本文测试文本: tom 20 8000 nancy 22 8000 ketty 22 9000 stone 19 10000 green 19 11000 white 39 29000 socrates 30 40000    MapReduce中,根据key进行分区.排序.分组 MapReduce会按照基本类型对应的key进行排序,如int类型的IntWritable,long类型的LongWritable,Text类型,默认升序排序    为什么要自定义排序规则?现有需求,需要自定义key类…

MapReduce自带的分区器是HashPartitioner 原理:先对map输出的key求hash值,再模上reduce task个数,根据结果,决定此输出kv对,被匹配的reduce任务取走. 自定义分分区需要继承Partitioner,复写getpariton()方法 自定义分区类: 注意:map的输出是<K,V>键值对 其中int partitionIndex = dict.get(text.toString()),partitionIndex是获取K的值 附:被计算的的文本 Dea…

程序使用的测试文本数据: Dear River Dear River Bear Spark Car Dear Car Bear Car Dear Car River Car Spark Spark Dear Spark 1编写主要类 (1)Maper类 首先是自定义的Maper类代码 public class WordCountMap extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> { public void map(LongWrit…

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…

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…

本人一直在做NET开发,接触这行有6年了吧.毕业也快四年了(6年是因为大学就开始在一家小公司做门户网站,哈哈哈),之前一直秉承着学要精,就一直一门心思的在做NET(也是懒吧).最近的工作一直都和大数据清洗相关,想着要学学真正的大数据懒,不然都不好意思说自己是做数据清洗的. 目前关于hadoop的学习资料已经非常多了,写出来只当作是自己学习经历的笔记,如果顺便还能帮助下后面的学习者,那当然是再好不过了.所以 目前起的是我(小强)的学习之路. 以下是我现在的学习步骤,所以学到哪写到哪,不是系统学习的…

Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFS.HDFS有高容错性的特点,并且设计用来部署在低廉的(low-cost)硬件上. 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,则MapReduce为海量的数据提供了计算. Hadoop原本来自于谷歌一款名为MapReduce的编程模型包.谷歌的MapReduce框架可以把一个应用程序分解为许多并行计算指令,跨大量的计算节点运行非常…

现在是讨论这个问题的不错的时机,因为最近媒体上到处充斥着新的革命所谓“云计算”的信息.这种模式需要利用大量的(低端)处理器并行工作来解决计算问题.实际上,这建议利用大量的低端处理器来构建数据中心,而不是利用数目少的多的高端服务器来构建. 举例来说,IBM和Google已经宣布计划用1000台处理器构建的集群提供给部分大学,传授学生们如何使用MapReduce工具在这些集群上编程.加利福尼亚大学伯克利分校甚至打算开设使用MapReduce框架编程的课程.我们对MapReduce支持者大肆炒作它如何…

期望 通过这个mapreduce程序了解mapreduce程序执行的流程,着重从程序解执行的打印信息中提炼出有用信息. 执行前 程序代码 程序代码基本上是<hadoop权威指南>上原封不动搬下来的,目的为求出某一年份中最高气温,相关代码如下: public class NcdcWeather { private String USAF_station_id; private String WBAN_station_id; private String date; private String…

Hadoop是谷歌的集群系统的开源实现: -google集群系统:GFS.MapReduce.BigTable -Hadoop主要由HDFS(hadoop distrubuted file system).MapReduce和HBase组成. -hadoop的初衷是为解决Nutch的海量数据爬取和存储的需要 -hadoop于2005年秋作为Lucene的子项目Nutch的一部分正式引入Apache基金会 Hadoop子项目: 官网:http://hadoop.apache.org/…

文章目录 1.Yarn介绍 2.Yarn架构 2.1 .ResourceManager 2.2 .ApplicationMaster 2.3 .NodeManager 2.4 .Container 2.5 .Resource Request 及 Container 2.6 .JobHistoryServer 2.7.Timeline Server 3.yarn应用运行原理 3.1.yarn应用提交过程 3.2.mapreduce on yarn 4. yarn使用 4.1 .配置文件 4.2.…

