While in the SQL-world is very easy combining two or more datasets - we just need to use the JOIN keyword - with MapReduce things becomes a little harder. Let's get into it. Suppose we have two distinct datasets, one for users of a forum and the othe…

介绍怎样在Intellij Idea中通过创建mavenproject配置MapReduce的编程环境. 一.软件环境 我使用的软件版本号例如以下: Intellij Idea 2017.1 Maven 3.3.9 Hadoop伪分布式环境( 安装教程可參考这里) 二.创建mavenproject 打开Idea,file->new->Project,左側面板选择mavenproject.(假设仅仅跑MapReduce创建javaproject就可以,不用勾选Creat from archety…

开始聊MapReduce,MapReduce是Hadoop的计算框架,我学Hadoop是从Hive开始入手,再到hdfs,当我学习hdfs时候,就感觉到hdfs和mapreduce关系的紧密.这个可能是我做技术研究的思路有关,我开始学习某一套技术总是想着这套技术到底能干什么,只有当我真正理解了这套技术解决了什么问题时候,我后续的学习就能逐步的加快,而学习hdfs时候我就发现,要理解hadoop框架的意义,hdfs和mapreduce是密不可分,所以当我写分布式文件系统时候,总是感觉自己的理解肤浅…

Hadoop的框架最核心的设计就是:HDFS和MapReduce.HDFS为海量的数据提供了存储,MapReduce则为海量的数据提供了计算. HDFS是Google File System(GFS)的开源实现. MapReduce是Google MapReduce的开源实现. HDFS和MapReduce实现是完全分离的,并不是没有HDFS就不能MapReduce运算. 本文主要参考了以下三篇博客学习整理而成. 1. Hadoop示例程序WordCount详解及实例 2. hadoop 学习笔…

第2节 mapreduce深入学习:14.mapreduce数据压缩-使用snappy进行压缩 文件压缩有两大好处,节约磁盘空间,加速数据在网络和磁盘上的传输. 方式一:在代码中进行设置压缩 代码: FlowMain: public static void main(String[] args) throws Exception {// 设置我们的map阶段的压缩Configuration configuration = new Configuration(); configuration.se…

第2节 mapreduce深入学习:7.MapReduce的规约过程combiner 每一个 map 都可能会产生大量的本地输出,Combiner 的作用就是对 map 端的输出先做一次合并,以减少在 map 和 reduce 节点之间的数据传输量,以提高网络IO 性能,是 MapReduce 的一种优化手段之一.    combiner 是 MR 程序中 Mapper 和 Reducer 之外的一种组件    combiner 组件的父类就是 Reducer    combiner 和…

第2节 mapreduce深入学习:6. MapReduce当中的计数器 计数器是收集作业统计信息的有效手段之一,用于质量控制或应用级统计.计数器还可辅助诊断系统故障.如果需要将日志信息传输到map 或reduce 任务, 更好的方法通常是看能否用一个计数器值来记录某一特定事件的发生.对于大型分布式作业而言,使用计数器更为方便.除了因为获取计数器值比输出日志更方便,还有根据计数器值统计特定事件的发生次数要比分析一堆日志文件容易得多. hadoop内置计数器列表 MapReduce任务计数器 or…

不多说,直接上代码. 假如这里有一份邮箱数据文件,我们期望统计邮箱出现次数并按照邮箱的类别,将这些邮箱分别输出到不同文件路径下. 代码版本1 package zhouls.bigdata.myMapReduce.Email; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.conf.Configured; import org.apache.hado…

不多说,直接上代码. 代码 package zhouls.bigdata.myMapReduce.ScoreCount; import java.io.DataInput; import java.io.DataOutput; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.io.WritableComparable; /** * 学习成绩读写类 * 数据格式参考:19020090017 小讲 90 99 100 89 95 * @aut…

Cloudera 提供给客户的服务内容之一就是调整和优化MapReduce job执行性能.MapReduce和HDFS组成一个复杂的分布式系统,并且它们运行着各式各样用户的代码,这样导致没有一个快速有效的规则来实现优化代码性能的目的.在我看来,调整cluster或job的运行更像一个医生对待病人一样,找出关键的"症状",对于不同的症状有不同的诊断和处理方式.          在医学领域,没有什么可以代替一位经验丰富的医生:在复杂的分布式系统上,这个道理依然正确-有经验的用户和操作者…