1. OutputFormat接口 OutputFormat为输出格式接口,主要用于描述输出数据的格式,它能将输出的键值对写入特定格式的文件中.输出格式的层次结构如下 2. 文本输出 Hadoop默认的输出格式为文本输出格式TextOutputFormat,其键和值可以使任意类型的,因为该输出方式会调用toString()方法将它们转化为字符串.每个键/值对由制表符进行分割,当然也可以设定 mapreduce.output.textoutputformat.separator 属性(旧版本 AP

MapReduce Types MapReduce是一个简单的数据处理模型,map与reduce的输入和输出类型都为key-value形式的键值对. map: (K1, V1) → list(K2, V2) reduce: (K2, list(V2)) → list(K3, V3) 一般来讲,map的输入key与输出value类型(K1,V1)不同于map的输出类型(K2,V2).reduce的输入类型比如与map的输出类型保持一致,reduce的输出类型可能会有不同的形式(K3,V3).下面是

hadoop深入研究:(十三)--序列化框架 Mapreduce之序列化框架(转自http://blog.csdn.net/lastsweetop/article/details/9376495) 框架简介 大部分的MapReduce程序都使用Writable键–值对作为输入和输出,但这并不是Hadoop强制使用的,其他序列化机制也能和Hadoop配合,并应用于MapReduce中. 目前,除了前面介绍过的Java序列化机制和Hadoop使用的Writable机制,还流行其他序列化框架,如Had

一.输入格式 (1)输入分片记录 ①JobClient通过指定的输入文件的格式来生成数据分片InputSplit: ②一个分片不是数据本身,而是可分片数据的引用: ③InputFormat接口负责生成分片: 源码位置:org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input包(新) org.apache.hadoop.mapred.lib 包(旧) 查看其中FileInputFormat类中的getSplits()方法: computeSplitSize()函数决定分片大小:

文件是 MapReduce 任务数据的初始存储地.正常情况下,输入文件一般是存储在 HDFS 里面.这些文件的格式可以是任意的:我们可以使用基于行的日志文件, 也可以使用二进制格式,多行输入记录或者其它一些格式.这些文件一般会很大,达到数十GB,甚至更大.那么 MapReduce 是如何读取这些数据的呢?下面我们来学习 InputFormat 接口 1.InputFormat接口 InputFormat接口决定了输入文件如何被 Hadoop分块(split up)与接受.InputFormat

建立下述测试数据,通过MapReduce统计每个班级学生数及成绩和. 代码如下: public string SumStudentScore() { var collection = _dataBase.GetCollection("StudentInfo"); //按照班级(Class)进行分组统计,并将每条记录的记录数(1)和成绩(this.Score)作为Reduce参数 string mapFunction = @"function(){ emit(this.Clas

在比较四中压缩方法之前,先来点干的,说一下在MapReduce的job中怎么使用压缩. MapReduce的压缩分为map端输出内容的压缩和reduce端输出的压缩,配置很简单,只要在作业的conf中配置即可 //配置压缩 conf.setBoolean("mapred.out.compress", true);//配置map输出的压缩 conf.setBoolean("mapred.output.compress", true); //配置reduce输出的压缩

1. 项目需求 我们取有一份学生五门课程的期末考试成绩数据,现在我们希望统计每个学生的总成绩和平均成绩. 样本数据如下所示,每行数据的数据格式为:学号.姓名.语文成绩.数学成绩.英语成绩.物理成绩.化学成绩. 19020090040 秦心芯 123 131 100 95 100 19020090006 李磊 99 92 100 90 100 19020090017 唐一建 90 99 100 89 95 19020090031 曾丽丽 100 99 97 79 96 19020090013 罗开

1. InputFormat接口 InputFormat接口包含了两个抽象方法:getSplits()和creatRecordReader().InputFormat决定了Hadoop如何对文件进行分片和接收, 它能够从一个 job 中得到一个 split 集合(InputSplit[]),然后再为这个 split 集合配上一个合适的 RecordReader(getRecordReader)来读取每个split中的数据.InputFormat接口的实现细节如下. public abstract

输入格式 1.输入分片与记录 2.文件输入 3.文本输入 4.二进制输入 5.多文件输入 6.数据库格式输入 1.输入分片与记录 1.JobClient通过指定的输入文件的格式来生成数据分片InputSplit. 2.一个分片不是数据本身,而是可分片数据的引用. 3.InputFormat接口负责生成分片. InputFormat 负责处理MR的输入部分,有三个作用: 验证作业的输入是否规范. 把输入文件切分成InputSplit. 提供RecordReader 的实现类.把InputSplit