MapReduce是什么 首先让我们来重温一下 hadoop 的四大组件: HDFS:分布式存储系统 MapReduce:分布式计算系统 YARN:hadoop 的资源调度系统 Common:以上三大组件的底层支撑组件,主要提供基础工具包和 RPC 框架等 MapReduce 是一个分布式运算程序的编程框架,是用户开发“基于 Hadoop 的数据分析应用” 的核心框架 MapReduce 核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布 式运算程序,并发运行在一个 Hadoo…

概述 1.MapReduce 中,mapper 阶段处理的数据如何传递给 reducer 阶段,是 MapReduce 框架中 最关键的一个流程,这个流程就叫 Shuffle 2.Shuffle: 数据混洗 ——(核心机制:数据分区,排序,局部聚合,缓存,拉取,再合并 排序) 3.具体来说:就是将 MapTask 输出的处理结果数据,按照 Partitioner 组件制定的规则分发 给 ReduceTask,并在分发的过程中,对数据按 key 进行了分区和排序 MapReduce的Shuffle…

MapReduce Join 对两份数据data1和data2进行关键词连接是一个很通用的问题,如果数据量比较小,可以在内存中完成连接. 如果数据量比较大,在内存进行连接操会发生OOM.mapreduce join可以用来解决大数据的连接. 1 思路 1.1 reduce join 在map阶段, 把关键字作为key输出,并在value中标记出数据是来自data1还是data2.因为在shuffle阶段已经自然按key分组,reduce阶段,判断每一个value是来自data1还是data2,在…

Partitioner分区类的作用是什么? 在进行MapReduce计算时,有时候需要把最终的输出数据分到不同的文件中,比如按照省份划分的话,需要把同一省份的数据放到一个文件中:按照性别划分的话,需要把同一性别的数据放到一个文件中.我们知道最终的输出数据是来自于Reducer任务.那么,如果要得到多个文件,意味着有同样数量的Reducer任务在运行.Reducer任务的数据来自于Mapper任务,也就说Mapper任务要划分数据,对于不同的数据分配给不同的Reducer任务运行.Mapper任务…

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…

概述 一个完整的 MapReduce 程序在分布式运行时有两类实例进程: 1.MRAppMaster:负责整个程序的过程调度及状态协调 2.Yarnchild:负责 map 阶段的整个数据处理流程 3.Yarnchild:负责 reduce 阶段的整个数据处理流程 以上两个阶段 MapTask 和 ReduceTask 的进程都是 YarnChild,并不是说这 MapTask 和 ReduceTask 就跑在同一个 YarnChild 进行里 MapReduce 套路图 MapReduce 程…

第一题 下面是三种商品的销售数据 要求:根据以上数据,用 MapReduce 统计出如下数据: 1.每种商品的销售总金额,并降序排序 2.每种商品销售额最多的三周 第二题:MapReduce 题 现有如下数据文件需要处理: 格式:CSV 数据样例: user_a,location_a,2018-01-01 08:00:00,60 user_a,location_a,2018-01-01 09:00:00,60 user_a,location_b,2018-01-01 10:00:00,60 us…

影评案例 数据及需求 数据格式 movies.dat 3884条数据 1::Toy Story (1995)::Animation|Children's|Comedy 2::Jumanji (1995)::Adventure|Children's|Fantasy 3::Grumpier Old Men (1995)::Comedy|Romance 4::Waiting to Exhale (1995)::Comedy|Drama 5::Father of the Bride Part II (1…

MapReduce的输入 作为一个会编写MR程序的人来说,知道map方法的参数是默认的数据读取组件读取到的一行数据 1.是谁在读取? 是谁在调用这个map方法? 查看源码Mapper.java知道是run方法在调用map方法. /** * * 找出谁在调用Run方法 * * * 有一个组件叫做:MapTask * * 就会有对应的方法在调用mapper.run(context); * * * context.nextKeyValue() ====== lineRecordReader.nextK…

