核心功能描述 应用程序通常会通过提供map和reduce来实现 Mapper和Reducer接口,它们组成作业的核心. Map是一类将输入记录集转换为中间格式记录集的独立任务. 这种转换的中间格式记录集不需要与输入记录集的类型一致.一个给定的输入键值对可以映射成0个或多个输出键值对.Hadoop Map/Reduce框架为每一个InputSplit产生一个map任务,而每个InputSplit是由该作业的InputFormat产生的. 什么是InputSplit?InputSplit是指分片,在…

前言 本文主要介绍 MapReduce 的原理及开发,讲解如何利用 Combine.Partitioner.WritableComparator等组件对数据进行排序筛选聚合分组的功能.由于文章是针对开发人员所编写的,在阅读本文前,文章假设读者已经对Hadoop的工作原理.安装过程有一定的了解,因此对Hadoop的安装就不多作说明.请确保源代码运行在Hadoop 2.x以上版本,并以伪分布形式安装以方便进行调试(单机版会对 Partitioner 功能进行限制).文章主要利用例子介绍如何利用 Ma…

1.薪资数据集 我们要写一个薪资统计程序,统计数据来自于互联网招聘hadoop岗位的招聘网站,这些数据是按照记录方式存储的,因此非常适合使用 MapReduce 程序来统计. 2.数据格式 我们使用的数据来自互联网招聘网站,其中每一行是一条记录. 下面我们展示一行数据,其中重要的字段被突出显示.该行数据被分割成很多行以突出每个字段,但在实际文件中,这些字段被整合成一行 美团 3-5年经验 # 工作年限 15-30k # 薪资 北京 [够牛就来]hadoop高级工程 3.分析 在这里,map阶段的…

hadoopMapReduce 1. MapReduce流程 2. Shuffle流程 1. MapReduce流程 MapReduce流程 切片: 对数据进行逻辑划分,默认大小是一个block块大小. 以文件为单位,所以注意小文件问题 计算规则:Math.max(minSize, Math.min(maxSize, blockSize)) 最大当中取最下,最小当中取最大,说白就是取中间值 MapTask: 根据切片多少确定开启几个task任务 Spill溢写: 当Collect阶段在环形缓冲区…

案例三: 统计共同好友 任务需求: 如下的文本, A:B,C,D,F,E,OB:A,C,E,KC:F,A,D,ID:A,E,F,LE:B,C,D,M,LF:A,B,C,D,E,O,MG:A,C,D,E,FH:A,C,D,E,OI:A,OJ:B,OK:A,C,DL:D,E,FM:E,F,GO:A,H,I,J 求出哪些人两两之间有共同好友,及他俩的共同好友都是谁 b -ac -ad -aa -b c -b b -e b -j 解题思路: 写两个mapreduce 第一个MR输出结果如:b -> a…

mapreduce设计思想 概念:它是一个分布式并行计算的应用框架它提供相应简单的api模型,我们只需按照这些模型规则编写程序,即可实现"分布式并行计算"的功能. 案例一:wordcount经典案例 先写map方法 package com.gec.demo; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text…

MapReduce工作流程 1.准备待处理文件 2.job提交前生成一个处理规划 3.将切片信息job.split,配置信息job.xml和我们自己写的jar包交给yarn 4.yarn根据切片规划计算出MapTask的数量 (以一个MapTask为例) 5.Maptask调用inputFormat生成RecordReader,将自己处理的切片文件内容打散成K,V值 6.MapTask将打散好的K,V值交给Mapper,Mapper经过一系列的处理将KV值写出 7.写出的KV值被outputCo…

MapReduce中数据流动    (1)最简单的过程:  map - reduce    (2)定制了partitioner以将map的结果送往指定reducer的过程: map - partition - reduce    (3)增加了在本地先进性一次reduce(优化)过程: map - combin(本地reduce) - partition -reduce map函数的处理结果放在内存中,这个内存也称为环形缓冲区,缓冲区达到80%的时候会形成溢写,一边向磁盘写入,一般接受map输出,…

上一篇文章我们了解了MapReduce优化方面的知识,现在我们通过简单的项目,学会如何优化MapReduce性能 1.项目介绍 我们使用简单的成绩数据集,统计出0~20.20~50.50~100这三个年龄段的男.女学生的最高分数 2.数据集 姓名     年龄  性别   成绩 Alice     23   female  45 Bob      34   male   89 Chris    67   male   97 Kristine   38   female  53 Connor  …

MapReduce 运行的时候,会通过 Mapper 运行的任务读取 HDFS 中的数据文件,然后调用自己的方法,处理数据,最后输出.Reducer 任务会接收 Mapper 任务输出的数据,作为自己的输入数据,调用自己的方法,最后输出到 HDFS 的文件中.整个流程如图 Mapper任务的执行过程 每个 Mapper 任务是一个 java 进程,它会读取 HDFS 中的文件,解析成很多的键值对,经过我们覆盖的 map 方法处理后, 转换为很多的键值对再输出. 整个 Mapper 任务的处理过程…