不多说,直接上代码. 代码 package zhouls.bigdata.myMapReduce.ScoreCount; import java.io.DataInput; import java.io.DataOutput; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.io.WritableComparable; /** * 学习成绩读写类 * 数据格式参考:19020090017 小讲 90 99 100 89 95 * @aut

推荐 MapReduce分析明星微博数据 http://git.oschina.net/ljc520313/codeexample/tree/master/bigdata/hadoop/mapreduce/05.%E6%98%8E%E6%98%9F%E5%BE%AE%E5%8D%9A%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%88%86%E6%9E%90?dir=1&filepath=bigdata%2Fhadoop%2Fmapreduce%2F05.%E6%98%8E%E6%98%9F%E5%

hadoop mapreduce 中的map 和reduce 函数遵循下面的形式 map: (K1, V1) → list(K2, V2) reduce: (K2, list(V2)) → list(K3, V3) 能够从源码中看出为什么是这种类型: map: (K1, V1) → list(K2, V2) reduce: (K2, list(V2)) → list(K3, V3) public class Mapper<KEYIN, VALUEIN, KEYOUT, VALUEOUT> {

import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Job; import org.apache.hadoop.ma

MapReduce的类型 默认的MR作业 默认的mapper是Mapper类,它将输入的键和值原封不动地写到输出中 默认的partitioner是HashPartitioner,它对每条记录的键进行哈希操作以决定该记录应该属于哪个分区(每个分区对应于一个reduce任务) 默认的reducer是Reducer类,它将所有的输入写到输出中 map任务的数量等于输入文件被划分成的块数 reduce任务的个数的选择: 一个经验法则是目标reducer保持在每个运行5分钟左右且产生至少一个HDFS块的输

InputFormat 接口决定了mapreduce如何切分输入文件. InputFormat 由getspilit和createRecordReader组成,getspilit主要是标记分片的初始位置和大小,获取inputSplit,createRecordReader配合getspilit的信息生成一个RecordReader,用来从inputSplit中读取数据. NLineInputFormat: 默认情况下在对输入文件进行拆分时,会按block块的大小分成多个InputSplit,In

1.1 需求 无论hdfs还是mapreduce,对于小文件都有损效率,实践中,又难免面临处理大量小文件的场景,此时,就需要有相应解决方案 1.2 分析 小文件的优化无非以下几种方式: 1.  在数据采集的时候,就将小文件或小批数据合成大文件再上传HDFS: 2.  在业务处理之前,在HDFS上使用mapreduce程序对小文件进行合并. 自定义inputformat,将hdfs上面已经存在的多个小文件合并成一个sequenceFile, sequenceFile也是一种文件格式:里面装的内容就

在上一节我们分析了TaskTracker如何对JobTracker分配过来的任务进行初始化,并创建各类JVM启动所需的信息,最终创建JVM的整个过程,本节我们继续来看,JVM启动后,执行的是Child类中的Main方法,这个方法是如何执行的. 1,从命令参数中解析相应参数,获取JVMID.建立RPC连接.启动日志线程等初始化操作: 父进程(即TaskTracker)在启动子进程时,会加入一些参数,如本机的IP.端口.TaskAttemptID等等,通过解析可以得到JVMID. String ho

在上面一节我们分析了JobTracker调用JobQueueTaskScheduler进行任务分配,JobQueueTaskScheduler又调用JobInProgress按照一定顺序查找任务的流程,获得了任务之后,将任务封装为TaskTrackerAction数组返回的整个过程.TaskTracker通过心跳响应接收到了这个数组.本节我们继续分析,TaskTracker拿到了这个数组之后,如何对任务进行处理的. 1,TaskTracker在其方法offerService中,将得到的任务加入队

在上一节分析了TaskTracker和JobTracker之间通过周期的心跳消息获取任务分配结果的过程.中间留了一个问题,就是任务到底是怎么分配的.任务的分配自然是由JobTracker做出来的,具体来说,存在一个抽象类:TaskScheduler,主要负责分配任务,继承该类的有几个类: CapacityTaskScheduler.FairScheduler.JobQueueTaskScheduler(LimitTasksPerJobTaskScheduler又继承于该类). 从名字大致可以看出

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