reduce的数目到底和哪些因素有关 1.我们知道map的数量和文件数.文件大小.块大小.以及split大小有关,而reduce的数量跟哪些因素有关呢? 设置mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum的大小可以决定单个tasktracker一次性启动reduce的数目,但是不能决定总的reduce数目. conf.setNumReduceTasks(4);JobConf对象的这个方法可以用来设定总的reduce的数目,看下Job Counters的统计:

需求:1.统计每一个用户(手机号)所耗费的总上行流量.下行流量,总流量 1.数据如下:保存为.dat文件(因为以\t切分数据,文件格式必须合适) 1363157985066 13726230503 00-FD-07-A4-72-B8:CMCC 120.196.100.82 i02.c.aliimg.com 24 27 2481 24681 200 1363157995052 13826544101 5C-0E-8B-C7-F1-E0:CMCC 120.197.40.4 4 0 264 0 200

MapTask工作机制 并行度决定机制 1)问题引出 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并行任务是否越多越好呢? 2)MapTask并行度决定机制 一个job的map阶段MapTask并行度(个数),由客户端提交job时的切片个数决定. 切片(逻辑上的切分)大小默认等于128M,和block大小相等,原因是如果不按照block大小进行切分,可能会涉及到一些不同节点之间数据的传输. MapTask工作机制 总结 read阶段:

在上一篇博客:hadoop入门级总结一:HDFS中,简单的介绍了hadoop分布式文件系统HDFS的整体框架及文件写入读出机制.接下来,简要的总结一下hadoop的另外一大关键技术之一分布式计算框架:Map/Reduce. 一.Map/Reduce是什么: Map/Reduce是在2004年谷歌的一篇论文中提出大数据并行编程框架,由两个基本的步骤Map(映射)和Reduce(化简)组成,Map/Reduce由此得名.同时,由于它隐藏了分布式计算中并行化.容错.数据分布.负载均衡等内部细节,实际的

大数据技术栈在当下已经是比较成熟的了,Hadoop 作为大数据存储的基石,其重要程度不言而喻,作为一个想从 java 后端转向大数据开发的程序员来说,打好 Hadoop 基础,就相当于夯实建造房屋的地基,本文以上图结构为基本,旨在帮助大家快速了解 Hadoop 运行机制. HDFS 篇 HDFS就是大家熟知的分布式存储的文件系统,它包括 3 个组件,结构如下图: NameNode 相当于 Master 节点,它是管理者: DataNode 是 Slave,是执行实际操作的节点: Secondry

一.Mapjoin案例 1.需求:有两个文件,分别是订单表.商品表, 订单表有三个属性分别为订单时间.商品id.订单id(表示内容量大的表), 商品表有两个属性分别为商品id.商品名称(表示内容量小的表,用于加载到内存), 要求结果文件为在订单表中的每一行最后添加商品id对应的商品名称. 2.解决思路: 将商品表加载到内存中,然后再map方法中将订单表中的商品id对应的商品名称添加到该行的最后,不需要Reducer,并在Driver执行类中设置setCacheFile和numReduceTask

一.Maptask并行度与决定机制 1.一个job任务的map阶段的并行度默认是由该任务的大小决定的: 2.一个split切分分配一个maprask来并行处理: 3.默认情况下,split切分的大小等于blocksize大小: 4.切片不是mapper类中对单词的切片,而是对每一个处理文件的单独切片. eg.  默认情况下,一个maptask处理的文件大小为128M,比如一个400M的数据文件,就需要4个maptask并行来处理,而500M的数据文件也是需要4个maptask. 二.Maptas

测试小结:1.如果只需要对数据集进行过滤,筛选则只需要编写Mapper类,不需要Reduce类,此时要执行下面一条语句:job.setNumReduceTesk(0);2.如果需要对处理的数据进行分组(group by).排序(order by).表连接(join).排重(distinct)等操作则需要编写Reducer类,因为这些操作都是基于MapTask的输出键(Key)来完成的;3.如果既有分组又有排序只能使用两个MapReduce作业来串接完成,因为分组和排序会涉及到两次Shuffle过

将user表计算后的结果分区存储 测试准备: 首先同步时间,然后master先开启hdfs集群,再开启yarn集群:用jps查看: master上: 先有NameNode.SecondaryNameNode;再有ResourceManager; slave上:   先有DataNode:再有NodeManager: 如果master启动hdfs和yarn成功,但是slave节点有的不成功,则可以使用如下命令手动启动: hadoop-daemon.sh start datanode yarn-da

