使用split_size优化的ODPS SQL的场景 首先有两个大背景需要说明如下:说明1:split_size,设定一个map的最大数据输入量,单位M,默认256M.用户可以通过控制这个变量,从而达到对map端输入的控制.设置语句:set odps.sql.mapper.split.size=256.一般在调整这个设置时,往往是发现一个map instance处理的数据行数太多. 说明2:小文件越多,需要instance资源也越多,MaxCompute对单个Instance可以处理的小文件数限

一个输入分片( in put split)就是能够被单个map 操作 处理的输入块. 每一个map 操作只处理一个输入分片,并且一个一个地处理每条记录,也就是一个键/值对.输入分片和记录都是逻辑上的,并不必要将它们对应到文件(虽然一般情况下都是这样的).在数据库中. 一个输入分片可以是一个表 的若干行,而一条记录就是这若干行中的一行(事实上DBlnputFormat 就是这么 的,它是一种可以从关系数据库获取数据的一种格式). ①JobClient通过指定的输入文件的格式来生成数据分片Input

作业从JobClient端的submitJobInternal()方法提交作业的同时,调用InputFormat接口的getSplits()方法来创建split.默认是使用InputFormat的子类FileInputFormat来计算分片,而split的默认实现为FileSplit(其父接口为InputSplit).这里要注意,split只是逻辑上的概念,并不对文件做实际的切分.一个split记录了一个Map Task要处理的文件区间,所以分片要记录其对应的文件偏移量以及长度等.每个split

一个输入分片(split)就是一个由单个map操作来处理的输入块.每一个map操作只处理一个输入分片.每个分片被划分为若干个记录,每条记录就是一个键值对,map一个接一个地处理记录.输入分片和记录都是逻辑概念,不必将它们对应到文件,尽管其常见形式都是文件.在数据库的场景中,一个输入分片可以对应于一个表上的若干行,而一条记录对应到一行(DBInputFormat正式这么做的,这种输入格式用于从关系数据库读取数据)输入分片在Java中被表示为InputSplit接口 InputSplit包含一个以字

1.TextInputFormat TextInputFormat是默认的InputFormat.每条记录是一行输入.键是LongWritable类型,存储该行在整个文件中的字节偏移量.值是这行的内容,不包括任何行终止符(换行符和回车符),它被打包成一个Text对象.一般情况下,很难取得行号,因为文件按字节而不是按行切分为分片.每个分片单独处理.在分片内知道行号是可能的,但在文件中是不可能的. 输入分片与HDFS块之间的关系FileInputFormat定义的逻辑记录有时并不能很好地匹配HDFS

一.输入格式 (1)输入分片记录 ①JobClient通过指定的输入文件的格式来生成数据分片InputSplit: ②一个分片不是数据本身,而是可分片数据的引用: ③InputFormat接口负责生成分片: 源码位置:org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input包(新) org.apache.hadoop.mapred.lib 包(旧) 查看其中FileInputFormat类中的getSplits()方法: computeSplitSize()函数决定分片大小:

文件是 MapReduce 任务数据的初始存储地.正常情况下,输入文件一般是存储在 HDFS 里面.这些文件的格式可以是任意的:我们可以使用基于行的日志文件, 也可以使用二进制格式,多行输入记录或者其它一些格式.这些文件一般会很大,达到数十GB,甚至更大.那么 MapReduce 是如何读取这些数据的呢?下面我们来学习 InputFormat 接口 1.InputFormat接口 InputFormat接口决定了输入文件如何被 Hadoop分块(split up)与接受.InputFormat

Hadoop代码测试环境:Hadoop2.4 应用:在对数据需要进行一定条件的过滤和简单处理的时候可以使用自定义输入文件格式类. Hadoop内置的输入文件格式类有: 1)FileInputFormat<K,V>这个是基本的父类,我们自定义就直接使用它作为父类: 2)TextInputFormat<LongWritable,Text>这个是默认的数据格式类,我们一般编程,如果没有特别指定的话,一般都使用的是这个:key代表当前行数据距离文件开始的距离,value代码当前行字符串:

Mapper类4个函数的解析 Mapper有setup(),map(),cleanup()和run()四个方法.其中setup()一般是用来进行一些map()前的准备工作,map()则一般承担主要的处理工作,cleanup()则是收尾工作如关闭文件或者执行map()后的K-V分发等.run()方法提供了setup->map->cleanup()的执行模板. 在MapReduce中,Mapper从一个输入分片中读取数据,然后经过Shuffle and Sort阶段,分发数据给Reducer,在M

Mapper的处理过程: 1.1. InputFormat 产生 InputSplit,并且调用RecordReader将这些逻辑单元(InputSplit)转化为map task的输入.其中InputSplit是map task处理的最小输入单元的逻辑表示. 1.2. 在客户端代码中调用Job类来设置参数,并执行在hadoop集群的上的MapReduce程序. 1.3. Mapper类在Job中被实例化,并且通过MapContext对象来传递参数设置.可以调用Job.getConfigurat

