<dependency> <groupId>junit</groupId> <artifactId>junit</artifactId> <version>3.8.1</version> <scope>test</scope> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.hadoop</groupId>

一.写在之前的 1.1 回顾Map阶段四大步骤 首先,我们回顾一下在MapReduce中,排序和分组在哪里被执行: 从上图中可以清楚地看出,在Step1.4也就是第四步中,需要对不同分区中的数据进行排序和分组,默认情况下,是按照key进行排序和分组. 1.2 实验场景数据文件 在一些特定的数据文件中,不一定都是类似于WordCount单次统计这种规范的数据,比如下面这类数据,它虽然只有两列,但是却有一定的实践意义. 3 3 3 2 3 1 2 2 2 1 1 1 (1)如果按照第一列升序排列,当

一.MapReduce中有哪些常见算法 (1)经典之王:单词计数 这个是MapReduce的经典案例,经典的不能再经典了! (2)数据去重 "数据去重"主要是为了掌握和利用并行化思想来对数据进行有意义的筛选.统计大数据集上的数据种类个数.从网站日志中计算访问地等这些看似庞杂的任务都会涉及数据去重. (3)排序:按某个Key进行升序或降序排列 (4)TopK:对源数据中所有数据进行排序,取出前K个数据,就是TopK. 通常可以借助堆(Heap)来实现TopK问题. (5)选择:关系代数基

MapReduce中作业调度机制主要有3种: 1.先入先出FIFO      Hadoop 中默认的调度器,它先按照作业的优先级高低,再按照到达时间的先后选择被执行的作业. 2.公平调度器(相当于时间片轮转调度)      为任务分配资源的方法,其目的是随着时间的推移,让提交的作业获取等量的集群共享资源,让用户公平地共享集群.具体做法是:当集群上只有一个任务在运行时,它将使用整个集群,当有其他作业提交时,系统会将TaskTracker节点空间的时间片分配给这些新的作业,并保证每个任务都得到大概等

Mapreduce中的字符串编码 $$$ Shuffle的执行过程,需要经过多次比较排序.如果对每一个数据的比较都需要先反序列化,对性能影响极大. RawComparator的作用就不言而喻,能够直接使用序列化后的字节流进行比较,不需要反序列化就能够完成排序功能. $$$ hadoop使用的是jdk自带编码器和解码器(DataOutputStream和DataInputStream),它有一套规则把字符转化成字节.1个字符可能转化成1个,2个或者3个字节. 字节流开始处用2个字节,写了字节流的有

摘要:mapreduce中执行reduce(KEYIN key, Iterable<VALUEIN> values, Context context),调用一次reduce方法,迭代value集合时,发现key的值也是在不断变化的,这是因为key的地址在内部会随着value的迭代而不断变化. 序:我们知道reduce方法每执行一次,里面我们会通过for循环迭代value的迭代器.如果key是bean的时候,for循环里面value值变化的同时我们的bean值也是会跟随着变化,调用reduce方

概述 1.MapReduce 中,mapper 阶段处理的数据如何传递给 reducer 阶段,是 MapReduce 框架中 最关键的一个流程,这个流程就叫 Shuffle 2.Shuffle: 数据混洗 ——(核心机制:数据分区,排序,局部聚合,缓存,拉取,再合并 排序) 3.具体来说:就是将 MapTask 输出的处理结果数据,按照 Partitioner 组件制定的规则分发 给 ReduceTask,并在分发的过程中,对数据按 key 进行了分区和排序 MapReduce的Shuffle

0. 说明 Combiner 介绍 &&  在 MapReduce 中的应用 1. 介绍 Combiner: Map 端的 Reduce,有自己的使用场景 在相同 Key 过多的情况下,在 Map 端进行的预聚合,大大缓解了网络间的 K-V 全分发 Combiner 适用场景: 最大值 求和 最小值 Combiner 不适用平均值的计算 2. 结合 Combiner 实现 Word Count 在 [MapReduce_1] 运行 Word Count 示例程序 代码基础上在 WCApp.