: //:什么是hadoop? hadoop是解决大数据问题的一整套技术方案 :hadoop的组成? 核心框架 分布式文件系统 分布式计算框架 分布式资源分配框架 hadoop对象存储 机器计算 :hadoop 云计算 大数据 微服务 人工智能关系 参见word学习文档 . 现阶段,云计算的两大底层支撑技术为“虚拟化”和“大数据技术” . 而HADOOP则是云计算的PaaS层的解决方案之一,并不等同于PaaS,更不等同于云计算本身. :大数据项目的通常结构 采集数据 数据分析统计 数据展示 :大

MapReduce框架原理 MapReduce核心思想 1)分布式的运算程序往往需要分成至少2个阶段. 2)第一个阶段的MapTask并发实例,完全并行运行,互不相干. 3)第二个阶段的ReduceTask并发实例互不相干,但是他们的数据依赖于上一个阶段的所有MapTask并发实例的输出. 4)MapReduce编程模型只能包含一个Map阶段和一个Reduce阶段,如果用户的业务逻辑非常复杂,那就只能多个MapReduce程序,串行运行. 1.InputFormat(切片| 把切片变成k,v值)

现在是5月11号,刚从北京到家,总算也可以歇歇了,最近一段时间真是忙于奔命的感觉,也确实体会到了找工作的艰辛,总而言之,求职之路,如人饮水,冷暖自知. 我想把这段时间找工作的体验和经历分享出来告诉大家,让大避免以后少走弯路,也希望大家可以从我的面经中汲取一些经验教训,毕竟这也是我一步步走的坑了,这期间我面试了几乎中国互联网大多数公司,我面试的岗位主要是研发岗相关(涉及后台服务端研发,大数据研发,基础平台研发,测试开发),所以如果是研发岗的小伙伴应该可以得到一些经验教训吧. 在这过程中,我一共拿到

Hadoop专有名词 一. HDFS 二. MapReduce 1．MRAppMaster:MapReduce Application Master 负责整个过程调度和协调的 2．MapTask:在Map阶段:负责Map阶段整个数据处理流程 3．ReduceTask:在Reduce阶段:负责Reduce阶段整个数据处理流程 4．Job:LocalJobRuuner  YarnRunner 5．数据切片:splits:逻辑概念 hdfs:block对文件的切块 6．Inputformat:默认的I

job任务执行流程    1.run job阶段        ①收集整个job的环境信息(比如通过conf设定的参数,还有mapperClass,reducerClass,以及输出kv类型)        ②会计算当前job的切片数量(切片不同等切块,用FileSplit:path  start length)        ③检测环境信息的合法性,以及输入和输出的路劲合法性.    2.如果第一步的检测通过之后,会去找JobTracker,为当前的job申请jobid,用于标识job.job

一.Hadoop 框架计算特性 1.数据量大不是问题,数据倾斜是个问题 2.jobs 数比较多的作业运行效率相对比较低,比如即使有几百行的表,如果多次关联多次 汇总,产生十几个 jobs,耗时很长.原因是 map reduce 作业初始化的时间是比较长的 3.sum,count,max,min 等 UDAF,不怕数据倾斜问题,hadoop 在 map 端的汇总合并优化,使 数据倾斜不成问题 4.count(distinct userid),在数据量大的情况下,效率较低,如果是多 count(di

一.DDL操作(定义操作) 1.创建表 (1)建表语法结构 CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] table_name[(col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)]          //字段注释[COMMENT table_comment]                                            //表的注释[PARTITIONED BY (col_name data_t

一 MapReduce入门 1.1 MapReduce定义 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. 1.2 MapReduce优缺点 1.2.1 优点 1)MapReduce 易于编程.它简单的实现一些接口,就可以完成一个分布式程序,这个分布式程序可以分布到大量廉价的 PC 机器运行.也就是说你写

一.mapjoin 1.Mapper类 package com.css.mapjoin; import java.io.BufferedReader; import java.io.FileInputStream; import java.io.IOException; import java.io.InputStreamReader; import java.util.HashMap; import org.apache.commons.lang.StringUtils; import org

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

转载出处 刚从北京到家,总算也可以歇歇了,最近一段时间真是忙于奔命的感觉,也确实体会到了找工作的艰辛,总而言之,求职之路,如人饮水,冷暖自知. 我想把这段时间找工作的体验和经历分享出来告诉大家,让大避免以后少走弯路,也希望大家可以从我的面经中汲取一些经验教训,毕竟这也是我一步步走的坑了,这期间我面试了几乎中国互联网大多数公司,我面试的岗位主要是研发岗相关(涉及后台服务端研发,大数据研发,基础平台研发,测试开发),所以如果是研发岗的小伙伴应该可以得到一些经验教训吧. 在这过程中,我一共拿到了7个o

1.需求 2.思路 3.代码实现 3.1MyWeather 类代码: 这个类主要是用来定义hadoop的配置,在执行计算程序时所需加载的一些类. package com.hadoop.mr.weather; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.IntWritable