FileInputFormat是所有使用文件作为数据源的InputFormat的积累.它提供两个功能:一个是定义哪些文件包含在一个作业的输入中:一个为输入文件生成分片的实现.自动将作业分块 作业分块大小与mapred-site.xml中的mapred.min.split.size和mapred.min.split.size和blocksize有关系.分片大小由如下公式来决定: 分片大小 = max(minimumSize, min(maximumSize, blockSize)) 如果想避免文件…

本文转载:http://hi.baidu.com/_kouu/item/dc8d727b530f40346dc37cd1 在执行一个Job的时候,Hadoop会将输入数据划分成N个Split,然后启动相应的N个Map程序来分别处理它们. 数据如何划分?Split如何调度(如何决定处理Split的Map程序应该运行在哪台TaskTracker机器上)?划分后的数据又如何读取?这就是本文所要讨论的问题. 先从一张经典的MapReduce工作流程图出发: 1.运行mapred程序: 2.本次运行将生成…

Hadoop可以处理不同数据格式(数据源)的数据,从文本文件到(非)关系型数据库,这很大程度上得益于Hadoop InputFormat的可扩展性设计,InputFormat层次结构图如下:  …

InputFormat是MapReduce编程模型包括5个可编程组件之一,其余4个是Mapper.Partitioner.Reducer和OutputFormat. 新版Hadoop InputFormat是一个抽象类,之前的InputFormat是一个接口. InputFormat类有两个抽象方法. 方法getSplits将输入数据切分成InputSlits,InputSplits的个数即为map tasks的个数,InputSplits的大小默认为块大小,即64Mpublic abstrac…

1. Mapper 与 Reducer 数量 对于一个默认的MapReduce Job 来说,map任务的数量等于输入文件被划分成的分块数,这个取决于输入文件的大小以及文件块的大小(如果此文件在 HDFS中).但是对于 reduce的任务,并不会自动决定reducer数目的大小,若未指定,则默认为1.例如: 但单个reducer任务执行效率不尽人意,在实际场景中会将它设置为一个较大的数值.此时,决定Key条目被送往哪个reducer由方法 setPartitionerClass() 指定:job…

InputFormat有两个抽象方法: getSplits     createRecordReader   InputSplits 将数据按照Split进行切分,一个Split分给一个task执行. RecordReader 在Task中将Split按照key value进行切分,每个RecordReader切分的数据都给map方法执行一遍.   RecordReader三个抽象方法: initialize     用来seek位置等 getCurrentKey getCurrentValue…

/** Splits files returned by {@link #listStatus(JobConf)} when * they're too big.*/ public InputSplit[] getSplits(JobConf job, int numSplits) throws IOException { //计时器, StopWatch sw = new StopWatch().start(); // FileStatus[] files = listStatus(job);…

先看这篇文章:http://www.huochai.mobi/p/d/3967708/?share_tid=86bc0ba46c64&fmid=0 直接比较Hadoop和Spark有难度,因为它们处理的许多任务都一样,但是在一些方面又并不相互重叠. 比如说,Spark没有文件管理功能,因而必须依赖Hadoop分布式文件系统(HDFS)或另外某种解决方案. Hadoop框架的主要模块包括如下: Hadoop Common Hadoop分布式文件系统(HDFS) Hadoop YARN Hadoop…

Hadoop与Spark之间的比较 Hadoop框架的主要模块包括如下: Hadoop Common Hadoop分布式文件系统(HDFS) Hadoop YARN Hadoop MapReduce 虽然上述四个模块构成了Hadoop的核心,不过还有其他几个模块.这些模块包括:Ambari.Avro.Cassandra.Hive. Pig.Oozie.Flume和Sqoop,它们进一步增强和扩展了Hadoop的功能. Spark确实速度很快(最多比Hadoop MapReduce快100倍).S…

Hadoop与Spark比较 https://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6206198.html 感觉自己落下好多东西没有学习 先看这篇文章:http://www.huochai.mobi/p/d/3967708/?share_tid=86bc0ba46c64&fmid=0 直接比较Hadoop和Spark有难度,因为它们处理的许多任务都一样,但是在一些方面又并不相互重叠. 比如说,Spark没有文件管理功能,因而必须依赖Hadoop分布式文件系统(HDFS)或另…