我们开发程序的时候,好多人都喜欢用sysout输出内容来查看运行情况.但是在MR程序里写了之后,却不知道去哪里查找,可以参考这篇文章. 第一种方法,我们可以在MapReduce任务查看页面找到这些日志 1.在MapReduce任务查看页面找到任务,点击进入 2.在任务详情页最下面由执行了该任务的节点 3.在节点的web地址后面加上logs/userlogs就能看到application列表,选择自己要找的 4.依次查看container 5.从container进去之后就是最终要找的日志了 st

MapReduce默认输出的文件名称格式如下:part-r-00000 自定义名称,比如editName,则输出的文件名称为:editName-r-0000,此方法没有彻底修改整个文件名,只修改了一部分 方法如下 重写TextOutPutFormat的setOutPutName方法,因为setOutPutName是protected方法,所以只能通过重写的方式来修改 代码如下 /** * */ package com.zhen.outPutName; import org.apache.hado

hadoop的map是具有输出自动排序功能的~继续学习~ import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.conf.Configured; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.

Streaming支持多路输出(SuffixMultipleTextOutputFormat) 如下示例: hadoop streaming \ -input /home/mr/data/test_tab/ \ -output /home/mr/output/tab_test/out19 \ -outputformatorg.apache.hadoop.mapred.lib.SuffixMultipleTextOutputFormat\   # 指定outputformat为org.apache

任务的默认排序 MapTask和ReduceTask都会默认对数据按照key进行排序,不管逻辑上是否需要.默认是按照字典顺序排序,且实现该排序的方法是快速排序.但是map和reduce任务只能保证单个任务内部输出有序,不能保证所有输出全局有序. MapTask,当环形缓冲区使用率到达一定阈值后进行一次快速排序,将这些有序数据溢写到磁盘上,而当数据处理完毕后,它会对磁盘上所有文件进行归并排序.ReduceTask,它从每个MapTask上远程拷贝相应的数据文件,如果文件大小超过一定阈值,则溢写到磁

conf.set("mapred.textoutputformat.ignoreseparator","true"); conf.set("mapred.textoutputformat.separator",","); 默认是tab

我们在用MapReduce做数据处理的时候,经常会遇到将只需要输出键或者值的情况,如context.write(new Text(record), new Text("")),这样得到结果每行尾部会自动加上一个制表符.尽管我们的值是空的,但是MapReduce默认输出的是键值对,且键值对之间默认的分隔符为制表符,这样可能对我们数据的后续处理会产生一些干扰,那么如何去掉或是更改这个制表符呢?这里提供三种解决办法: 方法一:将键设置为空值 一般我们用context写入数据的时候,是将要输出

问题一: 请求输出格式为HTML(如下图,默认浏览器输出),希望 查看输出 的时候能够实现excel输出. 解决方法: 路径:系统管理员/安装/浏览器选项 注:维护如下记录 文件格式:HTML    [注:对应定义并发请求界面的 输出格式 HTML] MIME类型: application/vnd.ms-excel   [注:报表输出方式,若为浏览器输出,填"text/html",若为excel输出,则填“application/vnd.ms-excel”, 说明:Microsoft

最近做了一个小的mapreduce程序,主要目的是计算环比值最高的前5名,本来打算使用spark计算,可是本人目前spark还只是简单看了下,因此就先改用mapreduce计算了,今天和大家分享下这个例子,也算是对自己写的程序的总结了. 首先解释下环比,例如我们要算本周的环比,那么计算方式就是本周的数据和上周数字的差值除以上周数值就是环比了,如果是月的环比就是本月和上月数据的差值除以上月数字就是本月环比了.不过本mapreduce实例不会直接算出比值,只是简单求出不同时间段数值的差值,最终环比结

文章为作者原创,未经许可,禁止转载.    -Sun Yat-sen University 冯兴伟 一.    项目简介: 电子商务的发展以及电商平台的多样化,类似于京东和天猫这种拥有过亿用户的在线购物网站,每天要处理的订单数堪称海量,更别提最近的双十一购物节,如此海量的订单数据阿里巴巴和京东是如何准确将用户信息和其订单匹配并配货的呢?答案是数据连接匹配.我的云计算项目idea也是来源于此.我们在做数据分析时常要连接从不同的数据源中获取到的数据,单机模式下的关系型数据库中我们会遇到这问题,同样在

5.2 基于压缩的高效存储 (仅包括技术25,和技术26) 数据压缩可以减小数据的大小,节约空间,提高数据传输的效率.在处理文件中,压缩很重要.在处理Hadoop的文件时,更是如此.为了让Hadoop更高效处理文件,就需要选择一个合适的压缩编码器,加快作业运行,增加集群的数据存储能力. 技术25 为待处理数据选择正确的压缩编码器在HDFS上使用压缩并不像ZFS文件系统上那样透明,特别是在处理那些可分块的压缩文件时.(这些将在本章中稍后介绍.)由于Avro和SequenceFiles等文件格式提供

