1.MR的topN处理方案,假设所有输入Key都唯一 2.MR的topN处理方案,假设输入Key不唯一 3.spark的topN处理方案,假设所有输入Key都唯一,不使用top()和takeOrdered()函数 4.spark的topN处理方案,假设输入Key不唯一,不使用top()和takeOrdered()函数 5.spark的topN处理方案,假设输入Key不唯一,使用takeOrdered()函数  

深度分析如何在Hadoop中控制Map的数量 guibin.beijing@gmail.com 很多文档中描述,Mapper的数量在默认情况下不可直接控制干预,因为Mapper的数量由输入的大小和个数决定.在默认情况下,最终input 占据了多少block,就应该启动多少个Mapper.如果输入的文件数量巨大,但是每个文件的size都小于HDFS的blockSize,那么会造成 启动的Mapper等于文件的数量(即每个文件都占据了一个block),那么很可能造成启动的Mapper数量超出限制而导

很多文档中描述,Mapper的数量在默认情况下不可直接控制干预,因为Mapper的数量由输入的大小和个数决定.在默认情况下,最终input占据了多少block,就应该启动多少个Mapper.如果输入的文件数量巨大,但是每个文件的size都小于HDFS的blockSize,那么会造成启动的Mapper等于文件的数量(即每个文件都占据了一个block),那么很可能造成启动的Mapper数量超出限制而导致崩溃.这些逻辑确实是正确的,但都是在默认情况下的逻辑.其实如果进行一些客户化的设置,就可以控制了.

最近开始看 Hadoop 的一些源码,展开hadoop的源码包,各个组件分得比较清楚,于是开始看一下 IPC 的一些源码. IPC模块,也就是进程间通信模块,如果是在不同的机器上,那就可以理解为 RPC 了,也就是远程调用.事实上, hadoop 中的 IPC 也就是基于 RPC 实现的. 使用 sloccount 统计一下 ipc 包中代码的行数,一共是 2884 行.也就是说,IPC 作为hadoop的基础组件,仅仅用了不到3000行的代码,就完成得稳定且富有效率. IPC 中的关键类关系:

Hadoop 中疑问解析 FAQ问题剖析 一.HDFS 文件备份与数据安全性分析1 HDFS 原理分析1.1 Hdfs master/slave模型 hdfs采用的是master/slave模型,一个hdfs cluster包含一个NameNode和一些列的DataNode,其中NameNode充当的是master的角色,主要负责管理hdfs文件系统,接受来自客户端的请求:DataNode主要是用来存储数据文件,hdfs将一个文件分割成一个或多个的block,这些block可能存储在一个Data

本篇博客是金子在学习hadoop过程中的笔记的整理,不论看别人写的怎么好,还是自己边学边做笔记最好了. 1:shuffle阶段的排序(部分排序) shuffle阶段的排序可以理解成两部分,一个是对spill进行分区时,由于一个 分区包含多个key值,所以要对分区内的<key,value>按照key进行排序,即key值相同的一 串<key,value>存放在一起,这样一个partition内按照key值整体有序了. 第二部分并不是排序,而是进行merge,merge有两次,一次是ma

以上是,weekend110的yarn的job提交流程源码分析的复习总结 下面呢,来讲weekend110的hadoop中的序列化机制 1363157985066      13726230503  00-FD-07-A4-72-B8:CMCC       120.196.100.82        i02.c.aliimg.com                24     27     2481         24681       200 1363157995052      13826

装载自http://www.cnblogs.com/dandingyy/archive/2013/03/01/2938462.html 有时可能需要对来自不同源的数据进行综合分析: 如下例子: 有Customers文件,每个记录3个域:Custom ID,    Name,     Phone Number Customers  Orders 1,Stephanie Leung,555-555-5555 3,A,12.95,02-Jun-2008 2,Edward Kim,123-456-789

在Hadoop1.x版本中,MapReduce采用master/salve架构,TaskTracker就是这个架构中的slave部分.TaskTracker以服务组件的形式存在,负责任务的执行和任务状态的汇报.TaskTracker是hadoop集群中运行在各个节点上的服务.扮演着“通信交通”的角色,是JobTracker和Task之间的“沟通桥梁”,一方面,TaskTracker发送心跳信息到JobTracker,并接收和执行返回的各种任务命令,比如运行任务(launchTaskAction)

Hadoop RPC源码分析 上一篇文章http://www.cnblogs.com/dycg/p/rpc.html 讲了Hadoop RPC的使用方法,这一次我们从demo中一层层进行分析. RPC说白了,就3个核心,交互协议.服务端.客户端. 在Hadoop RPC(hadoop-common-2.4.jar)中也是这样 交互协议 org.apache.hadoop.ipc.VersionedProtocol ,所有协议的父类 其实就2个方法,版本与签名.不同版本与签名的协议,就算同一个类名

