MapReduce处理数据的大致流程 ①InputFormat调用RecordReader,从输入目录的文件中,读取一组数据,封装为keyin-valuein对象 ②将封装好的key-value,交给Mapper.map()------>将处理的结果写出 keyout-valueout ③ReduceTask启动Reducer,使用Reducer.reduce()处理Mapper的keyout-valueout ④OutPutFormat调用RecordWriter,将Reducer处理后的ke

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

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. Mapper任务的执行过程 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

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

Mapper任务的执行过程: 第一阶段是把输入文件按照一定的标准分片(InputSplit),每个输入片的大小是固定的.默认情况下,输入片(InputSplit)的大小与数据块(Block)的大小是相同的.如果数据块(Block)的大小是默认值64MB,输入文件有两个,一个是32MB,一个是72MB.那么小的文件是一个输入片,大文件会分为两个数据块,那么是两个输入片.一共产生三个输入片.每一个输入片由一个Mapper进程处理.这里的三个输入片,会有三个Mapper进程处理. 第二阶段是对输入片中

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 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

资源的申请,分配过程略过,从开始执行开始. mapper阶段: 首先调用默认的PathFilter进行文件过滤,确定哪些输入文件是需要的哪些是不需要的,然后调用inputFormat的getSplits方法进行文件的分割,返回inputSplit列表,每个inputSplit会分到对应的mapper执行.之后调用默认的createRecordReader()方法,确定传给map函数处理的key和value.map函数执行的结果先存到缓存中,默认大小是100M,当达到阀值0.8也就是80M时会写入

1.运行mapreduce程序  ---run2.本次运行将会生成呢个一个Job , 于是JobClient向JobTracker申请一个JobID 标识该Job.3.JobClient将Job需要的资源提交到HDFS中以一个JobID命名的目录中,这些资源包括JAR包,配置文件,inputSplit等4.JobClient向JobTracker提交这个Job5.JobTracker初始化这个Job6.JobTracker从HDFS中获取需要的信息.7.通过heartbeat获取可用的DataN

MapReduce概述 MapReduce是一种分布式计算模型,运行时不会在一台机器上运行.hadoop是分布式的,它是运行在很多的TaskTracker之上的. 在我们的TaskTracker上面跑的是Map或者是Reduce Task任务. 通常我们在部署hadoop taskTracker 的时候,我们的TaskTracker同时还是我们的Datanode节点.datanode和tasktracker总是部署在一起的. MapReduce执行流程: 为什么要有多个datanode: 因为我

MapReduce简介 MapReduce是一种分布式计算模型,是Google提出的,主要用于搜索领域,解决海量数据的计算问题. MR有两个阶段组成:Map和Reduce,用户只需实现map()和reduce()两个函数,即可实现分布式计算. MapReduce执行流程  MapReduce原理  MapReduce的执行步骤: 1.Map任务处理 1.1 读取HDFS中的文件.每一行解析成一个<k,v>.每一个键值对调用一次map函数.                <0,hello

一.简述 HiveQL是一种声明式语言,用户提交查询,而Hive会将其转换成MapReduce job,如下图.一般来说大部分时间可以无视这个执行过程的内部逻辑,但是如果能了解这些底层实现细节,在调优的时候就会更得心应手. 二.过程 将HiveQL转化为MapReduce任务,整个编译过程主要分为六个阶段: Antlr定义SQL的语法规则,完成SQL词法,语法解析,将SQL转化为抽象语法树AST: 遍历AST,抽象出查询的基本组成单元查询块QueryBlock: 遍历QueryBlock,将Qu

MapReduce Shuffle 过程详解 一.MapReduce Shuffle过程 1. Map Shuffle过程 2. Reduce Shuffle过程 二.Map Shuffle过程 1.   环形缓冲区 Map输出结果是先放入内存中的一个环形缓冲区,这个环形缓冲区默认大小为100M(这个大小可以在io.sort.mb属性中设置),当环形缓冲区里的数据量达到阀值时(这个值可以在io.sort.spill.percent属性中设置)就会溢出写入到磁盘,环形缓冲区是遵循先进先出原则,Ma

