我们知道hadoop是由Java 编程写的.因此我们使用Java开发环境来操作HDFS,编写mapreduce也是很自然的事情.但是这里面hadoop却对Java数据类型进行了包装,那么hadoop的数据类型与Java那些数据类型对应.下面做一些对比: 一. Hadoop数据类型介绍: (1)在hadoop.io包,主要分为基本类型和其它类型. (2)基本类型(hadoop:java):数据类型                      hadoop数据类型:                  

问:在eclipse中的写的代码如何提交作业到JobTracker中的哪?答:(1)在eclipse中调用的job.waitForCompletion(true)实际上执行如下方法 connect(); info = jobClient.submitJobInternal(conf); (2)在connect()方法中,实际上创建了一个JobClient对象. 在调用该对象的构造方法时,获得了JobTracker的客户端代理对象JobSubmissionProtocol. JobSubmissi

统计某手机数据库的每个手机号的上行数据包数量和下行数据包数量 数据库类型如下: 数据库内容如下: 下面自定义类型SimLines,类似于平时编写的model import java.io.DataInput; import java.io.DataOutput; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.io.Writable; public class SimLines implements Writable { long upP

https://my.oschina.net/itblog/blog/275294 摘要: 本文通过一个例子,详细介绍Hadoop 的 MapReduce过程. 分析MapReduce执行过程 MapReduce运行的时候,会通过Mapper运行的任务读取HDFS中的数据文件,然后调用自己的方法,处理数据,最后输出.Reducer任务会接收Mapper任务输出的数据,作为自己的输入数据,调用自己的方法,最后输出到HDFS的文件中.整个流程如图: Mapper任务的执行过程详解 每个Mapper任

一.MapReduce简介 1.1MapReduce概述 MapReduce是一种分布式计算模型,由Google提出,主要用于搜索领域,解决海量数据的计算问题.MR由两个阶段组成:Map和Reduce,用户只需要实现map()和reduce()两个函数,即可实现分布式计算,其执行流程如图1.这两个函数的形参是key.value对,表示函数的输入信息. 图 1 1.1.1 map任务处理 <1> 读取输入文件内容,解析成key.value对.对输入文件的每一行,解析成key.value对.每一个

原文链接:http://www.cnblogs.com/xia520pi/archive/2012/06/04/2534533.html 1.数据去重  "数据去重"主要是为了掌握和利用并行化思想来对数据进行有意义的筛选.统计大数据集上的数据种类个数.从网站日志中计算访问地等这些看似庞杂的任务都会涉及数据去重.下面就进入这个实例的MapReduce程序设计. 1.1 实例描述 对数据文件中的数据进行去重.数据文件中的每行都是一个数据. 样例输入如下所示: 1)file1: 2012-3

一直在搞spark,也没时间弄hadoop,不过Hadoop基本的编程我觉得我还是要会吧,看到一篇不错的文章,不过应该应用于hadoop2.0以前,因为代码中有  conf.set("mapred.job.tracker", "192.168.1.2:9001");新框架中已改为 Yarn-site.xml 中的 resouceManager 及 nodeManager 具体配置项,新框架中历史 job 的查询已从 Job tracker 剥离,归入单独的mapre

1.数据去重  "数据去重"主要是为了掌握和利用并行化思想来对数据进行有意义的筛选.统计大数据集上的数据种类个数.从网站日志中计算访问地等这些看似庞杂的任务都会涉及数据去重.下面就进入这个实例的MapReduce程序设计. 1.1 实例描述 对数据文件中的数据进行去重.数据文件中的每行都是一个数据. 样例输入如下所示: 1)file1: 2012-3-1 a 2012-3-2 b 2012-3-3 c 2012-3-4 d 2012-3-5 a 2012-3-6 b 2012-3-7

本文讲述在IntelliJ IDEA中使用MRUnit 1.0.0测试Mapper派生类时因MapDriver.withInput(final K1 key, final V1 val)的key参数被错误设置成空字符串""导致No applicable class implementing Serialization的解决过程. 环境:Mac OS X 10.9.5, IntelliJ IDEA 13.1.4, Hadoop 1.2.1, MRUnit 1.0.0 Hadoop放在虚拟

一篇讲得很好的hadoop实例,非常适合初学者学习hadoop. 本文转载自:http://www.cnblogs.com/xia520pi/archive/2012/06/04/2534533.html,感谢作者虾皮的分享. 1.数据去重  "数据去重"主要是为了掌握和利用并行化思想来对数据进行有意义的筛选.统计大数据集上的数据种类个数.从网站日志中计算访问地等这些看似庞杂的任务都会涉及数据去重.下面就进入这个实例的MapReduce程序设计. 1.1 实例描述 对数据文件中的数据进

