作者现就职阿里巴巴集团1688技术部 引言 周末看到一篇不错的文章"Graph Twiddling in a MapReduce world" ,介绍MapReduce下一些图算法的实现.文章语言质朴.介绍非常多有用图优化技巧. 文章2009年发表,至今已经被引用183次.足以证明这篇文章价值.眼下这篇文章网上已经有人对这篇文章做了介绍,但仅介绍了当中最简单的两个算法,对当中的所做优化,并没有做分析. 为了加深对文章算法的理解,我又一次对这篇文章的算法做了整理,同一时候加了自己的理解,…

mapreducer第一个例子,主要是统计一个目录下各个文件中各个单词出现的次数. mapper package com.mapreduce.wordCount; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoo…

mapreducer编程模型是一种八股文的代码逻辑,就以用户行为分析求流存率的作为例子 1.map端来说:必须继承hadoop规定好的mapper类:在读取hbase数据时,已经有现成的接口 TableMapper,只需要规定输出的key和value的类型 public class LoseUserMapper extends TableMapper<KeyStatsDimension, Text> { //////////省去代码 在执行map方法前会执行setup方法,在流失率的时候 比如…

MapReducer    概述        是一个分布式的计算框架(编程模型),最初由由谷歌的工程师开发,基于GFS的分布式计算框架.后来Cutting根据<Google Mapreduce>,设计了基于HDFS的Mapreduce分布式计算框架.        MR框架对于程序员的最大意义在于,不需要掌握分布式计算编程,不需要考虑分布式编程里可能存在的种种难题,比如任务调度和分配.文件逻辑切块.位置追溯.工作.这样,程序员能够把大部分精力放在核心业务层面上,大大简化了分布式程序的开发和调…

1. 从输入到输出 一个MapReducer作业经过了input,map,combine,reduce,output五个阶段,其中combine阶段并不一定发生,map输出的中间结果被分到reduce的过程成为shuffle(数据清洗). 在shuffle阶段还会发生copy(复制)和sort(排序). 在MapReduce的过程中,一个作业被分成Map和Reducer两个计算阶段,它们由一个或者多个Map任务和Reduce任务组成.如下图所示,一个MapReduce作业从数据的流向可以分为Ma…

mapreducer计算原理…

写过程序分布式代码的人都知道,分布式的程序是比较难以调试的,但是也不是不可以调试,对于Hadoop分布式集群来说,在其上面运行的是mapreduce程序,因此,有时候写好了mapreduce程序之后,执行结果发现跟自己想要的结果不一样,但是有没有报错,此时就很难发现问题,查找问题的方法之一就是对程序进行调试,跟踪代码的执行,找出问题的所在.那么对于Hadoop的Mapreduce是如何进行调试的呢? 毫无疑问当然是借助eclipse这个强大的工具.具体方式如下: 说明:由于公司服务器上部署的是C…

一:Counter计数器的使用 hadoop计数器:可以让开发人员以全局的视角来审查程序的运行情况以及各项指标,及时做出错误诊断并进行相应处理. 内置计数器(MapReduce相关.文件系统相关和作业调度相关) 也可以通过http://master:50030/jobdetails.jsp查看 /** * 度量,在运行job任务的时候产生了那些j输出.通过计数器可以观察整个计算的过程,运行时关键的指标到底是那些.可以表征程序运行时一些关键的指标. * 计数器 counter 统计敏感单词出现次数…

至上次重写ID3 MR版之后,手贱继续尝试CF.之前耳闻CF这两年内非常火,论内某大神也给了单机版(90%代码来自于其).所以想试试能否改到MR上.整体来说,CF本身的机制以相似性为核心,与迭代调用几乎无关联.所以在MR上的表现,未必能完全发挥MR作用.基本上是线性路子,一走到底.原先网上也有不少CF的介绍,不过以文文图图居多,对CF的时序性逻辑表达较少,讲的比较隐晦,现在通过代码剖析重新将其展现在大家面前(纯粹理论此处略过): 先贴图,贴图是王道: 1,整个MR过程其实与单机版90%重叠.仅期…

需求是: 统计输出某目录文件的所有单词,去除重复的单词. mapper阶段正常做map工作,映射. 切割单词. <key,value> -->  <word,nullWritable> reducer阶段,对于同一个key 的一组信息,是只输出第一个. mapper 和wordcount 的单词数是一样的. package com.mapreduce.mapper; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.io…