流量统计项目案例 样本示例 需求 1. 统计每一个用户(手机号)所耗费的总上行流量.总下行流量,总流量 2. 得出上题结果的基础之上再加一个需求:将统计结果按照总流量倒序排序 3. 将流量汇总统计结果按照手机归属地不同省份输出到不同文件中 第一题 import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.h…

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.…

求所有两两用户之间的共同好友 数据格式 A:B,C,D,F,E,O B:A,C,E,K C:F,A,D,I D:A,E,F,L E:B,C,D,M,L F:A,B,C,D,E,O,M G:A,C,D,E,F H:A,C,D,E,O I:A,O J:B,O K:A,C,D L:D,E,F M:E,F,G O:A,H,I,J,K 以上是数据:A:B,C,D,F,E,O表示:B,C,D,E,F,O是A用户的好友. public class SharedFriend { /* 第一阶段的map函数主要完…

学生成绩---增强版 数据信息 computer,huangxiaoming,85,86,41,75,93,42,85 computer,xuzheng,54,52,86,91,42 computer,huangbo,85,42,96,38 english,zhaobenshan,54,52,86,91,42,85,75 english,liuyifei,85,41,75,21,85,96,14 algorithm,liuyifei,75,85,62,48,54,96,15 computer,h…

对combiner的理解 combiner其实属于优化方案,由于带宽限制,应该尽量map和reduce之间的数据传输数量.它在Map端把同一个key的键值对合并在一起并计算,计算规则与reduce一致,所以combiner也可以看作特殊的Reducer. 执行combiner操作要求开发者必须在程序中设置了combiner(程序中通过job.setCombinerClass(myCombine.class)自定义combiner操作). Combiner组件是用来做局部汇总的,就在mapTask…

NameNode 学习目标 理解 namenode 的工作机制尤其是元数据管理机制,以增强对 HDFS 工作原理的 理解,及培养 hadoop 集群运营中“性能调优”.“namenode”故障问题的分析解决能力 问题场景 1.Namenode 服务器的磁盘故障导致 namenode 宕机,如何挽救集群及数据? 2.Namenode 是否可以有多个?namenode 内存要配置多大?namenode 跟集群数据存储能 力有关系吗? 3.文件的 blocksize 究竟调大好还是调小好?结合 map…

HDFS的写操作 <HDFS权威指南>图解HDFS写过程 详细文字说明(术语) 1.使用 HDFS 提供的客户端 Client,向远程的 namenode 发起 RPC 请求 2.namenode 会检查要创建的文件是否已经存在,创建者是否有权限进行操作,成功则会 为文件创建一个记录,否则会让客户端抛出异常: 3.当客户端开始写入文件的时候,客户端会将文件切分成多个 packets,并在内部以数据队列“data queue(数据队列)”的形式管理这些 packets,并向 namenode 申…

Hadoop产生的背景 1. HADOOP最早起源于Nutch.Nutch的设计目标是构建一个大型的全网搜索引擎,包括网页抓取.索引.查询等功能,但随着抓取网页数量的增加,遇到了严重的可扩展性问题——如何解决数十亿网页的存储和索引问题. 2. 2003年开始谷歌陆续发表的三篇论文为该问题提供了可行的解决方案. ——分布式文件系统(GFS),可用于处理海量网页的存储 ——分布式计算框架MAPREDUCE,可用于处理海量网页的索引计算问题. ——BigTable 数据库:OLTP 联机事务处理 On…

1. 查找历年最高的温度. 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,并由程序员选择它们的类型.程序员还需具体定义两个函数:map函数和reduce函数. 对应的Java MapReduce代码如下: public class MaxTemperature{ static class MaxTemperatureMapper extends Mapper<LongWritable,Text,Text,IntWritable>…