在默认情况下,一个MapReduce Job如果不设置Reducer的个数,那么Reducer的个数为1.具体,可以通过JobConf.setNumReduceTasks(int numOfReduceTasks)方法来设置Reducer的个数.那么,如何确定Reducer的个数呢,Hadoop documentation 推荐了两个计算公式: 0.95 * NUMBER_OF_NODES * mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum 1.75 * NUM

记录学习<Hadoop+Spark大数据巨量分析与机器学习整合开发>这本书. 第五章 Hadoop Multi Node Cluster windows利用虚拟机实现模拟多节点集群构建 5.2-5.3 设置VirtualBox网卡,设置data1服务器 1. 设置网卡 网卡1设为网络地址转换(NAT) 网卡2设为仅主机(Host-Only)适配器 2. 编辑网络配置文件设置固定IP sudo gedit /etc/network/interfaces # NAT interface auto

转自:http://www.cnblogs.com/xuxm2007/archive/2011/09/01/2161929.html http://www.geminikwok.com/2011/04/02/hadoop-job解决大数据量关联时数据倾斜的一种办法/ 数据倾斜是指,map /reduce程序执行时,reduce节点大部分执行完毕,但是有一个或者几个reduce节点运行很慢,导致整个程序的处理时间很长,这是因为

转自:http://blog.csdn.net/wisgood/article/details/39075883 作业提交到的队列:mapreduce.job.queuename 作业优先级:mapreduce.job.priority,优先级默认有5个:LOW VERY_LOW NORMAL(默认) HIGH VERY_HIGH   1.静态设置 1.1 Pig版本 SET mapreduce.job.queuename root.etl.distcp; SET mapreduce.job.p

我的问题是:hadoop回收站为什么会保留多个过期时间的数据   我们知道hadoop的回收站是在我们删除数据后能恢复的目录,但是我们并不希望在回收站保存太久的数据,我们可以使用如下参数进行配置.   在core-site.xml中配置如下参数 <property> <name>fs.trash.interval</name> <value>5</value> </property>   <property> <na

Hive设置方法: SET mapreduce.job.queuename=root.up; SET mapreduce.job.priority=HIGH; set tez.queue.name=cmbi; ---- 设置引擎 set hive.execution.engine=mr; set hive.execution.engine=spark; set hive.execution.engine=tez; ---- Pig设置方法: SET mapreduce.job.queuename

路径是/etc/profile. 这个东西不能再普通下设置,打开是彩色的,即便是“:wq!”也不能保存,必须去root下,黑白的. 然后root下source /etc/profile,然后exit,source /etc/profile,这样在普通用户下就生效了.

1.是在hdfs的配置文件中配置 2.是在app程序中设置 注意:假设配置文件的最大是   20K   最小是 10K   文件大小为72  块数就是 4 在程序中设置最大为15K    切割块数  5=72/15 在程序中设置最大为50K     错:切割块数  2=72/50  应该是4, 在程序中设置最大为5K     切割块数  15=72/15 结论:  在程序中设置  块的最大值  不能大于 配置文件中配置的最大值  否则按照配置文件的最大  值  计算

http://hadoop.apache.org/docs/r1.2.1/fair_scheduler.html fair-scheduler.xml文档 <?xml version="1.0"?> <allocations> <pool name="test_pool"> <minMaps>5</minMaps> <minReduces>5</minReduces> <max

设置静态IP [root@localhost ~]# cd /etc[root@localhost etc]# cd sysconfig[root@localhost sysconfig]# cd network-scripts/ [root@localhost network-scripts]# vi ifcfg-ens33[root@localhost network-scripts]# service network restart 关闭防火墙: [root@localhost netwo

第一步,商品表必须有个字段  代表某个商品 最小订购数量->min_number 打开goods表   在最后字段添加一个min_number  tinyint类型 默认值为0  代表没有最小起订量 sql:alter table `goods` add column `min_number` tinyint (3) UNSIGNED  DEFAULT '0' NOT NULL  after `warn_number` 第二部,在后台添加商品的时候 必须有个text文本框  设置最小起订量 ad

安装JDK 使用ppa/源方式安装 1.添加ppa sudo add-apt-repository ppa:webupd8team/java sudo apt-get update 2.安装oracle-java-installer jdk7 sudo apt-get install oracle-java7-installer jdk8 sudo apt-get install oracle-java8-installer 修改环境变量 c查看JDK安装位置  update-alternati

