原文地址:http://blog.jobbole.com/81676/ 2.WordCount处理过程 上面给出了WordCount的设计思路和源码,但是没有深入细节,下面对WordCount进行更加详细的分析: (1)将文件拆分成splits,由于测试用的文件较小,所以每一个文件为一个split,并将文件按行分割成<key, value>对,如图,这一步由Mapreduce框架自动完成,其中偏移量包括了回车所占的字符 (2)将分割好的<key, value>对交给用户定义的map…

原理图: 中间结果的排序与溢出(spill)流程图 map分析: (1).输入分片(input split):在进行mapreduce之前,mapreduce首先会对输入文件进行输入分片(input split)操作,每一个输入分片针对一个map任务,输入分片(input split)存储的并非数据本身,而是一个分片长度和一个记录数据的位置的数组,对于输入文件的分片大小,通常跟hdfs的块大小有关系,例如:hdfs的块大小为64MB,假如输入三个文件,1MB.98MB的文件,mapreduce就…

YARN:Yet Another Resource Negotiator, Hadoop集群的资源管理器,可以对运行在Hadoop上的MapReduce V2,Spark,Impala等进行内存和CPU的分配. MapReduce过程分析 input split(输入分片)阶段:在进行Map之前,会根据输入文件的大小进行输入分片,每个输入分片对应一个Map任务.输入分片本身并不记录输入数据的内容,而是记录一个分片的长度和一个记录数据所在位置的数组.输入分片往往和HDFS的block关系密切,比如…

4.4 Reduce类 4.4.1 Reduce介绍 整完了Map,接下来就是Reduce了.YarnChild.main()—>ReduceTask.run().ReduceTask.run方法开始和MapTask类似,包括initialize()初始化,根据情况看是否调用runJobCleanupTask(),runTaskCleanupTask()等.之后进入正式的工作,主要有这么三个步骤:Copy.Sort.Reduce. 4.4.2 Copy Copy就是从执行各个Map任务的节点获取…

4.3 Map类 创建Map类和map函数,map函数是org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper类中的定义的,当处理每一个键值对的时候,都要调用一次map方法,用户需要覆写此方法.此外还有setup方法和cleanup方法.map方法是当map任务开始运行的时候调用一次,cleanup方法是整个map任务结束的时候运行一次. 4.3.1 Map介绍 Mapper类是一个泛型类,带有4个参数(输入的键,输入的值,输出的键,输出的值).在这里输入的键为Object(默认是…

1 概述 该瞅瞅MapReduce的内部运行原理了,以前只知道个皮毛,再不搞搞,不然怎么死的都不晓得.下文会以2.4版本中的WordCount这个经典例子作为分析的切入点,一步步来看里面到底是个什么情况. 2 为什么要使用MapReduce Map/Reduce,是一种模式,适合解决并行计算的问题,比如TopN.贝叶斯分类等.注意,是并行计算,而非迭代计算,像涉及到层次聚类的问题就不太适合了. 从名字可以看出,这种模式有两个步骤,Map和Reduce.Map即数据的映射,用于把一组键值对映射成另…

1 概述 该瞅瞅MapReduce的内部执行原理了,曾经仅仅知道个皮毛,再不搞搞,不然怎么死的都不晓得.下文会以2.4版本号中的WordCount这个经典样例作为分析的切入点.一步步来看里面究竟是个什么情况. 2 为什么要使用MapReduce Map/Reduce.是一种模式,适合解决并行计算的问题,比方TopN.贝叶斯分类等. 注意.是并行计算,而非迭代计算,像涉及到层次聚类的问题就不太适合了. 从名字能够看出,这样的模式有两个步骤,Map和Reduce. Map即数据的映射,用于把一组键值…

4.3 Map类    创建Map类和map函数.map函数是org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper类中的定义的,当处理每一个键值对的时候,都要调用一次map方法,用户须要覆写此方法.此外还有setup方法和cleanup方法. map方法是当map任务開始运行的时候调用一次,cleanup方法是整个map任务结束的时候运行一次. 4.3.1 Map介绍    Mapper类是一个泛型类.带有4个參数(输入的键,输入的值,输出的键,输出的值). 在这里输入的键为Ob…

4.4 Reduce类 4.4.1 Reduce介绍 整完了Map,接下来就是Reduce了.YarnChild.main()->ReduceTask.run().ReduceTask.run方法開始和MapTask类似,包含initialize()初始化,依据情况看是否调用runJobCleanupTask(),runTaskCleanupTask()等.之后进入正式的工作,主要有这么三个步骤:Copy.Sort.Reduce. 4.4.2 Copy Copy就是从运行各个Map任务的节点获取…

Map处理的是一个纯文本.Mapper处理的数据是由InputFormat分解过的数据集,其中InputFormat的作用是将数据集切割成小数据集InputSplit,每一个InputSplit将由一个Mapper处理,此外,InputFormat中还提供了一个RecordReader的实现,并将一个InputSplit解析成<key,value>对提供给map函数.InputFormat的默认值是TextInputFormat,它针对文本文件,按行将文本切割成InputSplit,并用Lin…