MapReduce中多表合并案例 一.案例需求 订单数据表t_order: id pid amount 1001 01 1 1002 02 2 1003 03 3 订单数据order.txt 商品信息表t_product pid pname 01 小米 02 华为 03 格力 商品数据pd.txt 小米 华为 格力 将商品信息表中数据根据商品pid合并到订单数据表中. 最终数据形式: id pname amount 1001 小米 1 1004 小米 4 1002 华为 2 1005 华为 5

MapReduce中的分布式缓存使用 @(Hadoop) 简介 DistributedCache是Hadoop为MapReduce框架提供的一种分布式缓存机制,它会将需要缓存的文件分发到各个执行任务的子节点的机器中,各个节点可以自行读取本地文件系统上的数据进行处理. 符号链接 可以同在原本HDFS文件路径上+"#somename"来设置符号连接(相当于一个快捷方式) 这样在MapReduce程序中可以直接通通过: File file = new File("somename&

1.压缩和输入分片 Hadoop中文件是以块的形式存储在各个DataNode节点中,假如有一个文件A要做为输入数据,给MapReduce处理,系统要做的,首先从NameNode中找到文件A存储在哪些DataNode中,然后,在这些DataNode中,找到相应的数据块,作为一个单独的数据分块,作为map任务的输入,这就是mapreduce处理的数据的粗略过程!但是,我们都知道,对于一些大型的数据,压缩是很有用的,不仅能够节省存储空间,而且还能够加快传输速率.把文件压缩后再存入数据节点中,这个很常见

一. 为什么javaBean要继承Writable和WritableComparable接口? 1. 如果一个javaBean想要作为MapReduce的key或者value,就一定要实现序列化,因为在Map到Reduce阶段的时候,只能是传输二进制数据,不可能将字符流直接进行RPC传输, 只要一个javabean实现了序列化和反序列化,就可以做为key或者value 最简单的序列化和反序列化就是实现Writable接口 ps:javaBean在作为key的时候有点不同,除了要继承Writabl

http://www.aboutyun.com/thread-8927-1-1.html Mapreduce在hadoop中是一个比較难以的概念.以下须要用心看,然后自己就能总结出来了. 概括: combine和partition都是函数.中间的步骤应该仅仅有shuffle! 1.combine combine分为map端和reduce端,作用是把同一个key的键值对合并在一起,能够自己定义的. combine函数把一个map函数产生的<key,value>对(多个key,value)合并成一

摘要:在排序和reducer 阶段,reduce 侧连接过程会产生巨大的网络I/O 流量,在这个阶段,相同键的值被聚集在一起. 本文分享自华为云社区<MapReduce 示例:减少 Hadoop MapReduce 中的侧连接>,作者:Donglian Lin. 在这篇博客中,将使用 MapReduce 示例向您解释如何在 Hadoop MapReduce 中执行缩减侧连接.在这里,我假设您已经熟悉 MapReduce 框架并知道如何编写基本的 MapReduce 程序.本博客中讨论的主题如下

一.背景 MapReduce提供了表连接操作其中包括Map端join.Reduce端join还有半连接,现在我们要讨论的是Map端join,Map端join是指数据到达map处理函数之前进行合并的,效率要远远高于Reduce端join,因为Reduce端join是把所有的数据都经过Shuffle,非常消耗资源. 二.具体join 1.join的例子     比如我们有两个文件,分别存储 订单信息:products.txt,和 商品信息:orders.txt ,详细数据如下: products.t

package duogemap; import java.io.IOException; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text

MapTask类 在MapTask类中找到run函数 if(useNewApi){       runNewMapper(job, splitMetaInfo, umbilical, reporter);     } 再找到runNewMapper @SuppressWarnings("unchecked")   private<INKEY,INVALUE,OUTKEY,OUTVALUE>   void runNewMapper(final JobConf job,    

Job类  /**    * Define the comparator that controls which keys are grouped together    * for a single call to    * {@link Reducer#reduce(Object, Iterable,    *                       org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer.Context)}    * @param cls the raw

Job类 /**   * Define the comparator that controls    * how the keys are sorted before they   * are passed to the {@link Reducer}.   * @param cls the raw comparator   * @see #setCombinerKeyGroupingComparatorClass(Class)   */    publicvoid setSortCompar

MRJobConfig      public static fina COMBINE_CLASS_ATTR      属性COMBINE_CLASS_ATTR = "mapreduce.job.combine.class"      ————子接口(F4) JobContent            方法getCombinerClass              ————子实现类 JobContextImpl                  实现getCombinerClass方法

在进行MapReduce计算时,有时候需要把最终的输出数据分到不同的文件中,比如按照省份划分的话,需要把同一省份的数据放到一个文件中:按照性别划分的话,需要把同一性别的数据放到一个文件中.我们知道最终的输出数据是来自于Reducer任务.那么,如果要得到多个文件,意味着有同样数量的Reducer任务在运行.Reducer任务的数据来自于Mapper任务,也就说Mapper任务要划分数据,对于不同的数据分配给不同的Reducer任务运行.Mapper任务划分数据的过程就称作Partition.负责