一.MapReduce执行过程 MapReduce运行时,首先通过Map读取HDFS中的数据,然后经过拆分,将每个文件中的每行数据分拆成键值对,最后输出作为Reduce的输入,大体执行流程如下图所示: 整个流程图具体来说:每个Mapper任务是一个java进程,它会读取HDFS中的文件,解析成很多的键值对,经过我们覆盖的map方法处理后,转换为很多的键值对再输出,整个Mapper任务的处理过程又可以分为以下几个阶段,如图所示. 在上图中,把Mapper任务的运行过程分为六个阶段. 第一阶段是把输

1.MapReduce是如何执行任务的?2.Mapper任务是怎样的一个过程?3.Reduce是如何执行任务的?4.键值对是如何编号的?5.实例,如何计算没见最高气温? 分析MapReduce执行过程        MapReduce运行的时候,会通过Mapper运行的任务读取HDFS中的数据文件,然后调用自己的方法,处理数据,最后输出.Reducer任务会接收Mapper任务输出的数据,作为自己的输入数据,调用自己的方法,最后输出到HDFS的文件中.整个流程如图: Mapper任务的执行过程详

job提交源码分析 在eclipse中的写的代码如何提交作业到JobTracker中的哪?(1)在eclipse中调用的job.waitForCompletion(true)实际上执行如下方法 connect(); info = jobClient.submitJobInternal(conf); (2)在connect()方法中,实际上创建了一个JobClient对象. 在调用该对象的构造方法时,获得了JobTracker的客户端代理对象JobSubmissionProtocol. JobSu

本文由知乎<大数据应用与实践>专栏 李呈祥授权发布,版权所有归作者,转载请联系作者! 新世纪以来,互联网及个人终端的普及,传统行业的信息化及物联网的发展等产业变化产生了大量的数据,远远超出了单台机器能够处理的范围,分布式存储与处理成为唯一的选项.从2005年开始,Hadoop从最初Nutch项目的一部分,逐步发展成为目前最流行的大数据处理平台.Hadoop生态圈的各个项目,围绕着大数据的存储,计算,分析,展示,安全等各个方面,构建了一个完整的大数据生态系统,并有Cloudera,HortonW

1. 在hadoop中所有的key/value都必须实现Writable接口,有两个方法,分别用于读(反序列化)和写(序列化)操作.

通过API操作之前要先了解几个基本知识 一.hadoop的基本数据类型和java的基本数据类型是不一样的,但是都存在对应的关系 如下图 如果需要定义自己的数据类型,则必须实现Writable hadoop的数据类型可以通过get方法获得对应的java数据类型 而java的数据类型可以通过hadoop数据类名的构造函数,或者set方法转换 二.hadoop提交作业的的步骤分为八个,可以理解为天龙八步 如下: map端工作: 1.1 读取要操作的文件--这步会将文件的内容格式化成键值对的形式,键为每

Hadoop基础知识小总结  这是本人(学生党)在学习hadoop半个学期后根据教科书后习题做的一个小总结,如有发现错误还请各位海涵并指出,我会及时改过来的,谢谢! 目录 Hadoop基础知识小总结... 1 第一章... 2 1.简述hadoop平台的发展过程... 2 2.简述Hasoop名称和及技术来源.... 3 3.简述Hadoop的体系架构.... 3 4.简述MapReduce的体系架构.... 3 5.简述HDFS和MapReduce在Hadoop中的角色.... 4 第二章..

MapReduce原理 背景 因为如果要对海量数据进行计算,计算机的内存可能会不够. 因此可以把海量数据切割成小块多次计算. 而分布式系统可以把小块分给多态机器并行计算. MapReduce概述 MapReduce是一种分布式计算模型,由Google提出主要用于搜索领域,解决海量数据的计算问题. 适合场景:任务可以被分解成相互独立的子问题. MapReduce是运行在yarn上的 MR由两个阶段组成: Map :负责把数据切割成小块各自计算. Reduce:把各个Map的中间结果汇总. 用户只要

NameNode的持久化(persistent)(day4,1) 类似于:Redis redis中的持久化文件是相互独立的当两个持久化文件同时存在时默认使用的是aof ,但是namenode 的持久化文件是相互配合的. checkpint (初始化保存点) 格式化hdfs集群时(bin/hdfs -namenode format) -->生成一个新的FsImage 每一次从新启动hdfs集群时,hdfs 会把editsLog中的数据整合到Fsimage中, 又因为持久化的过程中会在checkpo

Hadoop[MR开发规范.序列化] 目录 Hadoop[MR开发规范.序列化] 一.MapReduce编程规范 1.Mapper阶段 2.Reducer阶段 3.Driver阶段 二.WordCount案例开发 需求 1. 创建maven工程 2.在pom.xml添加依赖 3.项目的src/main/resources目录下,添加log4j2.xml文件 4.编写Mapper.Reducer.Driver类 5.本地测试 6.集群测试 三.Hadoop序列化 1.序列化概述 2.java.ha