/*为防止处理超大作业时超时,将io时间设为1小时         *         <property>            <name>dfs.datanode.socket.write.timeout</name>            <value>6000000</value>        </property>        <property>            <name>dfs.so

MapReduce中,分片.分区.排序和分组(Group)的关系图: 分片大小 对于HDFS中存储的一个文件,要进行Map处理前,需要将它切分成多个块,才能分配给不同的MapTask去执行. 分片的数量等于启动的MapTask的数量.默认情况下,分片的大小就是HDFS的blockSize. Map阶段的对数据文件的切片,使用如下判断逻辑: protected long computeSplitSize(long blockSize, long minSize, long maxSize) { r

总体来说大概有以下2个大的步骤 1.连接集群(yarnrunner或者是localjobrunner) 2.submitter.submitJobInternal()在该方法中会创建提交路径,计算切片(writesplits),生成job.xml在路径下,提交job等 下面用windows下执行mr程序的过程进行源码分析,先把你的hadoop所在的盘符下的tmp文件清空.我的是d:/tmp 1.debug执行driver,进入waitForCompletion,然后进入conect(),可以看到

1.FileInputFormat切片机制 切片机制 比如一个文件夹下有5个小文件,切片时会切5个片,而不是一个片 案例分析 2.FileInputFormat切片大小的参数配置 源码中计算切片大小的公式 切片大小设置 获取切片大小API 3. CombineTextInputFormat切片机制 框架默认的TextInputFormat切片机制是对任务按文件规划切片,不管文件多小,都会是一个单独的切片,都会交给一个MapTask,这样如果有大量小文件,就会产生大量的MapTask,处理效率极其

为了能使源码的执行过程与Hadoop权威指南(2.3版)中章节Shuffle and Sort的分析相对应,Hadoop的版本为0.20.2. 一般情况下我们通过Job(org.apache.hadoop.mapreduce.Job)的方法waitForCompletion来开始一个Job的执行. /** * Submit the job to the cluster and wait for it to finish. * * @param verbose * print the progre

转载请在页首明显处注明作者与出处 一:说明 此为大数据系列的一些博文,有空的话会陆续更新,包含大数据的一些内容,如hadoop,spark,storm,机器学习等. 当前使用的hadoop版本为2.6.4 此为mapreducer的第二章节 这一章节中有着 计算共同好友,推荐可能认识的人 上一篇:hadoop系列三:mapreduce的使用(一) 一:说明 二:在开发工具在运行mapreducer 2.1:本地模式运行mapreducer 2.2:在开发工具中运行在yarn中 三:mapredu

前言 上一篇我们分析了一个MapReduce在执行中的一些细节问题,这一篇分享的是MapReduce并行处理的基本过程和原理. Mapreduce是一个分布式运算程序的编程框架,是用户开发“基于hadoop的数据分析应用”的核心框架. Mapreduce核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运算程序,并发运行在一个hadoop集群上. 一.MapReduce并行处理的基本过程 首先要说明的是Hadoop2.0之前和Hadoop2.0之后的区别:  2.0之前只有M

1. 概述 Mapreduce是一个分布式运算程序的编程框架,是用户开发"基于hadoop的数据分析应用"的核心框架: Mapreduce核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运算程序,并发运行在一个hadoop集群上: 1.1 MapReduce的诞生背景 背景原因:(1) 海量数据在单机上处理因为硬件资源限制,无法胜任:(2) 而一旦将单机版程序扩展到集群来分布式运行,将极大增加程序的复杂度和开发难度:(3) 引入mapreduce框架后,开发人员可

MapReduce 默认使用 TextInputFormat 进行切片,其机制如下 (1)简单地按照文件的内容长度进行切片 (2)切片大小,默认等于Block大小,可单独设置 (3)切片时不考虑数据集整体,而是逐个针对每一个文件单独切片 例如: (1)输入数据有两个文件: filel.txt 320M file2.txt 10M (2)经过 FilelnputFormat(TextInputFormat为其实现类)的切片机制运算后,形成的切片信息如下: filel.txt.splitl--0~1

稍微有点mapreduce使用经验的同学肯定对OOM不陌生,对的,我目前在mapReduce里面遇到的最多的报错也是内存分配出错,所以看到好多hadoop执行脚本里面有好多关于内存的参数,虽然是知道和内存分配有关系,但是我依然不太清楚具体的原理,从网上查阅相关资料,看到博主整理的,甚是欣慰,稍作整理如下: 关于mapreduce程序运行在yarn上时内存的分配一直是一个让我蒙圈的事情,单独查任何一个资料都不能很好的理解透彻.于是,最近查了大量的资料,综合各种解释,终于理解到了一个比较清晰的程度,

mapTask并行度的决定机制 一个job的map阶段并行度由客户端在提交job时决定,而客户端对map阶段并行度的规划的基本逻辑为:将待处理数据执行逻辑切片(即按照一个特定切片大小,将待处理数据划分成逻辑上的多个split),然后每一个split分配一个mapTask并行实例处理. FileInputFormat切片机制 原文和作者一起讨论:http://www.cnblogs.com/intsmaze/p/6733968.html 1.默认切片定义在InputFormat类中的getSpli

