1.读lzo文件 需要添加以下代码,并导入lzo相关的jar包  job.setInputFormatClass(LzoTextInputFormat.class); 2.写lzo文件 lzo格式默认是不支持splitable的,需要为其添加索引文件,才能支持多个map并行对lzo文件进行处理 如果希望reduce输出的是lzo格式的文件,添加下面的语句         FileOutputFormat.setCompressOutput(job, true);         FileOutp

我们的输入文件 hello0, 内容如下: xiaowang 28 shanghai@_@zhangsan 38 beijing@_@someone 100 unknown 逻辑上有3条记录, 它们以@_@分隔. 我们看看数据是如何被map读取的... 1. 默认配置 /* New API */ //conf.set("textinputformat.record.delimiter", "@_@"); /* job.setInputFormatClass(Form

文章目录 一 MapReduce概念 1.1 为什么要MapReduce 1.2 MapReduce核心思想 1.3 MapReduce进程 1.4 MapReduce编程规范(八股文) 1.5 MapReduce程序运行流程分析 二 MapReduce理论篇 2.1 Writable序列化 2.1.1 常用数据序列化类型 2.1.2 自定义bean对象实现序列化接口 2.2 InputFormat数据切片机制 2.2.1 FileInputFormat切片机制 2.2.2 CombineTex

作者:Syn良子 出处:http://www.cnblogs.com/cssdongl 欢迎转载 抽空用kettle配置了一个Mapreduce的Word count,发现还是很方便快捷的,废话不多说,进入正题.一.创建Mapper转换 如下图,mapper读取hdfs输入,进行word的切分,输出每个word和整数常量值 1>MapReduce Input:Mapper输入,读取HDFS上的输入文件内容以键值对存储; 2>Spit filed to rows:读取value值以分隔符 &qu

Hadoop YARN版本:2.2.0 关于hadoop yarn的环境搭建可以参考这篇博文:Hadoop 2.0安装以及不停集群加datanode hadoop hdfs yarn伪分布式运行,有如下进程 ResourceManager NodeManager NameNode SecondaryNameNode 写一个mapreduce示例,在yarn上跑,wordcount数单词示例 代码在github上:https://github.com/huahuiyang/yarn-demo 步骤

5.1 小文件 大数据这个概念似乎意味着处理GB级乃至更大的文件.实际上大数据可以是大量的小文件.比如说,日志文件通常增长到MB级时就会存档.这一节中将介绍在HDFS中有效地处理小文件的技术. 技术24 使用Avro存储多个小文件假定有一个项目akin在google上搜索图片,并将数以百万计的图片存储分别在HDFS中.很不幸的是,这样做恰好碰上了HDFS和MapReduce的弱项,如下: Hadoop的NameNode将所有的HDFS元数据保存在内存中以加快速度.Yahoo估计平均每个文件需要6

简介 本文主要介绍MapReduce V2的基本原理, 也是笔者在学习MR的学习笔记整理. 本文首先大概介绍下MRV2的客户端跟服务器交互的两个协议, 然后着重介绍MRV2的核心模块MRAppMaster(简称MRAM), 最后再介绍一些杂项知识点. [广告] 如果你喜欢本博客,请点此查看本博客所有文章:http://www.cnblogs.com/xuanku/p/index.html MR客户端 MR客户端通过两个协议来控制MR任务: ApplicationClientProtocol: 这

转载请在页首明显处注明作者与出处 http://www.cnblogs.com/zhuxiaojie/p/7224772.html 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 上一篇:hadoop系列二:HDFS文件系统的命令及JAVA客户端API 在下面可以看到统计一本小说(斗破苍穹)哪些词语出现了最多. 本来mapreducer只想写一篇的,可是发现写一篇太长了,所

之前的文章大量的内容在和大家探讨分布式存储,接下来的章节进入了分布式计算领域.坦白说,个人之前专业的重心侧重于存储,对许多计算的内容理解可能不是和确切,如果文章中的理解有所不妥,愿虚心赐教.本篇将和大家聊一聊分布式计算的一个子集:批处理. 批处理系统通常也叫脱机系统,需要大量的输入数据,运行一个作业来处理它,并产生一些输出数据.工作通常需要一段较长的时间(从几分钟到几天).批处理作业通常是周期性地运行的(例如,一天一次).批处理作业的主要性能度量通常是吞吐量. 1.MapReduce 批处理是我

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

前以前帖子介绍,怎样读取文本数据源和多个数据源的合并:http://www.cnblogs.com/liqizhou/archive/2012/05/15/2501835.html 这一个博客介绍一下MapReduce怎样读取关系数据库的数据,选择的关系数据库为MySql,因为它是开源的软件,所以大家用的比较多.以前上学的时候就没有用过开源的软件,直接用盗版,也相当与免费,且比开源好用,例如向oracle,windows7等等.现在工作了,由于公司考虑成本的问题,所以都用成开源的,ubuntu,

