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在上一篇文章中我们讲解了一个基本的MapReduce作业由那些基本组件组成,从高层来看,所有的组件在一起工作时如下图所示: 图4.4高层MapReduce工作流水线 MapReduce的输入一般来自HDFS中的文件,这些文件分布存储在集群内的节点上.运行一个MapReduce程序会在集群的许多节点甚至所有节点上运行mapping任务,每一个mapping任务都是平等的:mappers没有特定“标识物”与其关联.因此,任意的mapper都可以处理任意的输入文件.每一个mapper会加载一些存储在运…

图4.5细节化的Hadoop MapReduce数据流 图4.5展示了流线水中的更多机制.虽然只有2个节点,但相同的流水线可以复制到跨越大量节点的系统上.下去的几个段落会详细讲述MapReduce程序的各个阶段. 1.输入文件: 文件是MapReduce任务的数据的初始存储地.正常情况下,输入文件一般是存在HDFS里.这些文件的格式可以是任意的:我们可以使用基于行的日志文件,也可以使用二进制格式,多行输入记录或其它一些格式.这些文件会很大—数十G或更大. 2. 输入格式:     InputFo…

Mapper类4个函数的解析 Mapper有setup(),map(),cleanup()和run()四个方法.其中setup()一般是用来进行一些map()前的准备工作,map()则一般承担主要的处理工作,cleanup()则是收尾工作如关闭文件或者执行map()后的K-V分发等.run()方法提供了setup->map->cleanup()的执行模板. 在MapReduce中,Mapper从一个输入分片中读取数据,然后经过Shuffle and Sort阶段,分发数据给Reducer,在M…

输入块(InputSplit):一个输入块描述了构成MapReduce程序中单个map任务的一个单元.把一个MapReduce程序应用到一个数据集上,即是指一个作业,会由几个(也可能几百个)任务组成.Map任务可能会读取整个文件,但一般是读取文件的一部分.默认情况下,FileInputFormat及其子类会以64MB(与HDFS的Block默认大小相同,译注:Hadoop建议Split大小与此相同)为基数来拆分文件.你可以在hadoop-site.xml(译注:0.20.*以后是在mapred-…

http://blog.csdn.net/yclzh0522/article/details/6859778 Map-Reduce的处理过程主要涉及以下四个部分: 客户端Client:用于提交Map-reduce任务job JobTracker:协调整个job的运行,其为一个Java进程,其main class为JobTracker TaskTracker:运行此job的task,处理input split,其为一个Java进程,其main class为TaskTracker HDFS:hado…

mapreduce过程key 和value分别存什么值 https://blog.csdn.net/csdnliuxin123524/article/details/80191199 Mapper抽象类参数 Mapper< Object, Text, Text, IntWritable> Mapper< Text, Text, Text, Text> Mapper< Text, IntWritable, Text, IntWritable> 第一二个表示输入map的ke…

目前it基本都是一个套路,获得数据然后进行逻辑处理,存储数据. 基本上弄清楚整个的数据流向就等于把握了命脉. 现在说说mapreduce的数据流 1.首先数据会按照TextInputFormat按照特定的文本输入格式被处理成两个InputSplit,当然一般是这样,每增加一个块分区(Block,简单的说是几个文件我是这么理解的)就会加一个InputSplit. 2.然后将InputSplit分割的内容输入到相应的Map中(map会读取inputSplit指定位置的数据),有几个InputSpli…

Mapper maps input key/value pairs into intermediate key/value pairs. E.g. Input: (docID, doc) Output: (term, 1) Mapper Class Prototype: Mapper<Object, Text, Text, IntWritable> // Object:: INPUT_KEY // Text:: INPUT_VALUE // Text:: OUTPUT_KEY // IntWr…

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