hadoop中Combiner使用中需要注意的地方

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hadoop中Combiner使用中需要注意的地方

今天在写一个MR的时候,用到了combiner.在使用过程中,遇到了一些问题,特此记录一下. Combiner分为两种,一种是可插拔的,一种是不可插拔的. 可插拔的:Combiner和Reduce的处理逻辑是一样的,可以直接使用Reduce类进行处理.如果去掉Combiner,不影响结果. 不可插拔:Combiner和Reduce的处理逻辑不一样,如果去掉Combiner,会影响结果. 在使用不可插拔的Combiner过程中需要注意的是,其输出的key和value要和Map输出的key和valu…

Hadoop中Combiner的使用

注:转载自http://blog.csdn.net/ipolaris/article/details/8723782 在MapReduce中,当map生成的数据过大时,带宽就成了瓶颈,怎样精简压缩传给Reduce的数据,有不影响最终的结果呢.有一种方法就是使用Combiner,Combiner号称本地的Reduce,Reduce最终的输入,是Combiner的输出.下面以<Hadoop in action>中的专利数据为例.我们打算统计每个国家的专利数目.代码如下(使用Combiner的代码注…

Hadoop中Combiner的作用

1.Partition 把 Map任务输出的中间结果按 key的范围划分成 R份( R是预先定义的 Reduce任务的个数),划分时通常使用hash函数如: hash(key) mod R,这样可以保证某一段范围内的key,一定是将会由一个Reduce任务来处理,这样可以简化 Reduce获取计算数据的过程. 2.Combine操作在 partition之前,还可以对中间结果先做 combine,即将中间结果中有相同 key的对合并成一对.combine的过程与 Reduce的过程类似,很多…

浅析 Hadoop 中的数据倾斜

转自:http://my.oschina.net/leejun2005/blog/100922 最近几次被问到关于数据倾斜的问题,这里找了些资料也结合一些自己的理解. 在并行计算中我们总希望分配的每一个task 都能以差不多的粒度来切分并且完成时间相差不大,但是集群中可能硬件不同,应用的类型不同和切分的数据大小不一致总会导致有部分任务极大的拖慢了整个任务的完成时间,硬件不同就不说了,应用的类型不同其中就比如page rank 或者data mining 里面一些计算,它的每条记录消耗的成本不太一…

Hadoop中的Partitioner浅析

转自:http://blog.csdn.net/b1198103958/article/details/47169105 Hadoop里面的MapReduce编程模型,非常灵活,大部分环节我们都可以重写它的API,来灵活定制我们自己的一些特殊需求. 今天散仙要说的这个分区函数Partitioner,也是一样如此,下面我们先来看下Partitioner的作用: 对map端输出的数据key作一个散列,使数据能够均匀分布在各个reduce上进行后续操作,避免产生热点区. 大部分情况下,我们都会使用默认…

Hadoop 中利用 mapreduce 读写 mysql 数据

Hadoop 中利用 mapreduce 读写 mysql 数据有时候我们在项目中会遇到输入结果集很大,但是输出结果很小,比如一些 pv.uv 数据,然后为了实时查询的需求,或者一些 OLAP 的需求,我们需要 mapreduce 与 mysql 进行数据的交互,而这些特性正是 hbase 或者 hive 目前亟待改进的地方. 好了言归正传,简单的说说背景.原理以及需要注意的地方: 1.为了方便 MapReduce 直接访问关系型数据库(Mysql,Oracle),Hadoop提供了DBI…

[转] - hadoop中使用lzo的压缩

在hadoop中使用lzo的压缩算法可以减小数据的大小和数据的磁盘读写时间,不仅如此,lzo是基于block分块的,这样他就允许数据被分解成chunk,并行的被hadoop处理.这样的特点,就可以让lzo在hadoop上成为一种非常好用的压缩格式. lzo本身不是splitable的,所以当数据为text格式时,用lzo压缩出来的数据当做job的输入是一个文件作为一个map.但是sequencefile本身是分块的,所以sequencefile格式的文件,再配上lzo的压缩格式,就可实现lzo文…