一.MapReduce简介 二.MapReduce并行处理的基本过程 三.MapReduce实际处理流程 四.一个job的运行流程 一.MapReduce简介 MapReduce是一种并行可扩展计算模型,并且有较好的容错性,是一个分布式运算程序的编程框架,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hadoop集群上,主要解决海量的离线数据的批处理,实现如下目标: 易于编程 良好的扩展性 高容错性 二.MapReduce并行处理的基本过程 一切都

1.combiner combiner是MR编程模型中的一个组件: 有些任务中map可能会产生大量的本地输出,combiner的作用就是在map端对输出先做一次合并,以减少map和reduce节点之间的数据传输量,提高网络IO性能,是MR的优化手段之一: 两大基本功能: 1.1map的输出的key的聚合,对map输出的key排序.value进行迭代: 1.2reduce功能. 并不是设置了combiner就一定会执行(在当前集群非常繁忙的时候设置了也不会执行): combiner的执行时机:co

1 reduce side join在map端加上标记, 在reduce容器保存,然后作笛卡尔积缺点: 有可能oom 2 map side join  2.1 利用内存和分布式缓存,也有oom风险 2.2 自己的想法,参考hive桶的思路,  第一次MR,将两个文件相同的方法分文件输出并打上标记,排序输出,尽可能分的比较均匀  第二次MR 改写输入方法,将相同标记的多个分片打包传给map, 改写读的方法,用数组或者列表保存文件流,利用多个文件多路归并思想,使整个大分片按照有序的方法传给map,M

转换原始数据为块压缩的SequenceFIle import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.conf.Configured; import org.apache.hadoop.fs.FileSystem; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoo

import java.io.DataOutput; import java.io.IOException; import java.util.HashMap; import java.util.Map; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.conf.Configured; import org.apache.hadoop.fs.FSDataOutputStream; import org.a

谈谈MapReduce的概念.Hadoop MapReduce和Spark基于MR的实现 什么是MapReduce? MapReduce是一种分布式海量数据处理的编程模型,用于大规模数据集的并行运算. 有以下几个特点: 分而治之,并行处理. 抽象了map和reduce的计算流程,对于分布式存储的数据可以并行的进行map处理,之后在reduce端对map结果进行汇总. 移动计算而非移动数据. 数据的计算传输需要大量的磁盘和网络IO.MapReduce会尽量在数据存储的节点执行计算,以减少不必要的开

转自:http://www.csdn.net/article/2015-01-13/2823530 一个Hive查询生成多个Map Reduce Job,一个Map Reduce Job又有Map,Reduce,Spill,Shuffle,Sort等多个阶段,所以针对Hive查询的优化可以大致分为针对MR中单个步骤的优化(其中又会有细分),针对MR全局的优化,和针对整个查询(多MR Job)的优化,下文会分别阐述. 在开始之前,先把MR的流程图帖出来(摘自Hadoop权威指南),方便后面对照.另

MR操作————Map.Partitioner.Shuffle.Combiners.Reduce 1.Map步骤 1.1 读取输入文件,解析成k-v对,其中每个k-v对调用一次map函数 1.2 写自己的逻辑,对输入的k-v进行处理,转换成新的k-v 1.3 对输出的k-v进行分区(Partitioner) 1.4 对不同分区的数据进行排序/分组,将相同的key的value放在一个集合中(Shuffle处理) 1.5 分组后进行归约(可选)(Combiners 可理解为单个节点的reduce 不

现在非常喜欢IDEA,之前在mac 上用的eclipse 经常出现无缘无故的错误.所以转为IDEA.  不过新工具需要学习成本,手头上的项目就遇到了很多问题,现列举如下: 背景描述 在hadoop 开发时,经常在mr阶段将清洗后的数据入库到Hbase. 在这个过程中,需要编译.打jar包,然后上传到服务器,执行hadoop jar   *.jar 命令.每次清洗后需要手动4步操作.农民阿姨天生喜欢取巧,故这几天一直研究如何简化此过程. 思路描述 1.之前项目自动化打包上传都用ant ,不过是在w

http://www.aboutyun.com/thread-7548-1-1.html 这里面列出了hive几乎所有的配置项,下面问题只是说出了几种配置项目的作用.更多内容,可以查看内容问题导读:1.hive输出格式的配置项是哪个?2.hive被各种语言调用如何配置?3.hive提交作业是在hive中还是hadoop中?4.一个查询的最后一个map/reduce任务输出是否被压缩的标志,通过哪个配置项?5.当用户自定义了UDF或者SerDe,这些插件的jar都要放到这个目录下,通过那个配置项?