1. 最小配置的MapReduce Driver 读取输入文件中的内容,输出到指定目录的输出文件中,此时文件中的内容为: Key---输入文件每行内容的起始位置. Value---输入文件每行的原始内容. 输出文件中的内容就是:key+\t+value. package org.dragon.hadoop.mapreduce.app.minDriver; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration

第一章.hive入门 一.hive入门手册 1.什么是数据仓库 1.1数据仓库概念 对历史数据变化的统计,从而支撑企业的决策.比如:某个商品最近一个月的销量,预判下个月应该销售多少,从而补充多少货源. 1.2传统数据仓库面临的挑战 (1)无法满足快速增长的海量数据存储需求 (2)无法有效处理不同类型的数据 (3)计算和处理能力不足 1.3 Hive介绍 Hbase支持快速的交互式的大数据应用 pig,Hive支持批量式的数据分析业务 1.4 Hive与传统数据库的对比 1.5 Hive在企业中的

------------恢复内容开始------------ Hadoop知识点 Hadoop知识点什么是HadoopHadoop和Spark差异Hadoop常见版本,有哪些特点,一般是如何进行选择Hadoop常用端口号搭建Hadoop集群的流程Hadoop中需要哪些配置文件,其作用是什么?HDFS读写流程MapReduce的Shuffle过程,Hadoop优化方案基于MapReduce做Hadoop的优化Yarn的job提交流程Yarn默认的调度器,分类,以及它们之间的区别Hadoop的参数优

配置hadoop 2.1 上传hadoop包 2.2 解压hadoop包 首先在根目录下创建一个cloud目录 mkdir /cloud tar -zxvf hadoop-2.2.0.tar.gz -C /cloud/ tar: 打包和解包 -z:用来处理gz格式 x:代表释放 c:代表创建 v:显示解压过程详情 f:file -c:把文件解压到什么地方 2.3 配置hadoop伪分布式(要修改5个配置文件) /cloud/hadoop-2.2.0/etc/hadoop 修改配置文件 第一个:h

记一次完全独立完成的统计分析系统的搭建过程,主要用到了PHP+Hadoop+Hive+Thrift+Mysql实现 安装 Hadoop安装: http://www.powerxing.com/install-hadoop/Hadoop集群配置: http://www.powerxing.com/install-hadoop-cluster/Hive安装: https://chu888chu888.gitbooks.io/hadoopstudy/content/Content/8/chapter0

sudo apt-get install eclipse 安装后打开eclipse,提示出错 An error has occurred. See the log file /home/pengeorge/.eclipse/org.eclipse.platform_3.7.0_155965261/configuration/1342406790169.log. 查看错误日志然后解决 打开log文件,看到以下的错误 !SESSION 2012-07-16 10:46:29.992 --------

原址:http://www.cnblogs.com/wicub/p/6094045.html   安装 Hadoop安装: http://www.powerxing.com/install-hadoop/ Hadoop集群配置: http://www.powerxing.com/install-hadoop-cluster/ Hive安装: https://chu888chu888.gitbooks.io/hadoopstudy/content/Content/8/chapter0807.htm

此文的目的: 1.重点理解Hbase的整体工作机制 2.熟悉编程api,能够用来写程序 1.  什么是HBASE 1.1.   概念特性 HBASE是一个数据库----可以提供数据的实时随机读写 HBASE与mysql.oralce.db2.sqlserver等关系型数据库不同,它是一个NoSQL数据库(非关系型数据库) * Hbase的表模型与关系型数据库的表模型不同: * Hbase的表没有固定的字段定义: * Hbase的表中每行存储的都是一些key-value对 * Hbase的表中有列

1.概述 在实际的应用场景中,数据存储在HBase集群中,但是由于一些特殊的原因,需要将数据从HBase迁移到Kafka.正常情况下,一般都是源数据到Kafka,再有消费者处理数据,将数据写入HBase.但是,如果逆向处理,如何将HBase的数据迁移到Kafka呢?今天笔者就给大家来分享一下具体的实现流程. 2.内容 一般业务场景如下,数据源头产生数据,进入Kafka,然后由消费者(如Flink.Spark.Kafka API)处理数据后进入到HBase.这是一个很典型的实时处理流程.流程图如下

本文为笔者在InfoQ首发的原创文章,主要利用周末时间陆续写成,也算近期用心之作.现转载回自己的公众号,请大家多多指教. 11 月 4 日,微软正式发布了其新一代数据库产品 SQL Server 2019,带来了大数据集群.数据虚拟化等重磅特性.本次发布距离上一个大版本 SQL Server 2017 不过短短两年时间,这样的迭代速度对于高度复杂的数据库系统而言颇为惊人.两年前 InfoQ 曾刊登长文<SQL Server 2017 正式发布,微软老牌数据库如何继往开来?>,此次我们再度与该文