1 概述 该瞅瞅MapReduce的内部运行原理了,以前只知道个皮毛,再不搞搞,不然怎么死的都不晓得.下文会以2.4版本中的WordCount这个经典例子作为分析的切入点,一步步来看里面到底是个什么情况. 2 为什么要使用MapReduce Map/Reduce,是一种模式,适合解决并行计算的问题,比如TopN.贝叶斯分类等.注意,是并行计算,而非迭代计算,像涉及到层次聚类的问题就不太适合了. 从名字可以看出,这种模式有两个步骤,Map和Reduce.Map即数据的映射,用于把一组键值对映射成另

为了能使源码的执行过程与Hadoop权威指南(2.3版)中章节Shuffle and Sort的分析相对应,Hadoop的版本为0.20.2. 一般情况下我们通过Job(org.apache.hadoop.mapreduce.Job)的方法waitForCompletion来开始一个Job的执行. /** * Submit the job to the cluster and wait for it to finish. * * @param verbose * print the progre

学习hadoop,必不可少的就是写MapReduce程序,当然,对于简单的分析程序,我们只需一个MapReduce就能搞定,这里就不提单MapReuce的情况了,网上例子很多,大家可以百度Google一下.对于比较复杂的分析程序,我们可能需要多个Job或者多个Map或者Reduce进行分析计算. 多Job或者多MapReduce的编程形式有以下几种: 1.迭代式MapReduce MapReduce迭代方式,通常是前一个MapReduce的输出作为下一个MapReduce的输入,最终可只保留最终

Python是一门解释型语言?我初学Python时,听到的关于Python的第一句话就是Python是一门解释型语言,我就这样一直相信下去,直到发现.pyc文件的存在,如果真是解释型语言,那么生成的.pyc文件的是什么呢?c应该是compiled的缩写才对啊! 为了防止其他学习Python的人也被这句话误解,那么我们就在文中来澄清一下这个问题,并且把一些基础概念给理一理. 解释型语言和编译型语言计算机是不能够识别高级语言的,所以当我们运行一个高级语言程序的时候,就需要一个“翻译机”来从事把高级语

彻底理解MapReduce shuffle过程原理 MapReduce的Shuffle过程介绍 Shuffle的本义是洗牌.混洗,把一组有一定规则的数据尽量转换成一组无规则的数据,越随机越好.MapReduce中的Shuffle更像是洗牌的逆过程,把一组无规则的数据尽量转换成一组具有一定规则的数据. 为什么MapReduce计算模型需要Shuffle过程?我们都知道MapReduce计算模型一般包括两个重要的阶段:Map是映射,负责数据的过滤分发:Reduce是规约,负责数据的计算归并.Redu

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1. Python是一门解释型语言? 我初学Python时,听到的关于Python的第一句话就是,Python是一门解释性语言,我就这样一直相信下去,直到发现了*.pyc文件的存在.如果是解释型语言,那么生成的*.pyc文件是什么呢?c应该是compiled的缩写才对啊! 为了防止其他学习Python的人也被这句话误解,那么我们就在文中来澄清下这个问题,并且把一些基础概念给理清.   2. 解释型语言和编译型语言   计算机是不能够识别高级语言的,所以当我们运行一个高级语言程序的时候,就需要一个

一.Hive 执行过程概述 1.概述 (1) Hive 将 HQL 转换成一组操作符(Operator),比如 GroupByOperator, JoinOperator 等 (2)操作符 Operator 是 Hive 的最小处理单元 (3)每个操作符代表一个 HDFS 操作或者 MapReduce 作业 (4)Hive 通过 ExecMapper 和 ExecReducer 执行 MapReduce 程序,执行模式有本地模式和分 布式两种模式 2.Hive 操作符列表 3.Hive 编译器的