今天在写一个MR的时候,用到了combiner.在使用过程中,遇到了一些问题,特此记录一下. Combiner分为两种,一种是可插拔的,一种是不可插拔的. 可插拔的:Combiner和Reduce的处理逻辑是一样的,可以直接使用Reduce类进行处理.如果去掉Combiner,不影响结果. 不可插拔:Combiner和Reduce的处理逻辑不一样,如果去掉Combiner,会影响结果. 在使用不可插拔的Combiner过程中需要注意的是,其输出的key和value要和Map输出的key和valu

MFC中的消息机制没有采用C++中的虚函数机制,原因是消息太多,虚函数内存开销太大.在Qt中也没有采用C++中的虚函数机制,原因与此相同,其实这里还有更深层次上的原因,大体说来,多态的底层实现机制只有两种:1. 一种是按照名称查表2. 一种是按照位置查表两种方式各有利弊,而C++的虚函数机制无条件的采用了后者,导致的问题就是在子类很少覆盖基类函数实现的时候内存开销太大,再加上象界面编程这样子类众多的情况(大概是都不覆盖),基本上C++的虚函数机制就废掉了,于是各家库的编写者就只好自谋生路了,说到

问题描述: 在hadoop中处理多个文件,其中每个文件一个map. 我使用的方法为生成一个文件,文件中包含所有要压缩的文件在HDFS上的完整路径.每个map 任务获得一个路径名作为输入. 在eclipse中调试时,map中处理hdfs上的文件用到的FileSystem对象为整个class中的静态成员变量,在eclipse中运行没有错误,打包成jar提交到集群运行,就会在map函数中 FileStatus fileStatus = tmpfs.getFileStatus(inputdir); 这一

转自:http://blog.csdn.net/jokes000/article/details/7072963 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: 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

1.今天在维护产品目录的时候,发现了个奇葩的事情,eval函数转换出错,查验之后发现字符串中如果加入了换行符就会导致该问题. 2.测试程序 info.file [{productDirIds:'1',productDirName:'PC服务器'},{attributes:'hello nice'}] public static void main(String[] args) throws FileNotFoundException {        Scanner sc = new Scann

一.实例描述 在这个实例里我们使用简单的数据集,里面包含多条数据,每条数据由姓名.年龄.性别和成绩组成.实例要求是按照如下规则归档用户. 1.找出年龄小于20岁中男生和女生的最大分数 2.找出20岁到50岁男生和女生的最大分数 3.找出50岁以上的男生和女生的最大分数 样例输入: 样例输出: 1.年龄小于20岁中男生和女生的最大分数 2.20岁到50岁男生和女生的最大分数 3.50岁以上的男生和女生的最大分数 二.设计思路 基于实例需求,我们通过以下几步完成:第一步,编写Mapper类,按需求将

ReLU激活功能并不完美. 它有一个被称为 “ReLU 死区” 的问题:在训练过程中,一些神经元会“死亡”,即它们停止输出 0 以外的任何东西.在某些情况下,你可能会发现你网络的一半神经元已经死亡,特别是使用大学习率时. 在训练期间,如果神经元的权重得到更新,使得神经元输入的加权和为负,则它将开始输出 0 .当这种情况发生时,由于当输入为负时,ReLU函数的梯度为0,神经元就只能输出0了. 为了解决这个问题,你可能需要使用 ReLU 函数的一个变体,比如 leaky ReLU.这个函数定义为Le

Hadoop基础-MapReduce的工作原理第一弹 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 在本篇博客中,我们将深入学习Hadoop中的MapReduce工作机制,这些知识将为我们随后学习写MapReduce高级编程奠定基础. 一.剖析MapReduce作业运行机制 MapReduce是hadoop的编程模型,它的核心思想就是映射(Map)和化简(Reduce). 1>.作业的提交 可以通过一个简单的方法调用来运行MapReduce作业:Job对象的submit()

初识Hadoop.关于MapReduce Hadoop宏观介绍 相对于其他系统的优势 关系型数据库管理系统 为什么不能用配有大量硬盘的数据库进行大规模分析?为什么需要Hadoop? 因为计算机硬盘的发展趋势是:寻址时间的提升远远不如传输速率的提升,如果访问包含大量地址的数据,读取就会消耗很多时间,如果使用Hadoop,更好的利用传输速率,读取花费的时间远远小于传输的时间,提高分析效率. Hadoop发展历史 起源于开源网络搜索引擎Apache Nutch,该项目开始于2002年, 2003年,谷

MapReduce编程模型 在Google的一篇重要的论文MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters中提到,Google公司有大量的诸如Web请求日志.爬虫抓取的文档之类的数据需要处理,由于数据量巨大,只能将其分散在成百上千台机器上处理,如何处理并行计算.如何分发数据.如何处理错误,所有这些问题综合在一起,需要大量的代码处理,因此也使得原本简单的运算变得难以处理. 为了解决上述复杂的问题,Google设计一个新的抽象模型,使用这

第一部分:              初识Hadoop 一.             谁说大象不能跳舞 业务数据越来越多,用关系型数据库来存储和处理数据越来越感觉吃力,一个查询或者一个导出,要执行很长时间,这是因为数据的吞吐量太大了,导致整个程序看上去像一只体型庞大.行动笨拙的大象. Hadoop天生就是来解决数据吞吐量太大的,它可以使大数据的存储和处理变的快速.使得应用程序运行的更加的轻盈.像<Hadoop权威指南>封皮上那句话:"谁说大象不能跳舞?!". 二.     