1.MapReduce代码入口 FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(input)); //设置MapReduce输入格式 job.waitForCompletion(true); 2.InputFormat分析 public abstract class InputFormat<K, V> { //获取输入文件的分片,仅是逻辑分片,并没有物理分片 public abstract List<InputSplit> getSplits

1)InputFormat的类图: InputFormat 直接子类有三个:DBInputFormat.DelegatingInputFormat和FileInputFormat,分别表示输入文件的来源为从数据库.用于多个输入以及基于文件的输入.对于FileInputFormat,即从文件输入的输入方式,又有五个继承子类:CombineFileInputFormat,KeyValueTextInput,NLineInoutFormat,SequenceFileInputFormat,TextIn

前面在讲InputFormat的时候,讲到了Mapper类是如何利用RecordReader来读取InputSplit中的K-V对的. 这一篇里,开始对Mapper.class的子类进行解读. 先回忆一下.Mapper有setup(),map(),cleanup()和run()四个方法.其中setup()一般是用来进行一些map()前的准备工作,map()则一般承担主要的处理工作,cleanup()则是收尾工作如关闭文件或者执行map()后的K-V分发等.run()方法提供了setup->map

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

Hadoop代码測试环境:Hadoop2.4 应用:在对数据须要进行一定条件的过滤和简单处理的时候能够使用自己定义输入文件格式类. Hadoop内置的输入文件格式类有: 1)FileInputFormat<K,V>这个是主要的父类,我们自己定义就直接使用它作为父类: 2)TextInputFormat<LongWritable,Text>这个是默认的数据格式类,我们一般编程,假设没有特别指定的话,一般都使用的是这个:key代表当前行数据距离文件開始的距离,value代码当前行字符串

1. Mapper 与 Reducer 数量 对于一个默认的MapReduce Job 来说,map任务的数量等于输入文件被划分成的分块数,这个取决于输入文件的大小以及文件块的大小(如果此文件在 HDFS中).但是对于 reduce的任务,并不会自动决定reducer数目的大小,若未指定,则默认为1.例如: 但单个reducer任务执行效率不尽人意,在实际场景中会将它设置为一个较大的数值.此时,决定Key条目被送往哪个reducer由方法 setPartitionerClass() 指定:job

输入格式 1.输入分片与记录  2.文件输入  3.文本输入  4.二进制输入  5.多文件输入  6.数据库格式输入 详细的介绍:https://blog.csdn.net/py_123456/article/details/79766573 1.输入分片与记录 1.JobClient通过指定的输入文件的格式来生成数据分片InputSplit.  2.一个分片不是数据本身,而是可分片数据的引用.  3.InputFormat接口负责生成分片. InputFormat 负责处理MR的输入部分,有

此文紧接Job流程:决定map个数的因素,Map任务被提交到Yarn后,被ApplicationMaster启动,任务的形式是YarnChild进程,在其中会执行MapTask的run()方法.无论是MapTask还是ReduceTask都是继承的Task这个抽象类. 1). Mapper类中 setup() 和 cleanup() 两个方法负责 map 任务的 初始化 和 清理工作(默认是空实现) 2). Mapper类中 run() 方法负责调用用户自定义的 map()方法.最主要的代码在于

MapReduce框架的优势是能够在集群中并行运行mapper和reducer任务,那怎样确定mapper和reducer的数量呢,或者说怎样以编程的方式控制作业启动的mapper和reducer数量呢?在<Hadoop-2.4.1学习之Mapper和Reducer>中以前提及建议reducer的数量为(0.95~1.75 ) * 节点数量 * 每一个节点上最大的容器数,并可用法Job.setNumReduceTasks(int).mapper的数量由输入文件的大小确定.且没有相应的setNu

内容提纲 1) MapReduce中的基类Mapper类,自定义Mapper类的父类. 2) MapReduce中的基类Reducer类,自定义Reducer类的父类. 1.Mapper类 API文档 1) InputSplit输入分片,InputFormat输入格式化 2) 对Mapper输出结果进行Sorted排序和Group分组 3) 对Mapper输出结果依据Reducer个数进行分区Patition 4) 对Mapper输出数据进行Combiner 在Hadoop官方文档的Mapper

Mapper是MapReduce编程模型中一个将输入的key/value对映射成一组中间key/value对的组件.Map是将输入记录转换成中间记录的单个任务.被转换的中间记录不需要与输入记录一样的类型.一个给定的输入对可能被映射成0个货多个输出对.Hadoop的MapReduce框架为作业中输入格式InputFormat产生的每个输入分片InputSplit产生一个Map任务.通过JobContext的getConfiguration()方法,Mapper的实现者可以获得任务的配置信息.Map