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.概要描述 shuffle是MapReduce的一个核心过程,因此没有在前面的MapReduce作业提交的过程中描述,而是单独拿出来比较详细的描述. 根据官方的流程图示如下: 本篇文章中只是想尝试从代码分析来说明在map端是如何将map的输出保存下来等待reduce来取. 在执行每个map task时,无论map方法中执行什么逻辑,最终都是要把输出写到磁盘上.如果没有reduce阶段,则直接输出到hdfs上,如果有有reduce作业,则每个map方法的输出在写磁盘前线在内存中缓存.每个map…

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…

开始聊mapreduce,mapreduce是hadoop的计算框架,我学hadoop是从hive开始入手,再到hdfs,当我学习hdfs时候,就感觉到hdfs和mapreduce关系的紧密.这个可能是我做技术研究的思路有关,我开始学习某一套技术总是想着这套技术到底能干什么,只有当我真正理解了这套技术解决了什么问题时候,我后续的学习就能逐步的加快,而学习hdfs时候我就发现,要理解hadoop框架的意义,hdfs和mapreduce是密不可分,所以当我写分布式文件系统时候,总是感觉自己的理解肤浅…

开始聊mapreduce,mapreduce是hadoop的计算框架,我学hadoop是从hive开始入手,再到hdfs,当我学习hdfs时候,就感觉到hdfs和mapreduce关系的紧密.这个可能是我做技术研究的思路有关,我开始学习某一套技术总是想着这套技术到底能干什么,只有当我真正理解了这套技术解决了什么问题时候,我后续的学习就能逐步的加快,而学习hdfs时候我就发现,要理解hadoop框架的意义,hdfs和mapreduce是密不可分,所以当我写分布式文件系统时候,总是感觉自己的理解肤浅…

开始聊MapReduce,MapReduce是Hadoop的计算框架,我学Hadoop是从Hive开始入手,再到hdfs,当我学习hdfs时候,就感觉到hdfs和mapreduce关系的紧密.这个可能是我做技术研究的思路有关,我开始学习某一套技术总是想着这套技术到底能干什么,只有当我真正理解了这套技术解决了什么问题时候,我后续的学习就能逐步的加快,而学习hdfs时候我就发现,要理解hadoop框架的意义,hdfs和mapreduce是密不可分,所以当我写分布式文件系统时候,总是感觉自己的理解肤浅…

原文:http://www.cnblogs.com/sharpxiajun/p/3151395.html(有删减) Mapreduce运行机制 下面我贴出几张图,这些图都是我在百度图片里找到的比较好的图片: 图片一: 图片二: 图片三: 图片四: 图片五: 图片六: 谈mapreduce运行机制,可以从很多不同的角度来描述,比如说从mapreduce运行流程来讲解,也可以从计算模型的逻辑流程来进行讲解,也许有些深入理解了mapreduce运行机制还会从更好的角度来描述,但是将mapreduce运…

一.准备: eclipse,hadoop集群 注意:为了方便测试和修改,我用的是 windows 连接hadoop集群,这样在windows 下直接就能够执行 mapreduce 任务,方便程序调试.在 windows 下执行 mapreduce 任务需要安装相关插件,可以参考   windows连接hadoop集群下执行MapReduce任务 数据下载地址:数据下载 密码:idnx 二.分析 本案例的数据来自某搜索引擎开放出来的部分搜索数据,数据格式如下: 20111230104334    …

作业执行 上一章讲了RDD的转换,但是没讲作业的运行,它和Driver Program的关系是啥,和RDD的关系是啥? 官方给的例子里面,一执行collect方法就能出结果,那我们就从collect开始看吧,进入RDD,找到collect方法. def collect(): Array[T] = { val results = sc.runJob(this, (iter: Iterator[T]) => iter.toArray) Array.concat(results: _*) } 它进行了…

一.写在之前的 1.1 回顾Map阶段四大步骤 首先,我们回顾一下在MapReduce中,排序和分组在哪里被执行: 从上图中可以清楚地看出,在Step1.4也就是第四步中,需要对不同分区中的数据进行排序和分组,默认情况下,是按照key进行排序和分组. 1.2 实验场景数据文件 在一些特定的数据文件中,不一定都是类似于WordCount单次统计这种规范的数据,比如下面这类数据,它虽然只有两列,但是却有一定的实践意义. 3 3 3 2 3 1 2 2 2 1 1 1 (1)如果按照第一列升序排列,当…