开始聊mapreduce,mapreduce是hadoop的计算框架,我学hadoop是从hive开始入手,再到hdfs,当我学习hdfs时候,就感觉到hdfs和mapreduce关系的紧密.这个可能是我做技术研究的思路有关,我开始学习某一套技术总是想着这套技术到底能干什么,只有当我真正理解了这套技术解决了什么问题时候,我后续的学习就能逐步的加快,而学习hdfs时候我就发现,要理解hadoop框架的意义,hdfs和mapreduce是密不可分,所以当我写分布式文件系统时候,总是感觉自己的理解肤浅

原文地址:Hadoop Mapreduce分区.分组.二次排序过程详解[转]作者: 徐海蛟 教学用途 1.MapReduce中数据流动   (1)最简单的过程:  map - reduce   (2)定制了partitioner以将map的结果送往指定reducer的过程: map - partition - reduce   (3)增加了在本地先进性一次reduce(优化)过程: map - combin(本地reduce) - partition -reduce2.Mapreduce中Par

开始聊mapreduce,mapreduce是hadoop的计算框架,我学hadoop是从hive开始入手,再到hdfs,当我学习hdfs时候,就感觉到hdfs和mapreduce关系的紧密.这个可能是我做技术研究的思路有关,我开始学习某一套技术总是想着这套技术到底能干什么,只有当我真正理解了这套技术解决了什么问题时候,我后续的学习就能逐步的加快,而学习hdfs时候我就发现,要理解hadoop框架的意义,hdfs和mapreduce是密不可分,所以当我写分布式文件系统时候,总是感觉自己的理解肤浅

1 Map side tuning参数 1.1 MapTask运行内部原理 当map task开始运算,并产生中间数据时,其产生的中间结果并非直接就简单的写入磁盘.这中间的过程比较复杂,并且利用到了内存buffer来进行已经产生的部分结果的缓存,并在内存buffer中进行一些预排序来优化整个map的性能.如上图所示,每一个map都会对应存在一个内存buffer(MapOutputBuffer,即上图的buffer in memory),map会将已经产生的部分结果先写入到该buffer中,这个b

http://www.cnblogs.com/sharpxiajun/p/3151395.html 下面我从逻辑实体的角度讲解mapreduce运行机制,这些按照时间顺序包括:输入分片(input split).map阶段.combiner阶段.shuffle阶段和reduce阶段. 输入分片(input split):在进行map计算之前,mapreduce会根据输入文件计算输入分片(input split),每个输入分片(input split)针对一个map任务,输入分片(input sp

1 Map side tuning参数 1.1 MapTask运行内部原理 当map task开始运算,并产生中间数据时,其产生的中间结果并非直接就简单的写入磁盘.这中间的过程比较复杂,并且利用到了内存buffer来进行已经产生的部分结果的缓存,并在内存buffer中进行一些预排序来优化整个map的性能.如上图所示,每一个map都会对应存在一个内存buffer(MapOutputBuffer,即上图的buffer in memory),map会将已经产生的部分结果先写入到该buffer中,这个b

dfs.block.size 决定HDFS文件block数量的多少(文件个数),它会间接的影响Job Tracker的调度和内存的占用(更影响内存的使用), mapred.map.tasks.speculative.execution=true  mapred.reduce.tasks.speculative.execution=true 这是两个推测式执行的配置项,默认是true 所谓的推测执行,就是当所有task都开始运行之后,Job Tracker会统计所有任务的平均进度,如果某个task

1.为什么需要Hadoop 目前,一块硬盘容量约为1TB,读取速度约为100M/S,因此完成一块硬盘的读取需时约2.5小时(写入时间更长).若把数据放在同一硬盘上,且全部数据均需要同一个程序进行处理,此程序的处理时间将主要浪费在I/O时间上. 在过去几十年,硬盘的读取速度并未明显增长,而网络传输速度此飞速上升. 因此,若把数据分散到多个硬盘上进行存储(如分成100份存储在100个硬盘上),则读取数据所需时间大大减少,并将各节点处理好的结果通过网络进行传输. 但这将导致2个问题 (1)数据被分散到

花了好长时间查找资料理解.学习.总结 这应该是一篇比较全面的MapReduce之WordCount文章了 耐心看下去 1,创建本地文件 在hadoop-2.6.0文件夹下创建一个文件夹data,在其中创建一个text文件 mkdir data cd data vi hello 再在当前文件夹中创建一个apps文件夹,方便后续传jar包 mkdir apps 将文本文件传到HDFS的根目录下 bin/hdfs dfs -put data/hello / 2,程序打jar包并上传到apps目录 3,

1.MapReduce中数据流动   (1)最简单的过程:  map - reduce   (2)定制了partitioner以将map的结果送往指定reducer的过程: map - partition - reduce   (3)增加了在本地先进性一次reduce(优化)过程: map - combin(本地reduce) - partition -reduce2.Mapreduce中Partition的概念以及使用.(1)Partition的原理和作用        得到map给的记录后,