原文地址:http://hadoop.apache.org/docs/r1.0.4/cn/mapred_tutorial.html 目的 先决条件 概述 输入与输出 例子:WordCount v1.0 源代码 用法 解释 Map/Reduce - 用户界面 核心功能描述 Mapper Reducer Partitioner Reporter OutputCollector 作业配置 任务的执行和环境 作业的提交与监控 作业的控制 作业的输入 InputSplit RecordReader 作业的…

Map/Reduce用户界面 本节为用户採用框架要面对的各个环节提供了具体的描写叙述,旨在与帮助用户对实现.配置和调优进行具体的设置.然而,开发时候还是要相应着API进行相关操作. 首先我们须要了解Mapper和Reducer接口,应用通常须要提供map和reduce方法以实现他们. 接着我们须要对JobConf, JobClient,Partitioner,OutputCollector,Reporter,InputFormat,OutputFormat,OutputCommitter等进行讨…

Hadoop Map/Reduce是一个使用简易的软件框架,基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个商用机器组成的大型集群上,并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集.一个Map/Reduce 作业(job) 通常会把输入的数据集切分为若干独立的数据块,由 map任务(task)以完全并行的方式处理它们.框架会对map的输出先进行排序, 然后把结果输入给reduce任务.通常作业的输入和输出都会被存储在文件系统中. 整个框架负责任务的调度和监控,以及重新执行已经失败的任务.通常,Map/R…

#进入hadoop安装目录 cd /usr/local/hadoop #创建示例文件:input #在里面输入以下内容: #Hello world, Bye world! vim input #在hdfs上创建文件路径 bin/hadoop fs -mkdir  /user/root/test/wordcount #将输入文件拷贝到hdfs bin/hadoop fs -put input /user/root/test/wordcount #执行程序 bin/hadoop jar hadoop…

问题描述 我们的数据分析平台是单一的Map/Reduce过程,由于半年来不断地增加需求,导致了问题已经不是那么地简单,特别是在Reduce阶段,一些大对象会常驻内存.因此越来越顶不住压力了,当前内存问题已经是最大的问题,每个Map占用5G,每个Reduce占用9G!直接导致当数据分析平台运行时,集群处于资源匮乏状态. 因此,在不改变业务数据计算的条件下,将单一的Map/Reduce过程分解成2个阶段.这个时候,需求就相对来说比较复杂,将第一阶段的Reduce结果输出至HDFS,作为第二阶段的输入…

来源:http://www.linuxidc.com/Linux/2012-07/66337.htm   作者: lmc_wy Hadoop任务执行过程中,在每一个map节点或者reduce节点能获取一下环境变量,利用这些变量可以为特殊的需求服务,例如:获取当前map节点处理的数据文件的路径. hadoop是java实现的,利用java可以很方便的获取相关环境变量,其内部包含在Context和MRJobConfig中(hadoop版本不一样,可能会有区别,我的hadoop是0.21). 举例:…

mapred.tasktracker.map.tasks.maximum 官方解释:The maximum number of map tasks that will be run  simultaneously by a task tracker. 我的理解:一个tasktracker最多可以同时运行的map任务数量 默认值:2 优化值:mapred.tasktracker.map.tasks.maximum = cpu数量 cpu数量 = 服务器CPU总核数 / 每个CPU的核数服务器CPU…

hadoop会对原始输入文件进行文件切割,然后把每个split传入mapper程序中进行处理,FileInputFormat是所有以文件作为数据源的InputFormat实现的基类,FileInputFormat保存作为job输入的所有文件,并实现了对输入文件计算splits的方法.至于获得记录的方法是有不同的子类进行实现的. 那么,FileInputFormat是怎样将他们划分成splits的呢?FileInputFormat只划分比HDFS block大的文件,所以如果一个文件的大小比blo…

hadoop jar hadoop-mapreduce-examples-2.7.3.jar wordcount /wordcount.txt /wc/output3…

原文地址:https://blog.csdn.net/liyong199012/article/details/25423221 一.    概念知识介绍 Hadoop MapReduce是一个用于处理海量数据的分布式计算框架.这个框架解决了诸如数据分布式存储.作业调度.容错.机器间通信等复杂问题,可以使没有并行 处理或者分布式计算经验的工程师,也能很轻松地写出结构简单的.应用于成百上千台机器处理大规模数据的并行分布式程序. Hadoop MapReduce基于“分而治之”的思想,将计算任务抽象…