前言 前面一篇博文写的是Combiner优化MapReduce执行,也就是使用Combiner在map端执行减少reduce端的计算量. 一.作业的默认配置 MapReduce程序的默认配置 1)概述 在我们的MapReduce程序中有一些默认的配置.所以说当我们程序如果要使用这些默认配置时,可以不用写. 我们的一个MapReduce程序一定会有Mapper和Reducer,但是我们程序中不写的话,它也有默认的Mapper和Reducer. 当我们使用默认的Mapper和Reducer的时候,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 . 旧版 API 的 Mapper/Reducer 解析 Mapper/Reducer 中封装了应用程序的数据处理逻辑.为了简化接口,MapReduce 要求所有存储在底层分布式文件系统上的数据均要解释成 key/value 的形式,并交给Mapper/Reducer 中的 map/reduce 函数处理,产生另外一些 key/value.Mapper 与 Reducer 的类体系非常类似,我们以 Mapper 为例进行讲解.Mapper 的类图如图所示,包括初始化.Map操作和清理三部分.

多个Mapper和Reducer的Job @(Hadoop) 对于复杂的mr任务来说,只有一个map和reduce往往是不能够满足任务需求的,有可能是需要n个map之后进行reduce,reduce之后又要进行m个map. 在hadoop的mr编程中可以使用ChainMapper和ChainReducer来实现链式的Map-Reduce任务. ChainMapper 以下为官方API文档翻译: ChainMapper类允许在单一的Map任务中使用多个Mapper来执行任务,这些Mapper将会以

多个mapper文件以及namespace作用 要是多个mapper文件的时候怎么处理,namespace又是干什么用的呢 首先我们来看创建数据库语句: #创建数据库 CREATE DATABASE `test` DEFAULT CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci; #创建数据表 CREATE TABLE `student` ( `id` INT NOT NULL AUTO_INCREMENT , `name` VARCHAR(20) NOT N

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

在hadoop的源码中,基类Mapper类和Reducer类中都是只包含四个方法:setup方法,cleanup方法,run方法,map方法.如下所示: 其方法的调用方式是在run方法中,如下所示: 可以看出,在run方法中调用了上面的三个方法:setup方法,map方法,cleanup方法.其中setup方法和cleanup方法默认是不做任何操作,且它们只被执行一次.但是setup方法一般会在map函数之前执行一些准备工作,如作业的一些配置信息等:cleanup方法则是在map方法运行完之后最

模板类编写好后写MapReduce程序,的模板类编写好以后只需要改参数就行了,代码如下: package org.dragon.hadoop.mr.module; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.conf.Configured; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.h

1.mapper #!/usr/bin/env python import sys for line in sys.stdin: line = line.strip() words = line.split() for word in words: print "%s\t%s" % (word, 1) 2.reducer(reduce执行之前不一定整体有序,在归并的过程中一直在执行reduce代码) #!/usr/bin/env python from operator import

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主同意不得转载. https://blog.csdn.net/jiq408694711/article/details/34181439 前面已经在我的Ubuntu单机上面搭建好了伪分布模式的HBase环境,当中包含了Hadoop的执行环境. 详见我的这篇博文:http://blog.csdn.net/jiyiqinlovexx/article/details/29208703 我的目的主要是学习HBase,下一步打算学习的是将HBase作为Hadoop作业的

一切从示例程序开始: 示例程序 Hadoop2.7 提供的示例程序WordCount.java package org.apache.hadoop.examples; import java.io.IOException; import java.util.StringTokenizer; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.

问题提出: 众所周知,Hadoop框架使用Mapper将数据处理成一个<key,value>键值对,再网络节点间对其进行整理(shuffle),然后使用Reducer处理数据并进行最终输出.    在上述过程中,我们看到至少两个性能瓶颈:(引用) 如果我们有10亿个数据,Mapper会生成10亿个键值对在网络间进行传输,但如果我们只是对数据求最大值,那么很明显的Mapper只需要输出它所知道的最大值即可.这样做不仅可以减轻网络压力,同样也可以大幅度提高程序效率. 使用专利中的国家一项来阐述数据

/*  * InputFormat类:  *   * 作用:  * 1.设置输入的形式;  * 2.将输入的数据按照相应的形式分割成一个个spilts后再进一步拆分成<key,value>对作为Mapper的输入:  * 3.默认使用TextInputFormat类进行处理;  * 4.可以通过job.setInputFormatClass()方法进行设置;  *   * */ /*  * Mapper类   *   * 作用:  * 1.接受MapReduce框架处理后的<key,va

转载:http://blog.csdn.net/ppby2002/article/details/20611737 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><!DOCTYPE mapper PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Mapper 3.0//EN" "http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-mapper.dtd">

---恢复内容开始--- 1.解析Partiton 把map任务的输出的中间结果按照key的范围进行划分成r份,r代表reduce任务的个数.hadoop默认有个类HashPartition实现分区,通过key对reduce的个数取模(key%r),这样可以保证一段范围内的key交由一个reduce处理.以此来实现reduce的负载均衡.不至于使有些reduce处理的任务压力过大,有些reduce空闲. 如果我们对hadoop本身的分区算法不满意,或者我们因为我们的业务需求,我们可以自定义一个类

问题导读:1.Scheduler任务中Distributed Plan.Scan Range是什么?2.Scheduler基本接口有哪些?3.QuerySchedule这个类如何理解?4.SimpleScheduler接口如何实现的? Scheduler的任务 1.相关概念:Distributed Plan 在Frontend中已经把SQL转换成了single node plan,然后又将其切分成了distributed plan.代码见Planner::createPlan和Distribut

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

Mapper映射文件,作用是用来配置SQL映射语句,根据不同的SQL语句性质,使用不同的标签,mapper文件中常用的标签有<iselect>.<insert>.<update>.<delete> 常见增删改查示例 <!-- namespace:此处使用包名+文件名 的形式 --> <mapper namespace="com.sl.mapper.ProductMapper"> <!--select – 映射

1 Mapper映射器是什么 是符合映射文件要求的接口 接口要求 a. 方法名要与sql的id一致. b. 方法的参数类型要与parameterType一致. c. 方法的返回类型要与resultType一致. 映射文件要求 namespace必须等于接口名(包含包名) 增加笔记(2017年5月19日09:19:46) Mapper映射器的作用:如果我们不使用Mapper映射器,那么我们就必须调用SqlSession的相应方法区执行相应的增.删.改.查操作:如果我们使用了Mapper映射器,那么

为什么reducer最好是纯函数? 首先你得看看文档怎么说reducer的作用的,‘接收旧的 state 和 action,返回新的 state’,他起的是一个对数据做简单处理后返回state的作用. 为什么只起这个作用? 因为redux把reducer设计成只负责这个作用,所以reducer的职责不允许有副作用,副作用简单来说就是不确定性,如果reducer有副作用,那么返回的state就不确定. 举个例子,你的reducer就做了一个value = value + 1这个逻辑,然后返回sta