这一篇网络爬虫的实现就要联系上大数据了.在前两篇java实现网络爬虫和heritrix实现网络爬虫的基础上,这一次是要完整的做一次数据的收集.数据上传.数据分析.数据结果读取.数据可视化. 需要用到 Cygwin:一个在windows平台上运行的类UNIX模拟环境,直接网上搜索下载,并且安装: Hadoop:配置Hadoop环境,实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFS,用来将收集的数据直接上传保存到HDFS,然后用MapReduce

NameNode启动过程详细剖析 NameNode中几个关键的数据结构 FSImage Namenode会将HDFS的文件和目录元数据存储在一个叫fsimage的二进制文件中,每次保存fsimage之后到下次保存之间的所有hdfs操作,将会记录在editlog文件中,当editlog达到一定的大小(bytes,由fs.checkpoint.size参数定义)或从上次保存过后一定时间段过后(sec,由fs.checkpoint.period参数定义),namenode会重新将内存中对整个HDFS的

hadoop中map和reduce的数量设置,有以下几种方式来设置 一.mapred-default.xml 这个文件包含主要的你的站点定制的Hadoop.尽管文件名以mapred开头,通过它可以控制用户maps和 reduces的默认的设置. 下面是一些有用变量: 名字 含义 dfs.block.size 分布式文件系统中每个数据块的大小 (bytes) io.sort.factor 合并排序时每层输入的文件数 io.sort.mb 排序输入的reduce时缓存大小 io.file.buffe

1.定制Writable类型 Hadoop中有一套Writable实现,例如:IntWritable.Text等,但是,有时候可能并不能满足自己的需求,这个时候,就需要自己定制Writable类型. 定制分以下几步: 需要实现WritableComparable接口,因为Writable常常作为健值对出现,而在MapReduce中,中间有个排序很重要,因此,Hadoop中就让Writable实现了WritableComparable 需要实现WritableComparable的write().

1.ASCII.Unicode.UFT-8 在看Text类型的时候,里面出现了上面三种编码,先看看这三种编码: ASCII是基于拉丁字母的一套电脑编码系统.它主要用于显示现代英语和其他西欧语言.它是现今最通用的单字节编码系统,并等同于国际标准ISO/IEC 646.ASCII是7位字符集,是美国标准信息交换代码的缩写,为美国英语通信所设计.它由128个字符组成,包括大小写字母.数字0-9.标点符号.非打印字符(换行副.制表符等4个)以及控制字符(退格.响铃等)组成.从定义,很明显,单字节编码,现

OutputFormat 主要用于描述输出数据的格式,它能够将用户提供的 key/value 对写入特定格式的文件中. 本文将介绍 Hadoop 如何设计 OutputFormat 接口 , 以及一些常用的OutputFormat 实现. 1.旧版 API 的 OutputFormat 解析 如图所示, 在旧版 API 中,OutputFormat 是一个接口,它包含两个方法: RecordWriter<K, V> getRecordWriter(FileSystem ignored, Job

InputFormat 主要用于描述输入数据的格式, 它提供以下两个功能.❑数据切分:按照某个策略将输入数据切分成若干个 split, 以便确定 Map Task 个数以及对应的 split.❑为 Mapper 提供输入数据: 给定某个 split, 能将其解析成一个个 key/value 对.本文将介绍 Hadoop 如何设计 InputFormat 接口,以及提供了哪些常用的 InputFormat实现. 1 .旧版 API 的 InputFormat 解析 如图所示: 在旧版 API 中,

1.提出问题 在上篇博文中,提到了为什么要配置ssh免密码登录,说是Hadoop控制脚本依赖SSH来执行针对整个集群的操作,那么Hadoop中控制脚本都是什么东西呢?具体是如何通过SSH来针对整个集群的操作?网上完全分布模式下Hadoop的搭建很多,可是看完后,真的了解吗?为什么要配置Hadoop下conf目录下的masters文件和slaves文件,masters文件里面主要记录的是什么东西,slaves文件中又记录的是什么东西,masters文件和slaves文件都有什么作用?好,我看到过一

//近期在研究hadoop.第一个想要要開始研究的必然是wordcount程序了.看了<hadoop应用开发实战解说>结合自己的理解,对wordcount的源代码进行分析. <pre name="code" class="java"> package org.apache.hadoop.mapred; import java.io.IOException; import java.util.ArrayList; import java.uti

YARN中的失败分析 对于在YARN中运行的MapReduce程序,需要考虑以下几种实体的失败任务.application master.节点管理器.资源管理器 1. 任务运行失败 任务运行失败类似于MapReduce1的情况.JVM的运行时异常和突然退出被反馈给application master,该任务尝试被标记为失败.类似的,通过在umbilical channel上的ping缺失(由mapreduce.task.time设定超时值),application master会注意到挂起的任务

转自:http://blog.csdn.net/b1198103958/article/details/47169105 Hadoop里面的MapReduce编程模型,非常灵活,大部分环节我们都可以重写它的API,来灵活定制我们自己的一些特殊需求. 今天散仙要说的这个分区函数Partitioner,也是一样如此,下面我们先来看下Partitioner的作用: 对map端输出的数据key作一个散列,使数据能够均匀分布在各个reduce上进行后续操作,避免产生热点区. 大部分情况下,我们都会使用默认