一些疑问:1 全排序的话,最后的应该sortJob.setNumReduceTasks(1);2 如果多个reduce task都去修改 一个静态的 IntWritable ,IntWritable会乱序吧~输入数据:file1232654321575665223file259562265092file326546 import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.…

HDFS的优点和缺点 HDFS的优点 1.可构建在廉价机器上 通过多副本提高可靠性,提供了容错和恢复机制 服务器节点的宕机是常态   必须理性对象 2.高容错性 数据自动保存多个副本,副本丢失后,自动恢复 HDFS的核心设计思想:  分散均匀存储 + 备份冗余存储 3.适合批处理 移动计算而非数据,数据位置暴露给计算框架 海量数据的计算 任务 最终是一定要被切分成很多的小任务进行 4.适合大数据处理 GB.TB.甚至 PB 级数据,百万规模以上的文件数量,10K+节点规模 5.流式文件访问 一次…

触摸屏使用流程: 1. 按下产生中断. 2.在中断处理程序中启动AD转换XY坐标. 3.AD转换结束并产生AD中断. 4. 在AD的中断处理函数中上报信息,启动定时器. 5. 定时器时间到后进入中断,处理长按滑动.跳转到第二步 6. 松开. 驱动程序代码: /************************************************************************* > File Name: ts.c > Author: > Mail: > C…

今天写了个json与Arrays 或者 Dictionaries相互转换的例子很简单: 通过 NSJSONSerialization 这个类的 dataWithJSONObject: options: error:方法来实现. //dictionary序列化成json NSMutableDictionary *dictionary = [[NSMutableDictionary alloc] init]; [dictionary setValue:@"Anthony"forKey:@&…

我们在程序中经常需要对数据列表进行排序,有时候使用SOQL的order by 不一定能完全符合需求,需要对数据进行排序,排序可以有多种方式,不同的方式针对不同的场景.篇一只是简单的描述一下选择排序,插入排序以及插入排序优化版--希尔排序. 一.选择排序 选择排序的中心思想为第一轮找到数组中最小的值,将最小值和第一个元素交换位置,第二轮找到剩余数组的最小值,将其和第二个元素交换,以此类推. 选择排序的特点如下: 1.比较次数:n * (n-1) / 2 2.交换次数:N 4.运行时间和输入无关 5…

阿里封神谈hadoop学习之路   封神 2016-04-14 16:03:51 浏览3283 评论3 发表于: 阿里云E-MapReduce >> 开源大数据周刊 hadoop 学生 spark 摘要: 在大数据时代,要想个性化实现业务的需求,还是得操纵各类的大数据软件,如:hadoop.hive.spark等.笔者(阿里封神)混迹Hadoop圈子多年,经历了云梯1.ODPS等项目,目前base在E-Mapreduce.在这,笔者尽可能梳理下hadoop的学习之路. 引言 当前,越来越多的同…

(实践机器:blog-bench) 本文用作博文<Hadoop学习之路>实践过程中遇到的问题记录. 本文所学习的博文为博主“扎心了,老铁” 博文记录.参考链接https://www.cnblogs.com/qingyunzong/category/1169344.html 问题一: <Hadoop学习之路(四)Hadoop集群搭建和简单应用>执行start-dfs.sh时,报错3个: 1. 报错现象: 原因:hadoop默认ssh采用的是22端口号,但是我们公司内部机器为了安全已修…

MapReduce 多 Job 串联 需求 一个稍复杂点的处理逻辑往往需要多个 MapReduce 程序串联处理,多 job 的串联可以借助 MapReduce 框架的 JobControl 实现 实例 以下有两个 MapReduce 任务,分别是 Flow 的 SumMR 和 SortMR,其中有依赖关系:SumMR 的输出是 SortMR 的输入,所以 SortMR 的启动得在 SumMR 完成之后 Configuration conf1 = new Configuration(); Con…

前言 在Hadoop中,排序是MapReduce的灵魂,MapTask和ReduceTask均会对数据按Key排序,这个操作是MR框架的默认行为,不管你的业务逻辑上是否需要这一操作. 技术点 MapReduce框架中,用到的排序主要有两种:快速排序和基于堆实现的优先级队列(PriorityQueue). Mapper阶段 从map输出到环形缓冲区的数据会被排序(这是MR框架中改良的快速排序),这个排序涉及partition和key,当缓冲区容量占用80%,会spill数据到磁盘,生成IFile文…

一.MapReduce概述 Hadoop MapReduce是一个分布式计算框架,用于编写批处理应用程序.编写好的程序可以提交到Hadoop集群上用于并行处理大规模的数据集. MapReduce作业通过将输入的数据集拆分为独立的块,这些块由map以并行的方式处理,框架对map的输出进行排序,然后输入到reduce中.MapReduce框架专门用于<key,value>键值对处理,它将作业的输入视为一组<key,value>对,并生成一组<key,value>对作为输出.…