转自:http://www.open-open.com/lib/view/open1453097241308.html 在MapReduce中,一个YARN  应用被称作一个job, MapReduce 框架提供的应用,master的一个实现被称作MRAppMaster MapReduce Job的时间线 MapReduce Job  运行的时间线: Map Phase:若干 Map Tasks 被执行 Reduce Phase: 若干Reduce Tasks 被执行 reduce可能会在map

Mrjob简介 Mrjob是一个编写MapReduce任务的开源Python框架,它实际上对Hadoop Streaming的命令行进行了封装,因此接粗不到Hadoop的数据流命令行,使我们可以更轻松.快速的编写MapReduce任务. Mrjob具有如下特点: 代码简洁,map及reduce函数通过一个Python文件就可以搞定: 支持多步骤的MapReduce任务工作流: 支持多种运行方式,包括内嵌方式.本地环境.Hadoop.远程亚马逊: 支持亚马逊网络数据分析服务Elastic MapR

要点:#!/usr/bin/python 因为要发送到各个节点,所以py文件必须是可执行的. 1) 统计(所有日志)独立ip数目,即不同ip的总数 ####################本地测试############################ cat /home/hadoop/Sep-/*/* | python ipmappper.py | sort | python ipreducer.py 本地部分测试结果: 99.67.46.254 13 99.95.174.29 47 sum

上次的程序只是操作文件系统,本次运行一个真正的MapReduce程序. 运行的是官方提供的例子程序wordcount,这个例子类似其他程序的hello world. 1. 首先确认启动的正常:运行 start-all.sh 2. 执行jps命令检查:NameNode,DateNode,SecondaryNameNode,ResourceManager,NodeManager是否已经启动正常.这里我遇到了一个问题,NodeManager没有正常启动.错误信息如下: 2014-01-07 13:46

本篇分两部分,第一部分分析使用 java 提交 mapreduce 任务时对 mapper 数量的控制,第二部分分析使用 streaming 形式提交 mapreduce 任务时对 mapper 数量的控制. 环境:hadoop-3.0.2 前言: 熟悉 hadoop mapreduce 的人可能已经知道,即使在程序里对 conf 显式地设置了 mapred.map.tasks 或 mapreduce.job.maps,程序也并没有运行期望数量的 mapper. 这是因为,mapper 的数量由

参考代码 TVPlayCount.java package com.dajiangtai.hadoop.tvplay; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.conf.Configured; import org.apache.hadoop.fs.FileSystem; import org.apache.hadoop.fs.Path; i

在Windows下面运行hadoop的MapReduce程序的方法: 1.下载hadoop的安装包,这里使用的是"hadoop-2.6.4.tar.gz": 2.将安装包直接解压到D盘根目录: 3.配置环境变量: 4.下载hadoop的eclipse插件,并将插件放到eclipse的plugins目录下: 5.打开Eclipse,选择菜单"Window"-->"Preferences",在左侧找到"Hadoop Map/Reduc

This is a guide to migrating from Apache MapReduce 1 (MRv1) to the Next Generation MapReduce (MRv2 or YARN). See the following sections for more information: Introduction Terminology and Architecture For MapReduce Programmers: Writing and Running Job

JobSubmitter.顾名思义,它是MapReduce中作业提交者,而实际上JobSubmitter除了构造方法外.对外提供的唯一一个非private成员变量或方法就是submitJobInternal()方法,它是提交Job的内部方法,实现了提交Job的全部业务逻辑. 本文,我们将深入研究MapReduce中用于提交Job的组件JobSubmitter. 首先,我们先看下JobSubmitter的类成员变量.例如以下: // 文件系统FileSystem实例 private FileSys

JobSubmitter,顾名思义,它是MapReduce中作业提交者,而实际上JobSubmitter除了构造方法外,对外提供的唯一一个非private成员变量或方法就是submitJobInternal()方法,它是提交Job的内部方法,实现了提交Job的所有业务逻辑.本文,我们将深入研究MapReduce中用于提交Job的组件JobSubmitter. 首先,我们先看下JobSubmitter的类成员变量,如下: // 文件系统FileSystem实例 private FileSystem

