由此得名.同时,由于它隐藏了分布式计算中并行化.容错.数据分布.负载均衡等内部细节,实际的…

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文由@从流域到海域翻译,发表于腾讯云+社区 map()和reduce()是在集群式设备上用来做大规模数据处理的方法,用户定义一个特定的映射,函数将使用该映射对一系列键值对进行处理,直接产生出一系列键值对. Map Reduce和流处理 Hadoop的Map / Reduce模型在并行处理大量数据方面非常出色.它提供了一个通用的分区机制(基于数据的关键)来分配不同机器上的聚合式工作负载.基本上, map / reduce的算法设计都是关…

原文地址:https://blog.csdn.net/liyong199012/article/details/25423221 一.    概念知识介绍 Hadoop MapReduce是一个用于处理海量数据的分布式计算框架.这个框架解决了诸如数据分布式存储.作业调度.容错.机器间通信等复杂问题,可以使没有并行 处理或者分布式计算经验的工程师,也能很轻松地写出结构简单的.应用于成百上千台机器处理大规模数据的并行分布式程序. Hadoop MapReduce基于“分而治之”的思想,将计算任务抽象…

1.JobTracker能否决定给当前的TaskTracker节点分配一个Job的具体的哪一个任务? 2.什么是map本地任务? 3.nonRunningMapCache的作用是什么? 4.从TaskTracker节点上分配挂载的本地任务时,如果以前发生过该TaskTracker节点执行某一Map任务失败了的情况,则应将该Map任务该如何处理?   分享到:  QQ好友和群 腾讯微博 QQ空间 收藏 转播 分享 淘帖 支持 反对 欢迎加入about云群371358502.39327136,云计算…

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…

Map Reduce Application(Partitioninig/Group data by a defined key) Assuming we want to group data by the year(2008 to 2016) of their [last access date time]. For each year, we use a reducer to collect them and output the data in this group/partition(y…

转自:http://blog.csdn.net/opennaive/article/details/7514146 1. MapReduce是干啥的 因为没找到谷歌的示意图,所以我想借用一张Hadoop项目的结构图来说明下MapReduce所处的位置,如下图. Hadoop实际上就是谷歌三宝的开源实现,Hadoop MapReduce对应Google MapReduce,HBase对应BigTable,HDFS对应GFS.HDFS(或GFS)为上层提供高效的非结构化存储服务,HBase(或Big…

http://www.nowamagic.net/librarys/veda/detail/1768 上一篇 大规模分布式数据处理平台Hadoop的介绍 中提到了Google的分布式计算模型Map Reduce,这里再单独拿出来了解一下. 并行计算简介 计算机的早期阶段,程序都是serial(连续的),类似于批处理程序. 并行计算的程序中,进程将一个任务分割成多个部分parts,每个“部分“都是能够并行处理的,每个“部分”可以同时运行在不同的cpu上,这些cpus可以是同一台机器上,也可以是通过…

在学习python的过程中,lambda的语法时常会使人感到困惑,lambda是什么,为什么要使用lambda,是不是必须使用lambda? 下面就上面的问题进行一下解答. 1.lambda是什么? 看个例子: 1 g = lambda x:x+1 看一下执行的结果: g(1) >>>2 g(2) >>>3 当然,你也可以这样使用: lambda x:x+1(1) >>>2 可以这样认为,lambda作为一个表达式,定义了一个匿名函数,上例的代码x为入…

Python是一门非常简洁,非常优雅的语言,其非常多内置函数结合起来使用,能够使用非常少的代码来实现非常多复杂的功能,假设相同的功能要让C/C++/Java来实现的话,可能会头大,事实上Python是将复杂的数据结构隐藏在内置函数中,用C语言来实现,所以仅仅要写出自己的业务逻辑Python会自己主动得出你想要的结果.这方面的内置函数主要有,filter,map,reduce,apply,结合匿名函数,列表解析一起使用,功能更加强大.使用内置函数最显而易见的优点是: 1. 速度快,使用内置函数,比…

Map Reduce 是 Google 在 2004 年发表的一篇论文,原文链接 在这 后来 Hadoop 直接内置了这一框架. 读完之后记录一下心得. 主要背景:MapReduce 的出现很具有工程特性,在海量数据出现后,面临的问题是我们如何利用大量的,性能不是很强的服务器对数据进行处理. 主要思想:主要思想也很简单,分治的思想解决问题.把大量的数据划分成较小的,单机可处理的数据,对不同的主机进行任务划分,最终合并结果.主机之间的连接通过. 主要模型: 整个 Map Reduce 阶段如下图所…

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…

优选阶段通过分离计算对象来实现多个node和多种算法的并行计算,并且通过基于二级索引来设计最终的存储结果,从而达到整个计算过程中的无锁设计,同时为了保证分配的随机性,针对同等优先级的采用了随机的方式来进行最终节点的分配,如果大家后续有类似的需求,不妨可以借鉴借鉴 1. 设计基础 1.1 两阶段: 单点与聚合 在进行优选的时候,除了最后一次计算,在进行针对单个算法的计算的时候,会分为两个阶段:单点和聚合 在单点阶段,会根据当前算法针对单个node计算 在聚合阶段,则会根据当前单点阶段计算完成后,来…

优选阶段通过分map/reduce模式来实现多个node和多种算法的并行计算,并且通过基于二级索引来设计最终的存储结果,从而达到整个计算过程中的无锁设计,同时为了保证分配的随机性,针对同等优先级的采用了随机的方式来进行最终节点的分配,如果大家后续有类似的需求,不妨可以借鉴借鉴 1. 设计基础 1.1 两阶段: 单点与聚合 在进行优选的时候,除了最后一次计算,在进行针对单个算法的计算的时候,会分为两个阶段:单点和聚合 在单点阶段,会根据当前算法针对单个node计算 在聚合阶段,则会根据当前单点阶段…