PS: HDFS对于MapReduce来说,HDFS就是一个就是一个客户端. PS: 离线就是 写sql,sparkh还是写sql 1. MAPREDUCE原理篇(1) Mapreduce是一个分布式运算程序的编程框架,是用户开发“基于hadoop的数据分析应用”的核心框架: Mapreduce核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运算程序,并发运行在一个hadoop集群上: PS: 上图为mapreduce的设计思想,以wordcount为例子,首先把一个任务分

MapReduce编程刨析: Map map函数是对一些独立元素组成的概念列表(如单词计数中每行数据形成的列表)的每一个元素进行指定的操作(如把每行数据拆分成不同单词,并把每个单词计数为1),用户可以自定义一个把数据拆分成不同单词并把单词计数为1的映射map函数),事实上每个元素都是被独立操作的,而原始列表没有被修改,因为这里创建了一个新的列表来保存新的答案. public class Mapper<KEYIN, VALUEIN, KEYOUT, VALUEOUT> { //设定Context

MapReduce编程模型之案例 wordcount 输入数据 atguigu atguiguss sscls clsjiaobanzhangxuehadoop 输出数据 atguigu 2banzhang 1cls 2hadoop 1jiao 1ss 2xue 1 Mapper 将MapTask传给我们的文本内容先转换成String atguigu atguigu 根据空格将这一行切分成单词 atguigu atguigu 将单词输出为<单词,1> atguigu,1 atguigu,1 R

Hadoop基础-MapReduce的工作原理第二弹 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.Split(切片)  1>.MapReduce处理的单位(切片) 想必你在看MapReduce的源码的时候,是不是也在源码中看到了一行注释“//Create the splits for the job”(下图是我跟源码的部分截图),这个切片是MapReduce的最重要的概念,没有之一!因为MapReduce处理的单位就是切片.  2>.逻辑切割 还记得hdfs存储的默认

Mapreduce是一个分布式运算程序的编程框架,是用户开发“基于hadoop的数据分析应用”的核心框架: Mapreduce核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运算程序,并发运行在一个hadoop集群上: 1.1 为什么要MAPREDUCE (1)海量数据在单机上处理因为硬件资源限制,无法胜任 (2)而一旦将单机版程序扩展到集群来分布式运行,将极大增加程序的复杂度和开发难度 (3)引入mapreduce框架后,开发人员可以将绝大部分工作集中在业务逻辑的开发上,

概述 一个完整的 MapReduce 程序在分布式运行时有两类实例进程: 1.MRAppMaster:负责整个程序的过程调度及状态协调 2.Yarnchild:负责 map 阶段的整个数据处理流程 3.Yarnchild:负责 reduce 阶段的整个数据处理流程 以上两个阶段 MapTask 和 ReduceTask 的进程都是 YarnChild,并不是说这 MapTask 和 ReduceTask 就跑在同一个 YarnChild 进行里 MapReduce 套路图 MapReduce 程

一.自定义in/outputFormat 1.需求 现有一些原始日志需要做增强解析处理,流程: 1. 从原始日志文件中读取数据 2. 根据日志中的一个URL字段到外部知识库中获取信息增强到原始日志 3. 如果成功增强,则输出到增强结果目录:如果增强失败,则抽取原始数据中URL字段输出到待爬清单目录 1374609560.11 1374609560.16 1374609560.16 1374609560.16 110 5 8615038208365 460023383869133 86964200

一.mapTask并行度的决定机制 1.概述 一个job的map阶段并行度由客户端在提交job时决定 而客户端对map阶段并行度的规划的基本逻辑为: 将待处理数据执行逻辑切片(即按照一个特定切片大小,将待处理数据划分成逻辑上的多个split,然后每一个split分配一个mapTask并行实例处理 这段逻辑及形成的切片规划描述文件,由FileInputFormat实现类的getSplits()方法完成,其过程如下图: // 完整的笔记介绍,参考:http://blog.csdn.net/qq_26

一. MapTask并行度决定机制 maptask的并行度决定map阶段的任务处理并发度,进而影响到整个job的处理速度 那么,mapTask并行实例是否越多越好呢?其并行度又是如何决定呢? 1.1 mapTask并行度的决定机制 一个job的map阶段并行度由客户端在提交job时决定 而客户端对map阶段并行度的规划的基本逻辑为: 将待处理数据执行逻辑切片(即按照一个特定切片大小,将待处理数据划分成逻辑上的多个split),然后每一个split分配一个mapTask并行实例处理 (3)注意:b