1,计数器: 显示的计数器中分为四个组,分别为:File Output Format Counters.FileSystemCounters.File Input Format Counters和Map-Reduce Framkework. 分组File Input Format Counters包括一个计数器Bytes Read,表示job执行结束后输出文件的内容包括的字节数(空格.换行都是字符) 关于以上这段计数器日志中详细的说明请见下面的注释: 1 Counters: 19 // Coun

一.Hadoop中的计数器 计数器:计数器是用来记录job的执行进度和状态的.它的作用可以理解为日志.我们通常可以在程序的某个位置插入计数器,用来记录数据或者进度的变化情况,它比日志更便利进行分析. 例如,我们有一个文件,其中包含如下内容: hello you hello me 它被WordCount程序执行后显示如下日志: 在上图所示中,计数器有19个,分为四个组:File Output Format Counters.FileSystemCounters.File Input Format

本文主要示例在ionic3.x环境下实现一个自定义计数器,实现后最终效果如图: 1.使用命令创建一个component ionic g component CounterInput 类似的命令还有: ionic g page YourPageName //创建新页面 ionic g directive YourPageName //创建指令 ionic g component YourComponentName //创建组件 ionic g provider YourProviderName /

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

1. 计数器应用 2. 数据清洗(ETL) 在运行核心业务MapReduce程序之前,往往要先对数据进行清洗,清理掉不符合用户要求的数据.清理的过程往往只需要运行Mapper程序,不需要运行Reduce程序. LogMapper.java @Override protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException { String[] fi

引言 hadoop的调试真心让人灰常恼火,而且从企业实际出发,集群的资源是有限的,不可能在集群上跑一遍又一遍根据log去调试代码,那么使用MRUnit编写测试单元,显得尤为重要.MRUnit中的MapReduce Driver可以测试一组Map/Reduce或者Combiner. PipelineMapReduceDriver可以测试Map/Reduce作业工作流.目前,MRUnit还没有Partitioner对应的驱动. MRUnit使开发人员在面对Hadoop特殊的架构的时候也能进行TDD和

matadata: hadoop a spark a hive a hbase a tachyon a storm a redis a 自定义分组 import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.had

在MR程序的开发过程中,经常会遇到输入数据不是HDFS或者数据输出目的地不是HDFS的,MapReduce的设计已经考虑到这种情况,它为我们提供了两个组建,只需要我们自定义适合的InputFormat和OutputFormat,就可以完成这个需求,这里简单的介绍一个从MongoDB中读数据,并写出数据到MongoDB中的一种情况,只是一个Demo,所以数据随便找的一个. 一.自定义InputFormat MapReduce中Map阶段的数据输入是由InputFormat决定的,我们查看org.a

测试数据的下载地址为:http://pan.baidu.com/s/1gdgSn6r 一.文件分析 首先可以用文本编辑器打开一个HTTP_20130313143750.dat的二进制文件,这个文件的内容是我们的手机日志,文件的内容已经经过了优化,格式比较规整,便于学习研究,感兴趣的读者可以尝试一下. 我从中截取文件中的一行记录内容进行分析: 1363157985066     13726230503    00-FD-07-A4-72-B8:CMCC    120.196.100.82    i

为了可以方便地在hadoop的管理界面(namenode和jobtracker)中自定义展示项,使用代理servlet的方式实现了hadoop的管理界面. 首先, 在org.apache.hadoop.http.HttpServer中的构造函数public HttpServer(String name, String bindAddress, int port,boolean findPort, Configuration conf, AccessControlList adminsAcl,Co

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

#1.测试类想运行hadoop的测试类,我们必须先编译hadoop mac下编译hadoop-2.7.4 然后查看测试类 org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.TestINodeAttributeProvider 1 然后直接运行testDelegationToProvider这个测试类方法,就可以运行,并且在 @Override public void checkPermission(String fsOwner, String supergroup,

1.通过enum自定义Counter public static num LOG_PROCESSOR_COUNTER { BAD_RECORDS }; 2.在Mapper或者Reducer中操作Counter context.getCounter(LOG_PROCESSOR_COUNTER.BAD_RECORDS). increment(1); 3.在Job完成后可以进行最终统计结果的输出 Job job = new Job(getConf(), "log-analysis"); ……

1.继承FileOutputFormat,复写getRecordWriter方法 /** * @Description:自定义outputFormat,输出数据到不同的文件 */ public class FilterOutputFormat extends FileOutputFormat<Text, NullWritable> { @Override public RecordWriter<Text, NullWritable> getRecordWriter(TaskAtte

转自:http://www.linuxidc.com/Linux/2012-04/57831.htm 系统默认的LineRecordReader是按照每行的偏移量做为map输出时的key值,每行的内容作为map的value值,默认的分隔符是回车和换行. 现在要更改map对应的输入的<key,value>值,key对应的文件的路径(或者是文件名),value对应的是文件的内容(content). 那么我们需要重写InputFormat和RecordReader,因为RecordReader是在I

Inverted Index Summarizations Pattern Description 反向索引模式在MapReduce分析中经常作为一个例子.我们将会讨论我们要创建的term跟标识符之间映射的一般情况. Intent 根据数据集生成索引,用于快速搜索或数据的富集能力. Motivation 根据关键词索引大数据非常方便,搜索能追踪term找到包含指定值的记录.创建索引需要之前进行额外的处理,花时间去做这项工作能有效减少我们寻找东西的时间. 搜索引擎为了提高搜索性能创建索引.设想键入

Inverted Index Summarizations Pattern Description 反向索引模式在MapReduce分析中经常作为一个例子.我们将会讨论我们要创建的term跟标识符之间映射的一般情况. Intent 根据数据集生成索引,用于快速搜索或数据的富集能力. Motivation 根据关键词索引大数据非常方便,搜索能追踪term找到包含指定值的记录.创建索引需要之前进行额外的处理,花时间去做这项工作能有效减少我们寻找东西的时间. 搜索引擎为了提高搜索性能创建索引.设想键入

一.Combiner的出现背景 1.1 回顾Map阶段五大步骤 在第四篇博文<初识MapReduce>中,我们认识了MapReduce的八大步凑,其中在Map阶段总共五个步骤,如下图所示: 其中,step1.5是一个可选步骤,它就是我们今天需要了解的 Map规约 阶段.现在,我们再来看看前一篇博文<计数器与自定义计数器>中的第一张关于计数器的图: 我们可以发现,其中有两个计数器:Combine output records和Combine input records,他们的计数都是

不多说,直接上代码. Hadoop MapReduce编程 API入门系列之小文件合并(二十九) 生成的结果,作为输入源. 代码 package zhouls.bigdata.myMapReduce.ParseTVDataCompressAndCounter; import java.net.URI; import java.util.List;import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import org.apache.hadoop.conf.Co

MapReduce 多 Job 串联 需求 一个稍复杂点的处理逻辑往往需要多个 MapReduce 程序串联处理,多 job 的串联可以借助 MapReduce 框架的 JobControl 实现 实例 以下有两个 MapReduce 任务,分别是 Flow 的 SumMR 和 SortMR,其中有依赖关系:SumMR 的输出是 SortMR 的输入,所以 SortMR 的启动得在 SumMR 完成之后 Configuration conf1 = new Configuration(); Con