Anatomy of a MapReduce Job In MapReduce, a YARN application is called a Job. The implementation of the Application Master provided by the MapReduce framework is called MRAppMaster. Timeline of a MapReduce Job This is the timeline of a MapReduce Job e

MapReduce On Yarn的配置详解和日常维护 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.MapReduce运维概述 MapReduce on YARN的运维主要是针对CPU和内存资源的运维. 二.MapReduce配置详解 1>.以下参数讲解以社区版2.6.0的参数名和默认值为准(配置文件为:hdfs-default.xml / hdfs-site.xml ) MapReduce 参考链接:http://hadoop.apache.org/docs/r2.6

Anatomy of a MapReduce Job In MapReduce, a YARN application is called a Job. The implementation of the Application Master provided by the MapReduce framework is called MRAppMaster. Timeline of a MapReduce Job This is the timeline of a MapReduce Job e

最近在做一个人群标签的项目,也就是根据客户的一些交易行为自动给客户打标签,而这些标签更有利于我们做商品推荐,目前打上标签的数据已达5亿+, 用户量大概1亿+,项目需求就是根据各种组合条件寻找标签和人群信息. 举个例子: 集合A: ( 购买过“牙膏“的人交易金额在10-500元并且交易次数在5次的客户并且平均订单价在20 -200元)  . 集合B: (购买过“牙刷”的人交易金额在5-50 并且交易次数在3次的客户并且平均订单价在10-30元). 求:<1>  获取集合A  交 集合B 客户数

过时的属性:Deprecated Properties 该列表保存于:hadoop-2.7.3-src\hadoop-common-project\hadoop-common\src\site\markdown 目录 下表列出了在这个版本的Hadoop过时的配置属性的名称,和它们的替代名称. Deprecated property name New property name create.empty.dir.if.nonexist mapreduce.jobcontrol.createdir.

前言 首先确保已经搭建好Hadoop集群环境,可以参考<Linux下Hadoop集群环境的搭建>一文的内容.我在测试mapreduce任务时,发现相比于使用Job.setNumReduceTasks(int)控制reduce任务数量而言,控制map任务数量一直是一个困扰我的问题.好在经过很多摸索与实验,终于梳理出来,希望对在工作中进行Hadoop进行性能调优的新人们有个借鉴.本文只针对FileInputFormat的任务划分进行分析,其它类型的InputFormat的划分方式又各有不同.虽然如

前言 hadoop是分布式系统,运行在linux之上,配置起来相对复杂.对于hadoop1,很多同学就因为不能搭建正确的运行环境,导致学习兴趣锐减.不过,我有免费的学习视频下载,请点击这里. hadoop2出来后,解决了hadoop1的几个固有缺陷,比如单点故障.资源利用率低.支持作业类型少等问题,结构发生了很大变化,是hadoop未来使用的一个趋势.当然,配置也更加复杂,网上也没有一篇详细的教程来知道大家可以轻轻松松搭建起这个环境的.我应该算是第一个吧. hadoop2体系结构 要想理解本节内

1.import增量导入的官方说明

 在实例测试前先确保hadoop 启动正确 Master.Hadoop: word 1[hadoop@Master input]$ jps6736 Jps6036 NameNode4697 SecondaryNameNode4849 ResourceManager[hadoop@Master input]$ Slave1.Hadoop [hadoop@Slave1 sources]$ jps8086 SecondaryNameNode8961 Jps8320 NodeManager7935 Da

这段时间学习Mahout有喜有悲.在这里首先感谢樊哲老师的指导.以下列出关于这次Mahout分类的学习和遇到的问题,还请大家多多提出建议:(全部文件操作都使用是在hdfs上边进行的). (本人用的环境是Mahout0.9+hadoop-2.2.0) 一.首先将预分类文件转换为序列化化存储: 下边图片列出的是使用的20newsgroup数据(我使用的linux上的eclipse.然后在eclipse上边安装的eclipse-hadoop插件),数据图片例如以下: watermark/2/text/