1. 像map_input_file这种环境变量是在hadoop-streaming.jar程序中设置的,所以无需-cmdenv map_input_file参数就可以在php中直接引用,如$var=getenv('mapred_input_dir'); 2. 所有jobconf参数都可以通过环境变量的方式获取,只需将" . "变为" _ "即可.例如,想在php中获取mapred.linerecordreader.maxlength的值,只需getenv('map

一: Hadoop Streaming详解 1.Streaming的作用 Hadoop Streaming框架,最大的好处是,让任何语言编写的map, reduce程序能够在hadoop集群上运行:map/reduce程序只要遵循从标准输入stdin读,写出到标准输出stdout即可 其次,容易进行单机调试,通过管道前后相接的方式就可以模拟streaming, 在本地完成map/reduce程序的调试 # cat inputfile | mapper | sort | reducer > out

原文地址:http://hadoop.apache.org/docs/r1.0.4/cn/streaming.html Hadoop Streaming Streaming工作原理 将文件打包到提交的作业中 Streaming选项与用法 只使用Mapper的作业 为作业指定其他插件 Hadoop Streaming中的大文件和档案 为作业指定附加配置参数 其他选项 其他例子 使用自定义的方法切分行来形成Key/Value对 一个实用的Partitioner类 (二次排序,-partitioner

序:终于开始接触hadoop了,从wordcount开始 1. 采用hadoop streamming模式 优点:支持C++ pathon shell 等多种语言,学习成本较低,不需要了解hadoop内部结构 调试方便:cat input | ./map | sort | ./reduce > output hadoop 就是提供了一个分布式平台实现了上述脚本的功能,这是一次mapreduce的过程 一个例子: #!/bin/bash source build.env $hadoop_bin f

目录 目录 概况 原理 API DStream WordCount示例 Input DStream Transformation Operation Output Operation 缓存与持久化 Checkpoint 性能调优 降低批次处理时间 设置合理批次时间间隔 内存调优 概况 Spark Streaming支持实时数据流的可扩展(scalable).高吞吐(high-throughput).容错(fault-tolerant)的流处理(stream processing). 架构图 特性

基于Receivers的方法 这个方法使用了Receivers来接收数据.Receivers的实现使用到Kafka高层次的消费者API.对于所有的Receivers,接收到的数据将会保存在Spark executors中,然后由Spark Streaming启动的Job来处理这些数据. 然而,在默认的配置下,这种方法在失败的情况下会丢失数据,为了保证零数据丢失,你可以在Spark Streaming中使用WAL日志,这是在Spark 1.2.0才引入的功能,这使得我们可以将接收到的数据保存到WA

本文为SparkStreaming源码剖析的第三篇,主要分析SparkStreaming启动过程. 在调用StreamingContext.start方法后,进入JobScheduler.start方法中,各子元素start方法的调用顺序如下: private var eventLoop : EventLoop[JobSchedulerEvent] = null val listenerBus = new StreamingListenerBus() private val jobGenerat

这篇博客是基于Spark Streaming整合Kafka-0.8.2.1官方文档. 本文主要讲解了Spark Streaming如何从Kafka接收数据.Spark Streaming从Kafka接收数据主要有两种办法,一种是基于Kafka high-level API实现的基于Receivers的接收方式,另一种是从Spark 1.3版本之后新增的无Receivers的方式.这两种方式的代码编写,性能表现都不相同.本文后续部分对这两种方式逐一进行分析. 一.基于Receiver的模式 这种模

在本博客的<Spark Streaming和Kafka整合开发指南(一)>文章中介绍了如何使用基于Receiver的方法使用Spark Streaming从Kafka中接收数据.本文将介绍如何使用Spark 1.3.0引入的Direct API从Kafka中读数据. 和基于Receiver接收数据不一样,这种方式定期地从Kafka的topic+partition中查询最新的偏移量,再根据定义的偏移量范围在每个batch里面处理数据.当作业需要处理的数据来临时,spark通过调用Kafka的简单

转:https://mp.weixin.qq.com/s/e8lsGyl8oVtfg6HhXyIe4A AI 前线导读:“数据智能” (Data Intelligence) 有一个必须且基础的环节,就是数据仓库的建设,同时,数据仓库也是公司数据发展到一定规模后必然会提供的一种基础服务.从智能商业的角度来讲,数据的结果代表了用户的反馈,获取结果的及时性就显得尤为重要,快速的获取数据反馈能够帮助公司更快的做出决策,更好的进行产品迭代,实时数仓在这一过程中起到了不可替代的作用. 更多优质内容请关注微信

发表于:<程序员>杂志2016年2月刊.链接:http://geek.csdn.net/news/detail/54500 作者:徐鑫,董西成 在流式计算领域,Spark Streaming和Storm时下应用最广泛的两个计算引擎.其中,Spark Streaming是Spark生态系统中的重要组成部分,在实现上复用Spark计算引擎.如图1所示,Spark Streaming支持的数据源有很多,如Kafka.Flume.TCP等.Spark Streaming的内部数据表示形式为DStrea