对于开源的东东,尤其是刚出来不久,我认为最好的学习方式就是能够看源代码和doc,測试它的样例 为了方便查看源代码,关联导入源代码的项目 先前的项目导入源代码是关联了源代码文件 block数据块,在配置文件hdfs-default.xml中能够查看到,记住要改动不是在这里 block文件存储块是最主要的单位 查看block存放位置,配置文件里查看 假设文件大于64M会占两个块,meta文件是校验文件,第二个文件大于64M,删除文件后,则相应block不在 datanode存放文件,一个文件能够存放

1.MapReduce计数器是什么? 计数器是用来记录job的执行进度和状态的.它的作用可以理解为日志.我们可以在程序的某个位置插入计数器,记录数据或者进度的变化情况. 2.MapReduce计数器能做什么? MapReduce 计数器(Counter)为我们提供一个窗口,用于观察 MapReduce Job 运行期的各种细节数据.对MapReduce性能调优很有帮助,MapReduce性能优化的评估大部分都是基于这些 Counter 的数值表现出来的. 3.MapReduce 都有哪些内置计数

文章来自于:http://www.cnblogs.com/geekma/p/3139823.html MapReduce:大型集群上的简单数据处理 摘要 MapReduce是一个设计模型,也是一个处理和产生海量数据的一个相关实现.用户指定一个用于处理一个键值(key-value)对生成一组key/value对形式的中间结果的map函数,以及一个将中间结果键相同的键值对合并到一起的reduce函数.许多现实世界的任务都能满足这个模型,如这篇文章所示. 使用这个功能形式实现的程序能够在大量的普通机器

MongoDB虽然不像我们常用的mysql,sqlserver,oracle等关系型数据库有group by函数那样方便分组,但是MongoDB要实现分组也有3个办法: * Mongodb三种分组方式: * 1.group(先筛选再分组,不支持分片,对数据量有所限制,效率不高) * 2.mapreduce(基于js引擎,单线程执行,效率较低,适合用做后台统计等) * 3.aggregate(推荐) (如果你的PHP的mongodb驱动版本需>=1.3.0,推荐你使用aggregate,性能要高很

hadoop切割与读取输入文件的方式被定义在InputFormat接口的一个实现中.TextInputFormat是默认的实现,当你想要一次获取一行内容作为输入数据时又没有确定的键.从TextInputFormat返回的键为每行的字节偏移量,但眼下没看到用过 曾经在mapper中曾使用LongWritable(键)和Text(值),在TextInputFormat中,由于键是字节偏移量.能够是LongWritable类型,而当使用KeyValueTextInputFormat时,第一个分隔符前后

对于开源的东西.特别是刚出来不久.我认为最好的学习方法是能够看到源代码,doc,样品测试 为了方便查看源代码,导入与项目相关的源代码 watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvbmVlZGthbmU=/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/Center" alt=""> 先前的项目导入源代码是关联了源代码文件 block数据块,在配

摘要:OpenStack与Hadoop被誉为继Linux之后最有可能获得巨大成功的开源项目.这二者如何结合成为更猛的新方案?业内给出两种答案:Hadoop跑在OpenStack上或OpenStack部署到Hadoop上.Steve Markey教授重点介绍了后者. 这两种答案都有企业在实践.“Hadoop跑在OpenStack上”可以参考<Project Savanna:让Hadoop运行在OpenStack之上>,“OpenStack部署到Hadoop上”则重点可查阅本文. 随着企业开始同时

Google论文之三----MapReduce MapReduce:大型集群上的简单数据处理 摘要 MapReduce是一个设计模型,也是一个处理和产生海量数据的一个相关实现.用户指定一个用于处理一个键值(key-value)对生成一组key/value对形式的中间结果的map函数,以及一个将中间结果键相同的键值对合并到一起的reduce函数.许多现实世界的任务都能满足这个模型,如这篇文章所示. 使用这个功能形式实现的程序能够在大量的普通机器上并行执行.这个运行程序的系统关心下面的这些细节:输入

前言 前面一篇博文写的是Combiner优化MapReduce执行,也就是使用Combiner在map端执行减少reduce端的计算量. 一.作业的默认配置 MapReduce程序的默认配置 1)概述 在我们的MapReduce程序中有一些默认的配置.所以说当我们程序如果要使用这些默认配置时,可以不用写. 我们的一个MapReduce程序一定会有Mapper和Reducer,但是我们程序中不写的话,它也有默认的Mapper和Reducer. 当我们使用默认的Mapper和Reducer的时候,m