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

MapReduce默认分区策略 mapreduce 默认的分区方式是hashPartition,在这种分区方式下,KV对根据key的hashcode值与reduceTask个数进行取模,决定该键值对该要访问哪个ReduceTask. 以下就是Hadoop MapReduce中对于默认分区的源码 public int getPartition(K2 key, V2 value, int numReduceTasks) { return (key.hashCode() & Integer.MAX_V

0. 说明 数据倾斜及解决方法的介绍与代码实现 1. 介绍 [1.1 数据倾斜的含义] 大量数据发送到同一个节点进行处理,造成此节点繁忙甚至瘫痪,而其他节点资源空闲 [1.2 解决数据倾斜的方式] 重新设计 Key(配合二次 MR 使用) 随机分区 伪代码如下: RandomPartition extends Partitioner{ return r.nextInt() } 2. 重新设计 Key 代码编写 [2.1 WCMapper.java] package hadoop.mr.datas

第一部分 分区简述(比如国家由省市来划分) 分区:map的输出经过partitioner分区进行下一步的reducer.一个分区对应一个reducer,就会使得reducer并行化处理任务.默认为1 1. Partitioner是partitioner的基类,如果需要定制partitioner也需要继承该类. 2. HashPartitioner是mapreduce的默认partitioner.计算方法是 which reducer=(key.hashCode() & Integer.MAX_V

本文发表于本人博客. 在上一篇文章我写了个简单的WordCount程序,也大致了解了下关于mapreduce运行原来,其中说到还可以自定义分区.排序.分组这些,那今天我就接上一次的代码继续完善实现自定义分区. 首先我们明确一下关于中这个分区到底是怎么样,有什么用处?回答这个问题先看看上次代码执行的结果,我们知道结果中有个文件(part-r-00000),这个文件就是所有的词的数量记录,这个时候有没什么想法比如如果我想把一些包含特殊的词放置单独的一个文件,其他我不关心的放置在另一个文件这样我就好查

MapReduce和自定义Partition MobileDriver主类 package Partition; import org.apache.hadoop.io.NullWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; public class MobileDriver { public static void main(String[] args) { String[] paths = {"F:\\mobile.txt", "F

MapReduce自带的分区器是HashPartitioner 原理:先对map输出的key求hash值,再模上reduce task个数,根据结果,决定此输出kv对,被匹配的reduce任务取走. 自定义分分区需要继承Partitioner,复写getpariton()方法 自定义分区类: 注意:map的输出是<K,V>键值对 其中int partitionIndex = dict.get(text.toString()),partitionIndex是获取K的值 附:被计算的的文本 Dea

4.1 连接(Join) 连接是关系运算,可以用于合并关系(relation).对于数据库中的表连接操作,可能已经广为人知了.在MapReduce中,连接可以用于合并两个或多个数据集.例如,用户基本信息和用户活动详情信息.用户基本信息来自于OLTP数据库.用户活动详情信息来自于日志文件. MapReduce的连接操作可以用于以下场景: 用户的人口统计信息的聚合操作(例如:青少年和中年人的习惯差异). 当用户超过一定时间没有使用网站后,发邮件提醒他们.(这个一定时间的阈值是用户自己预定义的) 分析

0. 说明 设置分区数量 && 编写自定义分区代码 1. 设置分区数量 分区(Partition) 分区决定了指定的 Key 进入到哪个 Reduce 中 分区目的:把相同的 Key 发送给同一个 Reduce 默认 hash 分区,算法 // 返回的分区号 (key.hashCode() & Integer.MAX_VALUE) % numReduceTasks 设置分区数 job.setNumReduceTasks(3); 2. 代码编写 在 [MapReduce_1] 运行

概述 序列化(Serialization)是指把结构化对象转化为字节流. 反序列化(Deserialization)是序列化的逆过程.把字节流转为结构化对象. 当要在进程间传递对象或持久化对象的时候,就需要序列化对象成字节流,反之当要将接收到或从磁盘读取的字节流转换为对象,就要进行反序列化. Java 的序列化(Serializable)是一个重量级序列化框架,一个对象被序列化后,会附带很多额外的信息(各种校验信息,header,继承体系…),不便于在网络中高效传输:所以,hadoop 自己开发

MapReduce的序列化 序列化(Serialization)是指把结构化对象转化为字节流. 反序列化(Deserialization)是序列化的逆过程.把字节流转为结构化对象. 当要在进程间传递对象或持久化对象的时候,就需要序列化对象成字节流,反之当要将接收到或从磁盘读取的字节流转换为对象,就要进行反序列化.Java 的序列化(Serializable)是一个重量级序列化框架,一个对象被序列化后,会附带很多额外的信息(各种校验信息,header,继承体系…),不便于在网络中高效传输:所以,h

