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Hadoop Mapreduce 参数 (一)
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Hadoop Mapreduce 参数 (一)
参考 hadoop权威指南 第六章,6.4节 背景 hadoop,mapreduce就如MVC,spring一样现在已经是烂大街了,虽然用过,但是说看过源码么,没有,调过参数么?调过,调到刚好能跑起来.现在有时间看看hadoop权威指南,感觉真是走了许多弯路. MR流程 参数 共同影响 io.sort.factor 多路合并允许的最大输入路数.设成较大的值可以减少合并轮数,从而减少磁盘读写次数. map端 io.sort.mb map端输出缓冲区大小,map输出先放到这里然后在通过排序和part…
Hadoop Mapreduce 参数 (二)
MergeManagerImpl 类 内存参数计算 maxInMemCopyUse 位于构造函数中 final float maxInMemCopyUse = jobConf.getFloat(MRJobConfig.SHUFFLE_INPUT_BUFFER_PERCENT, MRJobConfig.DEFAULT_SHUFFLE_INPUT_BUFFER_PERCENT); if (maxInMemCopyUse > 1.0 || maxInMemCopyUse < 0.0) { throw…
使用eclipse的快捷键自动生成的map或者reduce函数的参数中:“org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer.Context context”
今天在测试mapreduce的程序时,就是简单的去重,对照课本上的程序和自己的程序,唯一不同的就是“org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer.Context context”,我写的程序如下: package com.pro.bq; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.…
【Hadoop离线基础总结】MapReduce参数优化
MapReduce参数优化 资源相关参数 这些参数都需要在mapred-site.xml中配置 mapreduce.map.memory.mb 一个 MapTask 可使用的资源上限(单位:MB),默认为1024 如果 MapTask 实际使用的资源量超过该值,则会被强制杀死. mapreduce.reduce.memory.mb 一个 ReduceTask 可使用的资源上限(单位:MB),默认为1024 如果 ReduceTask 实际使用的资源量超过该值,则会被强制杀死. mapred.ch…
Hadoop MapReduce编程 API入门系列之薪水统计(三十一)
不多说,直接上代码. 代码 package zhouls.bigdata.myMapReduce.SalaryCount; import java.io.IOException; import java.util.regex.Pattern;import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import org.apache.hadoop.conf.Configured;import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;impor…
Mapreduce参数调节
http://blog.javachen.com/2014/06/24/tuning-in-mapreduce/ 本文主要记录Hadoop 2.x版本中MapReduce参数调优,不涉及Yarn的调优. Hadoop的默认配置文件(以cdh5.0.1为例): core-default.xml hdfs-default.xml mapred-default.xml 说明: 在hadoop2中有些参数名称过时了,例如原来的mapred.reduce.tasks改名为mapreduce.job.red…
Hadoop MapReduce开发最佳实践(上篇)
body{ font-family: "Microsoft YaHei UI","Microsoft YaHei",SimSun,"Segoe UI",Tahoma,Helvetica,Sans-Serif,"Microsoft YaHei", Georgia,Helvetica,Arial,sans-serif,宋体, PMingLiU,serif; font-size: 10.5pt; line-height: 1.5;}…
[Hadoop] - Hadoop Mapreduce Error: GC overhead limit exceeded
在运行mapreduce的时候,出现Error: GC overhead limit exceeded,查看log日志,发现异常信息为 2015-12-11 11:48:44,716 FATAL [main] org.apache.hadoop.mapred.YarnChild: Error running child : java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded at java.io.DataInputStream.readU…
从分治算法到 Hadoop MapReduce
从分治算法说起 要说 Hadoop MapReduce 就不得不说分治算法,而分治算法其实说白了,就是四个字 分而治之 .其实就是将一个复杂的问题分解成多组相同或类似的子问题,对这些子问题再分,然后再分.直到最后的子问题可以简单得求解. 要具体介绍分治算法,那就不得不说一个很经典的排序算法 -- 归并排序.这里不说它的具体算法代码,只说明它的主要思想.而归并排序的思想正是分治思想. 归并排序采用递归的方式,每次都将一个数组分解成更小的两个数组,再对这两个数组进行排序,不断递归下去.直到分解成最简…
hadoop MapReduce
简单介绍 官方给出的介绍是hadoop MR是一个用于轻松编写以一种可靠的.容错的方式在商业化硬件上的大型集群上并行处理大量数据的应用程序的软件框架. MR任务通常会先把输入的数据集切分成独立的块(可以看成是一个较小数据集),然后这些块由map任务以完全并行的方式的去处理.map任务输出的结果排完序之后会交给reduce去处理得到最终结果.MR负责调度,监听并重新执行失败的任务,它的输入和输入都存储在hdfs上. MR框架由一个主节点 ResourceManager, 一个或多个从节点 Node…