一.神马是高大上的MapReduce MapReduce是Google的一项重要技术,它首先是一个编程模型,用以进行大数据量的计算.对于大数据量的计算,通常采用的处理手法就是并行计算.但对许多开发者来说,自己完完全全实现一个并行计算程序难度太大,而MapReduce就是一种简化并行计算的编程模型,它使得那些没有多有多少并行计算经验的开发人员也可以开发并行应用程序.这也就是MapReduce的价值所在,通过简化编程模型,降低了开发并行应用的入门门槛. 1.1 MapReduce是什么 Hadoop

MapReduce Tutorial(个人指导) Purpose(目的) Prerequisites(必备条件) Overview(综述) Inputs and Outputs(输入输出) MapReduce - User Interfaces(用户接口) Payload(有效负载) Mapper Reducer Partitioner Counter Job Configuration(作业配置) Task Execution & Environment(任务执行和环境) Memory Man

hadoop的 map-red就是一个并行计算平台,我们在使用这个平台的时候,要做的事情就是提交自己定制的任务(job,主要定制map类,reduce类,combine类等类),然后设置job的各种参数,比如设置mappe/reducer/combine类, 输入数据路径,输出数据路径,输出格式.然后可以根据日志或者web页面查看任务执行的情况,如果错误,通过web页面查看日志.对于map-red平台,我们可以设置各种参数,来使得我们提交的任务的执行效率得到优化,比如多少个reducer任务,分

1.列出安装Hadoop流程步骤 a) 创建hadoop账号 b) 更改ip c) 安装Java 更改/etc/profile 配置环境变量 d) 修改host文件域名 e) 安装ssh 配置无密码登录 f) 解压hadoop g) 配置hadoop  conf下面的配置文件 h) Hadoop namenode -format  格式化 i) Start 启动 2.列出hadoop集群启动中的所有进程和进程的作用 a) Namenode 管理集群  记录namenode文件信息 b) Seco

假设你有上百G的数据,你要统计出这些数据中,含有某些你感兴趣的内容的数据的有多少条,你会怎么做?在硬件条件允许的情况下,用hadoop并行计算是一个不错的选择. 为了使本文得以清晰地说明,我们不妨假设如下的情况: 我们有100G的数据,分别保存在5个文件中,它们位于 /data/ 目录下.这5个数据文件的内容均为相同的格式,即,文件的内容大致如下: ABCDSDFKJDKF kkk 2890876 SDKFJIEORUEW nnn 1231238 LSFKDFSSDRDE bbb 9234999

简单介绍 官方给出的介绍是hadoop MR是一个用于轻松编写以一种可靠的.容错的方式在商业化硬件上的大型集群上并行处理大量数据的应用程序的软件框架. MR任务通常会先把输入的数据集切分成独立的块(可以看成是一个较小数据集),然后这些块由map任务以完全并行的方式的去处理.map任务输出的结果排完序之后会交给reduce去处理得到最终结果.MR负责调度,监听并重新执行失败的任务,它的输入和输入都存储在hdfs上. MR框架由一个主节点 ResourceManager, 一个或多个从节点 Node

一.storm与Hadoop对比 Hadoop: 全量数据处理使用的大多是鼎鼎大名的hadoop或者hive,作为一个批处理系统,hadoop以其吞吐量大.自动容错等优点,在海量数据处理上得到了广泛的使用. Hadoop下的Map/Reduce框架对于数据的处理流程是: 1. 将要处理的数据上传到Hadoop的文件系统HDFS中. 2. Map阶段 a)   Master对Map的预处理:对于大量的数据进行切分,划分为M个16~64M的数据分片(可通过参数自定义分片大小) b)   调用Mapp

前言 本文主要介绍 MapReduce 的原理及开发,讲解如何利用 Combine.Partitioner.WritableComparator等组件对数据进行排序筛选聚合分组的功能.由于文章是针对开发人员所编写的,在阅读本文前,文章假设读者已经对Hadoop的工作原理.安装过程有一定的了解,因此对Hadoop的安装就不多作说明.请确保源代码运行在Hadoop 2.x以上版本,并以伪分布形式安装以方便进行调试(单机版会对 Partitioner 功能进行限制).文章主要利用例子介绍如何利用 Ma

使用了几个月的hadoopMR,对遇到过的性能问题做点笔记,这里只涉及job的性能优化,没有接触到 hadoop集群,操作系统,任务调度策略这些方面的问题. hadoop MR在做大数据量分析时候有限的计算资源情况下只能不断的优化程序. 优化可以从两个方面进行: 1.hadoop配置 2.程序代码 程序代码包括的方面很多:job设计,算法,数据结构,代码编写. hadoop配置优化 hadoop配置可分为mapp配置,reducer配置和hdfs配置.关于hadoop mapper和reduce