Spark Streaming支持实时数据流的可扩展(scalable).高吞吐(high-throughput).容错(fault-tolerant)的流处理(stream processing). 架构图 特性如下: 可线性伸缩至超过数百个节点: 实现亚秒级延迟处理: 可与Spark批处理和交互式处理无缝集成: 提供简单的API实现复杂算法: 更多的流方式支持,包括Kafka.Flume.Kinesis.Twitter.ZeroMQ等. 原理 Spark在接收到实时输入数据流后,将数据划分成

核心功能描述 应用程序通常会通过提供map和reduce来实现 Mapper和Reducer接口,它们组成作业的核心. Mapper Mapper将输入键值对(key/value pair)映射到一组中间格式的键值对集合. Map是一类将输入记录集转换为中间格式记录集的独立任务. 这种转换的中间格式记录集不需要与输入记录集的类型一致.一个给定的输入键值对可以映射成0个或多个输出键值对. Hadoop Map/Reduce框架为每一个InputSplit产生一个map任务,而每个InputSpli

熟悉hadoop作业提交的人,只要明白streaming的参数就可以学会提交了,streaming提交作业比较灵活,支持多种语言,但是streaming有个缺陷就是,其封装的参数涉及到mapreduce类的就会默认其继承自org.apache.hadoop.mapred包中的类,因此继承自mapreduce包中的类不可用,但是有一个方法可以解决这个问题,就是将参数,通过-jobconf prop=value 的方式传进去. 这里的prop的名字必须是hadoop job file中那个名字.具体

原文地址:http://hadoop.apache.org/docs/r1.0.4/cn/mapred_tutorial.html 目的 先决条件 概述 输入与输出 例子:WordCount v1.0 源代码 用法 解释 Map/Reduce - 用户界面 核心功能描述 Mapper Reducer Partitioner Reporter OutputCollector 作业配置 任务的执行和环境 作业的提交与监控 作业的控制 作业的输入 InputSplit RecordReader 作业的

Map/Reduce 这部分文档为用户将会面临的Map/Reduce框架中的各个环节提供了适当的细节.这应该会帮助用户更细粒度地去实现.配置和调优作业.然而,请注意每个类/接口的javadoc文档提供最全面的文档:本文只是想起到指南的作用. 我们会先看看Mapper和Reducer接口.应用程序通常会通过提供map和reduce方法来实现它们. 然后,我们会讨论其他的核心接口,其中包括: JobConf,JobClient,Partitioner, OutputCollector,Reporte

摘要:Spark是继Hadoop之后的新一代大数据分布式处理框架,由UC Berkeley的Matei Zaharia主导开发.我只能说是神一样的人物造就的神器,详情请猛击http://www.spark-project.org/ Created 2012-05-09 Modified 2012-08-13 1 Scala安装 当前,Spark最新版本是0.5,由于我写这篇文档时,版本还是0.4,因此本文下面的所有描述基于0.4版本. 不过淘宝的达人已经尝试了0.5,并写了相关安装文档在此htt

转自http://www.cnblogs.com/end/archive/2012/02/05/2339152.html 随着互联网.移动互联网和物联网的发展,谁也无法否认,我们已经切实地迎来了一个海量数据的时代,数据调查公司IDC预计2011年的数据总量将达到1.8万亿GB,对这些海量数据的分析已经成为一个非常重要且紧迫的需求. 作为一家互联网数据分析公司,我们在海量数据的分析领域那真是被“逼上梁山”.多年来在严苛的业务需求和数据压力下,我们几乎尝试了所有可能的大数据分析方法,最终落地于Had

MapReduce深度分析(二) 五.JobTracker分析 JobTracker是hadoop的重要的后台守护进程之一,主要的功能是管理任务调度.管理TaskTracker.监控作业执行.运行作业容错机制等. 首先启动interTrackerServer,将端口配置为mapred.job.tracker绑定的地址和端口.interTrackerServer提供两种用途: 接收和处理TaskTracker的heartbeat请求,必须实现InterTrackerProtocol接口及协议. 接

MapReduce应用广泛的原因之一就是其易用性,提供了一个高度抽象化而变得非常简单的编程模型,它是在总结大量应用的共同特点的基础上抽象出来的分布式计算框架,在其编程模型中,任务可以被分解成相互独立的子问题.MapReduce编程模型给出了分布式编程方法的5个步骤: 迭代,遍历输入数据,将其解析成key/value对: 将输入key/value对映射map成另外一些key/value对: 根据key对中间结果进行分组(grouping): 以组为单位对数据进行归约: 迭代,将最终产生的key/v