combiner相当于是一个本地的reduce,它的存在是为了减少网络的负担,在本地先进行一次计算再叫计算结果提交给reduce进行二次处理. 现在的流程为: 对于combiner我们有这些理解: Mapper代码展示: package com.nenu.mprd.test; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.io.LongWritable;…

最近一周都在查项目的各种问题,由于对原有的一个MapReduce分析数据的项目进行重构,减少了运行时的使用资源,但是重构完成后,在Reduce端总是不定时地抛出JVM的相关错误,非常随机,没有发现有什么特殊的规律性.问题在Reduce的控制台显示信息: Exception from container-launch: org.apache.hadoop.util.Shell$ExitCodeException: /bin/bash: line 1: 12453 已放弃 /usr/java/jdk…

  最近在项目中开展重构活动,对Map端内存尽量要省一些,当前的系统中Map端内存最高占用大概3G左右(设置成2G时会导致Java Heap OOM).虽然个人觉得占用不算多,但是显然这样的结果想要试图去说服一些对内存占用非常挑剔的C++程序员们理由还是不够,于是便通过一定的方式对内存的占用进行了分析,刨根问底.   关于运行时内存占用可以参考文章:http://brandnewuser.iteye.com/blog/2113828, 这里采用的是简单的方式,通过反射将内存MemoryCount…

我用的系统是ubuntu14.04新建一个Java Project. 这里用的是gradle打包,gradle默认找src/main/java下的类编译.src目录已经有了,手动在src下创建main/java(也可以配置gradle去找其他路径的下的文件).在项目跟录下创建build.gradle文件. apply plugin: 'java' apply plugin: 'eclipse' jar { baseName = 'hadoop' version = '0.0.1' } sourc…

Hadoop官网:http://hadoop.apache.org/ 目前最新的版本是Hadoop 3.0.0-alpha1前提:java 1.6 版本以上 首先从官网下载压缩包(hadoop-3.0.0-alpha1.tar.gz ).配置环境变量:JAVA_HOME(如果是做的java开发这个肯定已经配置好了)打开一个终端: vim ~/.bashrc 在最后加上: export HADOOP_INSTALL=/home/ito/software/hadoop- export PATH=$P…

MongoDB简介 MongoDB是近些年来流行起来的NoSql的代表,和传统数据库最大的区别是支持文档型数据库. 当然,现在的一些数据库通过自定义复合类型,可变长数组等手段也可以模拟文档型数据库. 例如在PostgreSQL中,以下是一个复合类型的例子 CREATE TYPE complex AS ( r double precision, i double precision ); CREATE TYPE inventory_item AS ( name text, supplier_id…

Spark是一个通用的大规模数据快速处理引擎.可以简单理解为Spark就是一个大数据分布式处理框架.基于内存计算的Spark的计算速度要比Hadoop的MapReduce快上100倍以上,基于磁盘的计算速度也快于10倍以上.Spark运行在Hadoop第二代的yarn集群管理之上,可以轻松读取Hadoop的任何数据.能够读取HBase.HDFS等Hadoop的数据源. 从Spark 1.0版本起,Spark开始支持Spark SQL,它最主要的用途之一就是能够直接从Spark平台上面获取数据.并…

mapreduce任务中Shuffle和排序的过程 流程分析: Map端: 1．每个输入分片会让一个map任务来处理,默认情况下,以HDFS的一个块的大小(默认为64M)为一个分片,当然我们也可以设置块的大小.map输出 的结果会暂且放在一个环形内存缓冲区中(该缓冲区的大小默认为100M,由io.sort.mb属性控制),当该缓冲区快要溢出时(默认为缓冲区大小的 80%,由io.sort.spill.percent属性控制),会在本地文件系统中创建一个溢出文件,将该缓冲区中的数据写入这个文件.…

1.写hadoop的map-reduce程序之前所必须知道的基础知识: 1)hadoop map-reduce的自带的数据类型: Hadoop提供了如下内容的数据类型,这些数据类型都实现了WritableComparable接口,以便用这些类型定义的数据可以被序列化进行网络传输和文件存储,以及进行大小比较.(如果是自定义的key,value的数据类型,必须也要写其大小比较的方法) BooleanWritable:标准布尔型数值 ByteWritable:单字节数值 DoubleWritable:…

1. 配置Maven环境 首先检查Windows是否配置了maven,进入cmd命令行,输入mvn -version命令,如果出现下图所示的 情形则表示满意配置maven. 从浏览器进入maven官网,下载maven压缩包:http://maven.apache.org/download.cgi.下载完后将其解压的一个自定义目录,然后配置环境变量. 进入环境变量配置页面,新建一个MAVEN_HOME变量,变量值为刚才解压的路径(进入能看到bin文件夹的路径). 然后,在Path变量下添加MAVE…