一.用户命令1.archive命令 (1).什么是Hadoop archives?Hadoop archives是特殊的档案格式.一个Hadoop archive对应一个文件系统目录. Hadoop archive的扩展名是*.har.Hadoop archive包含元数据(形式是_index和_masterindx)和数据文件(part-*)._index文件包含了档案中的文件的文件名和位置信息. (2).如何创建archive?用法:hadoop archive -archiveName N

Hadoop在运行一个mapreduce job之前,需要估算这个job的maptask数和reducetask数.首先分析一下job的maptask数,当一个job提交时,jobclient首先分析job被拆分的split数量,然后吧job.split文件放置在HDFS中,一个job的MapTask数量就等于split的个数. job.split中包含split的个数由FileInputFormat.getSplits计算出,方法的逻辑如下: 1.  读取参数mapred.map.tasks,

1.map和reduce的数量过多会导致什么情况?2.Reduce可以通过什么设置来增加任务个数?3.一个task的map数量由谁来决定?4.一个task的reduce数量由谁来决定? 一般情况下,在输入源是文件的时候,一个task的map数量由splitSize来决定的,那么splitSize是由以下几个来决定的goalSize = totalSize / mapred.map.tasksinSize = max {mapred.min.split.size, minSplitSize}spl

一般情况下,在输入源是文件的时候,一个task的map数量由splitSize来决定的,那么splitSize是由以下几个来决定的 goalSize = totalSize / mapred.map.tasks inSize = max {mapred.min.split.size, minSplitSize} splitSize = max (minSize, min(goalSize, dfs.block.size)) 一个task的reduce数量,由partition决定. 在输入源是数

map和reduce是hadoop的核心功能,hadoop正是通过多个map和reduce的并行运行来实现任务的分布式并行计算,从这个观点来看,如果将map和reduce的数量设置为1,那么用户的任务就没有并行执行,但是map和reduce的数量也不能过多,数量过多虽然可以提高任务并行度,但是太多的map和reduce也会导致整个hadoop框架因为过度的系统资源开销而使任务失败.所以用户在提交map/reduce作业时应该在一个合理的范围内,这样既可以增强系统负载匀衡,也可以降低任务失败的开销

大文本 通过 hadoop spark map reduce   获取 特征列  的 属性值  计算速度

@Override public int getPartition(Text key, FlowBean value, int numPartitions) { String prefix = key.toString().substring(, ); Integer provinceId = proviceDict.get(prefix); :provinceId; } 在hadoop 默认的是hashpartitioner,简单的例子是用hashcode除以numPartitions的数量,

最近在做报表统计,跑hadoop任务. 之前也跑过map/reduce但是数据量不大,遇到某些map/reduce执行时间特别长的问题. 执行时间长有几种可能性: 1. 单个map/reduce任务处理的任务大. 需要注意每个任务的数据处理量大小不至于偏差太大.可以切割部分大文件. 2. map数量过多, reduce拉取各方数据慢 这种情况,可以在中间加一轮map过程A. 即map -> mapA - > reduce,来减少reduce拉取数据的源头的个数. 3. 遇到了执行慢节点 had

今天做了一个hadoop分享,总结下来,包括mapreduce,及shuffle深度讲解,还有YARN框架的详细说明等. v\:* {behavior:url(#default#VML);} o\:* {behavior:url(#default#VML);} w\:* {behavior:url(#default#VML);} .shape {behavior:url(#default#VML);} Normal 0 false 7.8 磅 0 2 false false false EN-U

多个输出 FileOutputFormat及其子类产生的文件放在输出目录下.每个reduce一个文件并且文件由分区号命名:part-r-00000,part-r-00001,等等.有时可能需要对输出的文件名进行控制或让每个reducer输出多个文件.MapReduce为此提供了MultipleOutputFormat类. 案例:数据分割 按气象站来区分气象数据.这需要运行一个作业,作业的输出时每个气象站一个文件,此文件包含该气象站的所有数据记录.一种方法是每个气象站对应一个reducer.为此,

项目描述 现在假设有两个数据集:气象站数据库和天气记录数据库,并考虑如何合二为一.一个典型的查询是:输出气象站的历史信息,同时各行记录也包含气象站的元数据信息. 气象站和天气记录合并之后的示意图如下所示. 测试数据        启动Hadoop集群,然后在hdfs中创建join文件夹用于存放测试数据station.txt和records.txt,他们分别代表气象站数据库和天气记录数据库. 项目代码 JoinStationMapper.java package com.hadoop.Join;