看到群里面一篇文章涨了贱识 http://www.cnblogs.com/xuxm2007/archive/2011/09/01/2162011.html 之前关注过 reduceer 的数量问题,还没注意到 mapper 的数量怎么确定的 文章中可以提炼出三点: 1.block和split的关系:2.mapper数量是怎么确定的:3.一个split不会包含两个File的Block,不会跨越File边界 还好自己手贱去翻了一下源码 在hadoop2.2.0 的源码中关于mapper数量确定的核心

一.序列化   (*) 核心接口:Writable接口.如果有一个类实现了Writable接口,就可以作为Map/Reduce的key和value.    举例: 读取员工数据,生成员工对象,直接存储在HDFS 序列化的顺序和反序列化 的顺序要保持相同. public void readFields(DataInput input) throws IOException{ } pubic void write(DataOutput output) throws IOException{  } 二

PageRank计算什么是pagerankPageRank是Google专有的算法,用于衡量特定网页相对于搜索引擎索引中的其他网页而言的重要程度.是Google创始人拉里·佩奇和谢尔盖·布林于1997年创造的PageRank实现了将链接价值概念作为排名因素. PageRank计算算法原理(1)入链 ====投票PageRank让链接来“投票“,到一个页面的超链接相当于对该页投一票.入链数量如果一个页面节点接收到的其他网页指向的入链数量越多,那么这个页面越重要.入链质量指向页面A的入链质量不同,质

一. MR中的join的两种方式: 1.reduce side join(面试题) reduce side join是一种最简单的join方式,其主要思想如下: 在map阶段,map函数同时读取两个文件File1和File2,为了区分两种来源的key/value对,对每条数据打一个标签(tag),比如:tag=1表示来自文件File1,tag=2表示来自文件File2.即:map阶段的主要任务是对不同文件中的数据打标签,在shuffle阶段已经自然按key分组. 在reduce阶段,reduce

一部编程发展史就是一部程序员偷懒史,MapReduce(下称MR)同样是程序员们用来偷懒的工具. 来了一份大数据,我们写了一个程序准备分析它,需要怎么做? 老式的处理方法不行,数据量太大时,所需的时间无法忍受,所以,必须并行计算.好比1000块砖,1个人搬需要1小时,10个人同时搬,只需要6分钟. 不过进行并行计算,面临几个细思头大问题: 如何切分数据 如何处理部分任务失败 如何对多路计算的结果进行汇总 不过不用担心,世界就是这样的,少部分人发明创造工具,大部分人使用工具.总有聪明人在合适的时候

0. 说明 部分排序 && 全排序 && 采样 && 二次排序 1. 介绍 sort 是根据 Key 进行排序 [部分排序] 在每个分区中,分别进行排序,默认排序即部分排序 [全排序] 在所有的分区中,整体有序 实现全排序的方案: 1. 使用一个 reduce 2. 自定义分区函数 3. 采样 [3.1 随机采样] 对于纯文本数据支持不友好 0. 纯文本建议使用 KeyValueTextInputFormat 1. 设置分区类 TotalOrderParti

这里面列出了hive几乎所有的配置项,下面问题只是说出了几种配置项目的作用.更多内容,可以查看内容 问题导读: 1.hive输出格式的配置项是哪个? 2.hive被各种语言调用如何配置? 3.hive提交作业是在hive中还是hadoop中? 4.一个查询的最后一个map/reduce任务输出是否被压缩的标志,通过哪个配置项? 5.当用户自定义了UDF或者SerDe,这些插件的jar都要放到这个目录下,通过那个配置项? 6.每个reducer的大小,默认是1G,输入文件如果是10G,那么就会起1

/mr的combiner /mr的排序 /mr的shuffle /mr与yarn /mr运行模式 /mr实现join /mr全局图 /mr的压缩 今日提纲 一.流量汇总排序的实现 1.需求 对日志数据中的上下行流量信息汇总,并输出按照总流量倒序排序的结果 2.分析 基本思路:实现自定义的bean来封装流量信息,并将bean作为map输出的key来传输 MR程序在处理数据的过程中会对数据排序(map输出的kv对传输到reduce之前,会排序),排序的依据是map输出的key 所以,我们如果要实现自

//五种子句是有严格顺序的: where → group by → having → order by → limit ; //distinct关键字返回唯一不同的值(返回age和id均不相同的记录)hive> select distinct age,id from tea; //hive只支持Union All,不支持Union//hive的Union All相对sql有所不同,要求列的数量相同,并且对应的列名也相同,但不要求类的类型相同(可能是存在隐式转换吧)select name,age

1.概念 2.Split机制 3.MR Shuffle过程 4.MR中REDUCE与MAP写作过程 5.MR全貌

https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+SortBy 一.order by 对全局数据的排序,仅仅只有一个reduce: Hive中的order by跟传统的sql语言中的order by作用是一样的,会对查询的结果做一次全局排序, 所以说,只有hive的sql中制定了order by所有的数据都会到同一个reducer进行处理(不管有多少map, 也不管文件有多少的block只会启动一个reducer).但