1.解析Partition Map的结果,会通过partition分发到Reducer上,Reducer做完Reduce操作后,通过OutputFormat,进行输出,下面我们就来分析参与这个过程的类. Mapper的结果,可能送到Combiner做合并,Combiner在系统中并没有自己的基类,而是用Reducer作为Combiner的基类,他们对外的功能是一样的,只是使用的位置和使用时的上下文不太一样而已.Mapper最终处理的键值对<key, value>,是需要送到Reducer去合并…

本文地址:http://www.cnblogs.com/archimedes/p/hadoop-partitioner.html,转载请注明源地址. 旧版 API 的 Partitioner 解析 Partitioner 的作用是对 Mapper 产生的中间结果进行分片,以便将同一分组的数据交给同一个 Reducer 处理,它直接影响 Reduce 阶段的负载均衡.旧版 API 中 Partitioner 的类图如图所示.它继承了JobConfigurable,可通过 configure 方法初…

1.解析Partition Map的结果,会通过partition分发到Reducer上,Reducer做完Reduce操作后,通过OutputFormat,进行输出,下面我们就来分析参与这个过程的类. Mapper的结果,可能送到Combiner做合并,Combiner在系统中并没有自己的基类,而是用Reducer作为Combiner的基类,他们对外的功能是一样的,只是使用的位置和使用时的上下文不太一样而已.Mapper最终处理的键值对,是需要送到Reducer去合并的,合并的时候,有相同ke…

Hadoop中有一套Writable实现可以满足大部分需求,但是在有些情况下,我们需要根据自己的需要构造一个新的实现,有了定制的Writable,我们就可以完全控制二进制表示和排序顺序. 为了演示如何新建一个定制的writable类型,我们需要写一个表示一对字符串的实现: blic class TextPair implements WritableComparable<TextPair> { private Text first; private Text second; public Te…

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…

本篇博客是金子在学习hadoop过程中的笔记的整理,不论看别人写的怎么好,还是自己边学边做笔记最好了. 1:shuffle阶段的排序(部分排序) shuffle阶段的排序可以理解成两部分,一个是对spill进行分区时,由于一个 分区包含多个key值,所以要对分区内的<key,value>按照key进行排序,即key值相同的一 串<key,value>存放在一起,这样一个partition内按照key值整体有序了. 第二部分并不是排序,而是进行merge,merge有两次,一次是ma…

以上是,weekend110的yarn的job提交流程源码分析的复习总结 下面呢,来讲weekend110的hadoop中的序列化机制 1363157985066      13726230503  00-FD-07-A4-72-B8:CMCC       120.196.100.82        i02.c.aliimg.com                24     27     2481         24681       200 1363157995052      13826…

hadoop中map和reduce的数量设置,有以下几种方式来设置 一.mapred-default.xml 这个文件包含主要的你的站点定制的Hadoop.尽管文件名以mapred开头,通过它可以控制用户maps和 reduces的默认的设置. 下面是一些有用变量: 名字 含义 dfs.block.size 分布式文件系统中每个数据块的大小 (bytes) io.sort.factor 合并排序时每层输入的文件数 io.sort.mb 排序输入的reduce时缓存大小 io.file.buffe…

1.定制Writable类型 Hadoop中有一套Writable实现,例如:IntWritable.Text等,但是,有时候可能并不能满足自己的需求,这个时候,就需要自己定制Writable类型. 定制分以下几步: 需要实现WritableComparable接口,因为Writable常常作为健值对出现,而在MapReduce中,中间有个排序很重要,因此,Hadoop中就让Writable实现了WritableComparable 需要实现WritableComparable的write().…

在前面的博文<Hadoop中WritableComparable 和 comparator>中,对于WritableComparator说的不够细致,下面说说具体的实现原理! 1.WritableComparator主要提供了两个功能: 提供了对原始compara()方法的一个默认实现,默认实现是先反序列化成对象,在对对象进行比较 public int compare(byte[] b1, int s1, int l1, byte[] b2, int s2, int l2) { try { b…