案例描述 找出每个月气温最高的2天 数据集 -- :: 34c -- :: 38c -- :: 36c -- :: 32c -- :: 37c -- :: 23c -- :: 41c -- :: 27c -- :: 45c -- :: 46c -- :: 47c 代码 MyTQ.class package com.hadoop.mr.tq; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; impor

准备数据access.log 要用到的只有第二个手机号,倒数第三上行流量,倒数第二下行流量. 1363157985066 13726230503 00-FD-07-A4-72-B8:CMCC 120.196.100.82 i02.c.aliimg.com 24 27 2481 24681 200 1363157995052 13826544101 5C-0E-8B-C7-F1-E0:CMCC 120.197.40.4 4 0 264 0 200 1363157991076 13926435656

MapReduce(三) MapReduce(三): 1.关于倒叙排序前10名 1)TreeMap根据key排序 2)TreeSet排序,传入一个对象,排序按照类中的compareTo方法排序 2.写一个MapReduce的模板 3.MapReduce的分区              1)手动分区              2)自动分区       4.自定义分区 ------------------------------------------------------------------

第2节 mapreduce深入学习:2.MapReduce的分区:3.分区案例的补充完成运行实现 在MapReduce中,通过我们指定分区,会将同一个分区的数据发送到同一个reduce当中进行处理,例如我们为了数据的统计,我们可以把一批类似的数据发送到同一个reduce当中去,在同一个reduce当中统计相同类型的数据,就可以实现类似数据的分区,统计等 说白了就是相同类型的数据,送到一起去处理,在reduce当中默认分区只有1个. MapReduce当中的分区类图: mapreduce的分区以及

程序执行流程如下: map()-->getPartition()分区--->write()(序列化,每一行都顺序执行这三个方法)--->readFields()---->compareTo()排序---->readFields()--->分组compare--->reduce() 对于每一行的内容,依次执行map()-->getPartition()---->write()(序列化,会在指定的输出目录下生成temporary目录),全部序列化完成之后执

二.排序 对象排序 员工数据 Employee.java  ----> 作为key2输出 需求:按照部门和薪水升序排列 Employee.java package mr.object; import java.io.DataInput; import java.io.DataOutput; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.io.Writable; import org.apache.hadoop.io.WritableCo

MapReduce增强 MapReduce的分区与reduceTask的数量 概述 MapReduce当中的分区:物以类聚,人以群分.相同key的数据,去往同一个reduce. ReduceTask的数量默认为一个,可以自己设定数量  job.setNumRudeceTasks(3) 分区决定了我们的数据该去往哪一个ReduceTask里面去 用代码实现 注意:分区的案例,只能打成jar包发布到集群上面去运行,本地模式已经不能正常运行了 定义一个map类 package cn.itcast.mr

作者:Aitian Ma链接:https://www.zhihu.com/question/24965053/answer/102858134来源:知乎著作权归作者所有,转载请联系作者获得授权. Hadoop的HDFS和Hadoop的面试问题1)列出Hadoop集群的Hadoop守护进程和相关的角色.Namenode:它运行上Master节点上,负责存储的文件和目录所有元数据.它管理文件的块信息,以及块在集群中分布的信息. Datanode:它是一个存储实际数据的Slave节点.它定时向Name

回顾: hive 优点 1. 类sql语句靠近关系型数据库,可自定义函数,增加了扩展性,易于开发,减少mapreduce学习成本 2. hive转换sql语句为mapreduce程序以mapreduce为底层实现 3. hive基于hadoop的hdfs,在hdfs上存储,因为hdfs的扩展性,hive的存储扩展性相应增加 hive 安装部署 1. 解压安装包 2. 进入conf目录,拷贝(备份)相应配置文件,修改 hive-env.sh --> HADOOP_HOME=/opt/cdh-5.6

前言: 作为Hadoop生态系统中重要的一员, HBase作为分布式列式存储, 在线实时处理的特性, 备受瞩目, 将来能在很多应用场景, 取代传统关系型数据库的江湖地位. 本篇博文重点讲解HBase的数据导入, 描述三种方式, Client API, Bulkload, 以及Hive Over HBase. *). Client API实现借助HBase的Client API来导入, 是最简易学的方式. Configuration config = HBaseConfiguration.crea