mr combiner 详解

MR中的combiner和partitioner

1.combiner combiner是MR编程模型中的一个组件: 有些任务中map可能会产生大量的本地输出,combiner的作用就是在map端对输出先做一次合并,以减少map和reduce节点之间的数据传输量,提高网络IO性能,是MR的优化手段之一: 两大基本功能: 1.1map的输出的key的聚合,对map输出的key排序.value进行迭代: 1.2reduce功能. 并不是设置了combiner就一定会执行(在当前集群非常繁忙的时候设置了也不会执行): combiner的执行时机:co

大数据入门第八天——MapReduce详解（三）MR的shuffer、combiner与Yarn集群分析

/mr的combiner /mr的排序 /mr的shuffle /mr与yarn /mr运行模式 /mr实现join /mr全局图 /mr的压缩今日提纲一.流量汇总排序的实现 1.需求对日志数据中的上下行流量信息汇总,并输出按照总流量倒序排序的结果 2.分析基本思路:实现自定义的bean来封装流量信息,并将bean作为map输出的key来传输 MR程序在处理数据的过程中会对数据排序(map输出的kv对传输到reduce之前,会排序),排序的依据是map输出的key 所以,我们如果要实现自

hadoop学习WordCount+Block+Split+Shuffle+Map+Reduce技术详解

转自:http://blog.csdn.net/yczws1/article/details/21899007 纯干货:通过WourdCount程序示例:详细讲解MapReduce之Block+Split+Shuffle+Map+Reduce的区别及数据处理流程. Shuffle过程是MapReduce的核心,集中了MR过程最关键的部分.要想了解MR,Shuffle是必须要理解的.了解Shuffle的过程,更有利于我们在对MapReduce job性能调优的工作有帮助,以及进一步加深我们对MR内

MapReduce过程详解(基于hadoop2.x架构)

本文基于hadoop2.x架构详细描述了mapreduce的执行过程,包括partition,combiner,shuffle等组件以及yarn平台与mapreduce编程模型的关系. mapreduce的简介和优点 mapreduce是一个分布式运算程序的编程框架,是hadoop数据分析的核心. mapreduce的核心思想是将用户编写的逻辑代码和架构中的各个组件整合成一个分布式运算程序,实现一定程序的并行处理海量数据,提高效率. 海量数据难以在单机上处理,而一旦将单机版程序扩展到集群上进行分

hadoop之mapreduce详解（基础篇）

本篇文章主要从mapreduce运行作业的过程,shuffle,以及mapreduce作业失败的容错几个方面进行详解. 一.mapreduce作业运行过程 1.1.mapreduce介绍 MapReduce是一种编程模型,用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算.概念"Map(映射)"和"Reduce(归约)",是它们的主要思想,都是从函数式编程语言里借来的,还有从矢量编程语言里借来的特性.它极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下,将自己的程序运行在分布式

Python API 操作Hadoop hdfs详解

1:安装由于是windows环境(linux其实也一样),只要有pip或者setup_install安装起来都是很方便的 >pip install hdfs 2:Client——创建集群连接 > from hdfs import * > client = Client("http://s100:50070") 其他参数说明: classhdfs.client.Client(url, root=None, proxy=None, timeout=None, sessi

RDD的详解、创建及其操作

RDD的详解 RDD:弹性分布式数据集,是Spark中最基本的数据抽象,用来表示分布式集合,支持分布式操作! RDD的创建 RDD中的数据可以来源于2个地方:本地集合或外部数据源 RDD操作分类转换算子 Map ··· import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object Demo03Map { def main(args: Array[String]): Unit =

EasyPR--开发详解（7）字符分割

大家好,好久不见了. 一转眼距离上一篇博客已经是4个月前的事了.要问博主这段时间去干了什么,我只能说:我去“外面看了看”. 图1 我想去看看在外面跟几家创业公司谈了谈,交流了一些大数据与机器视觉相关的心得与经验.不过由于各种原因,博主又回来了. 目前,博主的工作是在本地的一个高校做科研.而研究的方向主要是计算机视觉. 图2 科研就是不断的探索过程由于我所做的是计算机视觉方向,跟EasyPR本身非常契合.未来这个这个系列的博客会继续下去,并且以后会有更加专业的内容. 目前我研究的方向是文字定位

JQuery数组详解（含实例）

<!doctype html>jQuery数组处理详解(含实例演示)@Mr.Think 演示所用数组 var _mozi=['墨家','墨子','墨翟','兼爱非攻','尚同尚贤']; 1. $.each遍历示例[常用] $.each(_mozi,function(key,val){ //回调函数有两个参数,第一个是元素索引,第二个为当前值 alert('_mozi数组中 ,索引 : '+key+' 对应的值为: '+val); }); 2. $.grep()过滤数组[常用] $.grep(_

EasyPR--开发详解（2）车牌定位

这篇文章是一个系列中的第三篇.前两篇的地址贴下:介绍.详解1.我撰写这系列文章的目的是:1.普及车牌识别中相关的技术与知识点:2.帮助开发者了解EasyPR的实现细节:3.增进沟通. EasyPR的项目地址在这:GitHub.要想运行EasyPR的程序,首先必须配置好openCV,具体可以参照这篇文章. 在前两篇文章中,我们已经初步了解了EasyPR的大概内容,在本篇内容中我们开始深入EasyRP的程序细节.了解EasyPR是如何一步一步实现一个车牌的识别过程的.根据EasyPR的结构,我们把它

Hadoop Pipeline详解[摘抄]

