Hadoop combiners are a very powerful tool to speed up our computations. We already saw what a combiner is in a previous post and we also have seen another form of optimization inthis post. Let's put all together to get the broader idea. The combiners…

In the last post and in the preceding one we saw how to write a MapReduce program for finding the top-n items of a data set. The difference between the two was that the first program (which we call basic) emitted to the reducers every single item rea…

一.Combiner的出现背景 1.1 回顾Map阶段五大步骤 在第四篇博文<初识MapReduce>中,我们认识了MapReduce的八大步凑,其中在Map阶段总共五个步骤,如下图所示: 其中,step1.5是一个可选步骤,它就是我们今天需要了解的 Map规约 阶段.现在,我们再来看看前一篇博文<计数器与自定义计数器>中的第一张关于计数器的图: 我们可以发现,其中有两个计数器:Combine output records和Combine input records,他们的计数都是…

一.Hadoop计数器 1.1 什么是Hadoop计数器 Haoop是处理大数据的,不适合处理小数据,有些大数据问题是小数据程序是处理不了的,他是一个高延迟的任务,有时处理一个大数据需要花费好几个小时这都是正常的.下面我们说一下Hadoop计数器,Hadoop计数器就相当于我们的日志,而日志可以让我们查看程序运行时的很多状态,而计数器也有这方面的作用.那么就研究一下Hadoop自身的计数器.计数器的程序如代码1.1所示,下面代码还是以内容为“hello you:hell0 me”的单词统计为例.…

课程安排 Partitioner编程** 自定义排序编程** Combiner编程** 常见的MapReduce算法** ---------------------------加深拓展---------------------- Mapreduce原理及源码分析   Partitioner编程 Partitioner是partitioner的基类,如果需要定制partitioner也需要继承该类. 2. HashPartitioner是mapreduce的默认partitioner.计算方法是…

hadoop集群性能低下的常见原因 (一)硬件环境 1.CPU/内存不足,或未充分利用 2.网络原因 3.磁盘原因 (二)map任务原因 1.输入文件中小文件过多,导致多次启动和停止JVM进程.可以设置JVM重用. 2.数据倾斜:大文件且不可分割,导致处理这些文件的map需要很长时间. 3.数据本地化效果差. (三)reduce任务的原因 1.reduce任务数量过大或过小 2.数据倾斜:一部分key的记录数量太大,导致某些reduce执行过慢 3.缓慢的shuffle和排序 (四)hadoop…

1:首先搞好实体类对象: write 是把每个对象序列化到输出流,readFields是把输入流字节反序列化,实现WritableComparable,Java值对象的比较:一般需要重写toString(),hashCode(),equals()方法 package com.areapartition; import java.io.DataInput; import java.io.DataOutput; import java.io.IOException; import org.apach…

MapReduce是一种分布式计算模型,由Google提出,主要用于搜索领域,MapReduce程序 本质上是并行运行的,因此可以解决海量数据的计算问题. MapReduce任务过程被分为两个处理阶段:map阶段和reduce阶段.每个阶段都以键 值对作为输入和输出.用户只需要实现map()和reduce()两个函数即可实现分布式计算. 执行步骤: map任务处理: 1.读取输入文件内容,解析成键值对(key/value).对输入文件的每一行,解析成 键值对(key/value).每一个键值对调…

hadoop集群性能低下的常见原因 (一)硬件环境 1.CPU/内存不足,或未充分利用 2.网络原因 3.磁盘原因 (二)map任务原因 1.输入文件中小文件过多,导致多次启动和停止JVM进程.可以设置JVM重用. 2.数据倾斜:大文件且不可分割,导致处理这些文件的map需要很长时间. 3.数据本地化效果差. (三)reduce任务的原因 1.reduce任务数量过大或过小 2.数据倾斜:一部分key的记录数量太大,导致某些reduce执行过慢 3.缓慢的shuffle和排序 (四)hadoop…

一.MapReduce概述 二.MapReduce编程模型简述 三.combiner & partitioner 四.MapReduce词频统计案例         4.1 项目简介         4.2 项目依赖         4.3 WordCountMapper         4.4 WordCountReducer         4.4 WordCountApp         4.5 提交到服务器运行 五.词频统计案例进阶之Combiner 六.词频统计案例进阶之Partiti…