第一步:--------------------------------------------------------------------------------------/** * 取指定分类ID及类型的商品信息 * @access public * @param string $cat_id 分类ID * @param string $num 显示商品数量 * @param string $cat_type 显示商品类型 new新品,hot热销,best为精品,promote特价 *

一.调整hive作业中的map数 1.通常情况下,作业会通过input的目录产生一个或者多个map任务.主要的决定因素有: input的文件总个数,input的文件大小,集群设置的文件块大小(目前为128M, 可在hive中通过set dfs.block.size;命令查看到,该参数不能自定义修改): 2.举例: a)假设input目录下有1个文件a,大小为780M,那么hadoop会将该文件a分隔成7个块(6个128m的块和1个12m的块),从而产生7个map数b)假设input目录下有3个文

参考链接 http://hadoop.apache.org/common/docs/stable/mapred_tutorial.html http://blog.endlesscode.com/2010/06/16/simple-demo-of-mapreduce-in-java/ When you run a hadoop jar this is the command which you should run in the directory you put the jar in (e.g

今天在写MapReduce中的reduce函数时,碰到个问题,特此记录一下: void reduce(key, Iterable<*>values,...) { for(* v:values) { //做第一遍遍历 } for(* v:values) { //做第二遍遍历 } } 以上代码本以为可以直接通过,但是问题却出现了,就是在第二遍遍历的时候,遍历为空,这也就是说系统给reduce提供的iterable不能多次遍历. 但通过如下的代码片段却发现: .... List<*> l

select *from  表名 ,(SELECT NUMBER FROM master..spt_values WHERE number BETWEEN  1 AND  2 AND TYPE='P') T2

副本数由客户端的参数dfs.replication决定(优先级: conf.set > 自定义配置文件 > jar包中的hdfs-default.xml)如果前两个都没有,就用最后一个jar包中的,默认是3 服务器的那个配置只有在服务器用命令行上传东西的时候才用到那个参数

作者:Shu, Alison Hadoop作业性能调优的两种场景: 一.用户观察到作业性能差,主动寻求帮助. (一)eBayEagle作业性能分析器 1. Hadoop作业性能异常指标 2. Hadoop作业性能调优7个建议 (二)其他參数调优方法 二.Hadoop集群报告异常,发现个别作业导致集群事故. 一.用户观察到作业性能差,主动寻求帮助. (一)eBay Eagle作业性能分析器 对一般作业性能调优.eBay Eagle[i]的作业性能分析器已经能满足用户大部分需求. eBayEagle

粘贴一下我在部门中的一次hive优化的分享. 简述 hive构建在hadoop基础上,利用分布式存储,通过mr引擎实现对大数据的计算.MR会频繁地读写磁盘而且MR任务的启动成本很高.对于hive优化显得尤为重要.而优化的核心就是更好地利用hadoop的分布式特性和hive的有点.本篇从IO.参数设置.案例实战来说明如何优化我们的hive.受限于个人能力,如有不足之处,还望指出,一起沟通讨论. 1.IO A.通过列裁剪,只读取需要的列[对select * 的做法应进行严格要求,甚至禁止] B. j

在工作中我们经常使用的数据库,数据库一般存放的我们系统中常用的数据,一般为百万级别.如果数据量庞大,达到千万级.亿级又需要对他们进行关联运算,该怎么办呢? 前面我们已经介绍了HDFS和MapReduce了,它俩结合起来能够进行各种运算,可是MapReduce的学习成本太高了,如果有一种工具可以直接使用sql将hdfs中的数据查出来,并自动编写mapreduce进行运算,这就需要使用到我们的hive数据仓库. Hive基本概念 什么是Hive Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结

Hive看上去很像关系型数据库.不过,Hive实现和使用的方式和传统的关系型数据库非常不同.Hive是反模式的. 本文将重点介绍Hive中哪些模式是用户应该使用的,儿哪些是应该避免的 一.按天划分的表 这种每天一张表的方式在数据库领域是反模式的一种方式,但因为实际情况下,数据集增长的很快,这种方式应用还是比较广泛的. 对于Hive,这种情况下应该使用分区表. Hive通过where子句中的表达式来选择查询所需的指定的分区.这样的产需效率高,而且看起来清晰明了. 二.关于分区 Hive中分区的功能