order by order by 会对输入做全局排序,因此只有一个reducer(多个reducer无法保证全局有序)只有一个reducer,会导致当输入规 模较大时,需要较长的计算时间. set hive.mapred.mode=nonstrict; (default value / 默认值) set hive.mapred.mode=strict; order by 和数据库中的Order by 功能一致,按照某一项&几项排序输出. 与数据库中 order by 的区别在于在hive.ma

Hive支持自定义map与reduce script.接下来我用一个简单的wordcount例子加以说明.使用Python开发(如果使用Java开发,请看这里). 开发环境: python:2.7.5 hive:2.3.0 hadoop:2.8.1 一.map与reduce脚本 map脚本(mapper.py) #!/usr/bin/python import sys import re while True: line = sys.stdin.readline().strip() if not

Hive支持自定义map与reduce script.接下来我用一个简单的wordcount例子加以说明. 如果自己使用Java开发,需要处理System.in,System,out以及key/value的各种逻辑,比较麻烦.有人开发了一个小框架,可以让我们使用与Hadoop中map与reduce相似的写法,只关注map与reduce即可.如今此框架已经集成在Hive中,就是$HIVE_HOME/lib/hive-contrib-2.3.0.jar,hive版本不同,对应的contrib名字可能

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,

在Hive语句中使用脚本(如python和shell)进行map和reduce:利用命令transform(或者指定map和reduce),配合加入的脚本文件add file 请看:http://www.coder4.com/archives/4052 别名后面as省略也行,空格直接加,如: table app_stats t1, app_data t2; 先举一个小例子: add file ${python_script_path}/lanch_interval_count.py; drop

转自http://superlxw1234.iteye.com/blog/1582880 一.    控制hive任务中的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

一.    控制hive任务中的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m

在上一节我们分析了TaskTracker如何对JobTracker分配过来的任务进行初始化,并创建各类JVM启动所需的信息,最终创建JVM的整个过程,本节我们继续来看,JVM启动后,执行的是Child类中的Main方法,这个方法是如何执行的. 1,从命令参数中解析相应参数,获取JVMID.建立RPC连接.启动日志线程等初始化操作: 父进程(即TaskTracker)在启动子进程时,会加入一些参数,如本机的IP.端口.TaskAttemptID等等,通过解析可以得到JVMID. String ho

在上一节分析了TaskTracker和JobTracker之间通过周期的心跳消息获取任务分配结果的过程.中间留了一个问题,就是任务到底是怎么分配的.任务的分配自然是由JobTracker做出来的,具体来说,存在一个抽象类:TaskScheduler,主要负责分配任务,继承该类的有几个类: CapacityTaskScheduler.FairScheduler.JobQueueTaskScheduler(LimitTasksPerJobTaskScheduler又继承于该类). 从名字大致可以看出

本文主要讲解三个问题:       1 使用Java编写MapReduce程序时,如何向map.reduce函数传递参数.       2 使用Streaming编写MapReduce程序(C/C++, Shell, Python)时,如何向map.reduce脚本传递参数.       3 使用Streaming编写MapReduce程序(C/C++, Shell, Python)时,如何向map.reduce脚本传递文件或文件夹.          (1) streaming 加载本地单个文

map和reduce都是Python中的内置函数 map函数接受两个参数,第一个参数是函数,第二个参数是列表,将函数依次作用于列表中的元素,并返回一个元素 reduce同样以函数和列表作为参数,区别在于,reduce的函数参数,接收两个参数,为列表参数的元素与之前运算的函数结果.可用于求和等. map和reduce大大减少了代码量,提高了代码的易读性.可根据需求配合python的其他内置函数使用,比如lambda,capitalize等.

RDD是什么? RDD是Spark中的抽象数据结构类型,任何数据在Spark中都被表示为RDD.从编程的角度来看,RDD可以简单看成是一个数组.和普通数组的区别是,RDD中的数据是分区存储的,这样不同分区的数据就可以分布在不同的机器上,同时可以被并行处理.因此,Spark应用程序所做的无非是把需要处理的数据转换为RDD,然后对RDD进行一系列的变换和操作从而得到结果.本文为第一部分,将介绍Spark RDD中与Map和Reduce相关的API中.   如何创建RDD? RDD可以从普通数组创建出

java8中的map和reduce 标签: java8函数式mapreduce 2014-06-19 19:14 10330人阅读 评论(4) 收藏 举报  分类: java(47)  FP(2)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. java8中最受人期待的就是lambda,引入了map和reduce.map和reduce可以构成几乎所有的函数式操作. map final List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4); 

转自:http://www.blogjava.net/vagasnail/articles/301140.html?opt=admin 介绍下Python 中 map,reduce,和filter 内置函数的方法: 一:map map(...) map(function, sequence[, sequence, ...]) -> list 说明: 对sequence中的item依次执行function(item),执行结果输出为list. 例子: >>> map(str, ran

Python特殊语法:filter.map.reduce.lambda [转] python内置了一些非常有趣但非常有用的函数,充分体现了Python的语言魅力! filter(function, sequence):对sequence中的item依次执行function(item),将执行结果为True的item组成一个List/String/Tuple(取决于sequence的类型)返回:>>> def f(x): return x % 2 != 0 and x % 3 != 0 &

转载http://my.oschina.net/Chanthon/blog/150500 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/re

转自:http://www.blogjava.net/vagasnail/articles/301140.html?opt=admin 介绍下Python 中 map,reduce,和filter 内置函数的方法: 一:map map(...) map(function, sequence[, sequence, ...]) -> list 说明: 对sequence中的item依次执行function(item),执行结果输出为list. 例子: >>> map(str, ran

map(函数名,可遍历迭代的对象) # 列组元素全加 10 # map(需要做什么的函数,遍历迭代对象)函数 map()遍历序列得到一个列表,列表的序号和个数和原来一样 l = [2,3,4,5,6,7,8] t = list(map(lambda x:x+10,l)) #遍历 l,l 里的元素全加10 map得到的结果是可迭代对象所以要list print(t) #===>[12, 13, 14, 15, 16, 17, 18] filter(函数名,可遍历迭代的对象) # filter(返回

这一节,我们将主要学习用于list的三个内建函数: filter(), map(), 和 reduce(). 1.filter(function, sequence)  逐个从sequence中取一个元素,传入function,返回一个使function为真的序列. 如果参数sequence是str.unicode或者tuple,则返回相同的类型,否则都返回一个list 参数function:只有一个参数的函数,如果function为None,filter()将返回整个sequence. 参数s

Map函数: 原型:map(function, sequence),作用是将一个列表映射到另一个列表, 使用方法: def f(x): return x**2 l = range(1,10) map(f,l) Out[3]: [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81] Reduce函数 原型:reduce(function, sequence, startValue),作用是将一个列表归纳为一个输出,使用方法: def f2(x,y): return x+y reduce

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