最近使用公司内部的一个框架写map reduce发现没有封装hadoop streaming这些东西,查了下pipeline相关的东西 Hadoop Pipeline详解 20. Aug / hadoop / 1 Comment 一.说明Hadoop 2.x相比较于1.x有了较大的改变,像MapReduce层面架构以及代码基本上是完全重写的,在HDFS层面加入了HA,Federation等特性,代码更加层次化和易读,同时加入的PB初期可能给阅读带来障碍,熟悉之后就没有太大问题了.Pipel

Hadoop Mapreduce分区、分组、二次排序过程详解[转]

原文地址:Hadoop Mapreduce分区.分组.二次排序过程详解[转]作者: 徐海蛟教学用途 1.MapReduce中数据流动 (1)最简单的过程: map - reduce (2)定制了partitioner以将map的结果送往指定reducer的过程: map - partition - reduce (3)增加了在本地先进性一次reduce(优化)过程: map - combin(本地reduce) - partition -reduce2.Mapreduce中Par

AVL树详解

AVL树参考了:http://www.cppblog.com/cxiaojia/archive/2012/08/20/187776.html 修改了其中的错误,代码实现并亲自验证过. 平衡二叉树(Balanced Binary Tree)是二叉查找树的一个进化体,也是第一个引入平衡概念的二叉树.1962年,G.M. Adelson-Velsky 和 E.M. Landis发明了这棵树,所以它又叫AVL树.平衡二叉树要求对于每一个节点来说,它的左右子树的高度之差不能超过1,如果插入或者删除一个节

C++构造函数详解及显式调用构造函数

来源:http://www.cnblogs.com/xkfz007/archive/2012/05/11/2496447.html c++类的构造函数详解一. 构造函数是干什么的class Counter{public: // 类Counter的构造函数 // 特点:以类名作为函数名,无返回类型 Counter() { m_value = 0

C++中构造函数详解及显式调用构造函数

C++构造函数详解及显式调用构造函数 c++类的构造函数详解一. 构造函数是干什么的class Counter{public: // 类Counter的构造函数 // 特点:以类名作为函数名,无返回类型 Counter() { m_value = 0; }pri

GLSL-几何着色器详解跟实例（GS：Geometry Shader）[转]

[OpenGL4.0]GLSL-几何着色器详解和实例(GS:Geometry Shader) 一.什么是几何着色器(GS:Geometry Shader) Input Assembler(IA)从顶点缓冲区上的输入流中接收顶点数据,并且把数据项转换为规范的格式.vertex shader通常用来把顶点从模型空间变换到平面空间,vertex shader读取一个顶点,输出一个顶点.Pixel Shader读取单一pixel属性,输出包含颜色和Z信息的的片断.而geometry shader是Dir

EasyPR--开发详解

我正在做一个开源的中文车牌识别系统,Git地址为:https://github.com/liuruoze/EasyPR. 我给它取的名字为EasyPR,也就是Easy to do Plate Recognition的意思.我开发这套系统的主要原因是因为我希望能够锻炼我在这方面的能力,包括C++技术.计算机图形学.机器学习等.我把这个项目开源的主要目的是:1.它基于开源的代码诞生,理应回归开源:2.我希望有人能够一起协助强化这套系统,包括代码.训练数据等,能够让这套系统的准确性更高,鲁棒性更强等等

mapreduce框架详解

hadoop 学习笔记:mapreduce框架详解开始聊mapreduce,mapreduce是hadoop的计算框架,我学hadoop是从hive开始入手,再到hdfs,当我学习hdfs时候,就感觉到hdfs和mapreduce关系的紧密.这个可能是我做技术研究的思路有关,我开始学习某一套技术总是想着这套技术到底能干什么,只有当我真正理解了这套技术解决了什么问题时候,我后续的学习就能逐步的加快,而学习hdfs时候我就发现,要理解hadoop框架的意义,hdfs和mapreduce是密不可分,

[Hive] - Hive参数含义详解

hive中参数分为三类,第一种system环境变量信息,是系统环境变量信息:第二种是env环境变量信息,是当前用户环境变量信息:第三种是hive参数变量信息,是由hive-site.xml文件定义的以及当前hive会话定义的环境变量信息.其中第三种hive参数变量信息中又由hadoop hdfs参数(直接是hadoop的).mapreduce参数.metastore元数据存储参数.metastore连接参数以及hive运行参数构成. Hive-0.13.1-cdh5.3.6参数变量信息详解参数

MySQL数据库使用mysqldump导出数据详解

mysqldump是mysql用于转存储数据库的实用程序.它主要产生一个SQL脚本,其中包含从头重新创建数据库所必需的命令CREATE TABLE INSERT等.接下来通过本文给大家介绍MySQL数据库使用mysqldump导出数据详解,需要的朋友一起学习吧 mysqldump是mysql用于转存储数据库的客户端程序.它主要产生一系列的SQL语句,可以封装到文件,该文件包含有所有重建您的数据库所需要的 SQL命令如CREATE DATABASE,CREATE TABLE,INSERT等等.可

Hadoop之WordCount详解

花了好长时间查找资料理解.学习.总结这应该是一篇比较全面的MapReduce之WordCount文章了耐心看下去 1,创建本地文件在hadoop-2.6.0文件夹下创建一个文件夹data,在其中创建一个text文件 mkdir data cd data vi hello 再在当前文件夹中创建一个apps文件夹,方便后续传jar包 mkdir apps 将文本文件传到HDFS的根目录下 bin/hdfs dfs -put data/hello / 2,程序打jar包并上传到apps目录 3,

mr combiner 详解

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