Hadoop中解决跨split问题

最新推荐文章于 2022-12-14 19:48:04 发布
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分类专栏： Hadoop 文章标签： hadoop split
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Split是逻辑分块，通过RecorderReader的进行key-value化输入到Mapper的Map函数。逻辑上，Map由于拆分数据粒度的原因可能会造成需要的数据跨块或者跨Split。遇到这种问题，可以在RecordReader中解决。

常见的就是跨行问题。可以参考：http://blog.iamzsx.me/show.html?id=172007

Hadoop 大量小文件问题及解决方案
SmartSi
12-25 2万+
1. HDFS上的小文件问题小文件是指文件大小明显小于HDFS上块（block）大小（默认64MB）的文件。如果存储小文件，必定会有大量这样的小文件，否则你也不会使用Hadoop（If you’re storing small files, then you probably have lots of them (otherwise you wouldn’t turn to Hadoop)），这样
大数据领域中Hadoop的数据迁移与整合方案
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在企业数字化转型进程中，Hadoop作为主流大数据平台，常面临集群扩容、版本升级、多源数据融合等需求。集群演进：从Hadoop 2.x向3.x升级，或从自建集群迁移至云Hadoop（如AWS EMR、阿里云E-MapReduce）。多源融合：整合关系型数据库（MySQL/Oracle）、日志系统（ELK）、IoT设备等异构数据源到Hadoop数据湖。业务连续性：保障迁移过程中业务系统零中断，数据完整性与一致性不受破坏。
Hadoop中split源码分析
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目的:通过一个简单的单词统计案例进行split信息获取的源码分析实现WordCount的demo代码单词统计的demo代码主要通过三个类来实现,现将代码贴出来主类WordCount:import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.Int
com.mongodb.hadoop.splitter.SplitFailedException
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03-27 857
使用 Spark 链接 MongoDB 数据库时报错：Exception in thread "main" java.io.IOException: com.mongodb.hadoop.splitter.SplitFailedException: Failed to aggregate sample documents. Note that this Splitter implementatio...
Hadoop之split
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文件上传至HDFS之前,InputFormat接口的getSplits方法会将文件划分切割成为若干个可序列化的split 一个大数据的文件一般要划分为若干个split，因此，处理一个split的时间远远小于处理整个大数据文件的时间，根据木桶效应，整个Map处理的速度则是由群集中所有运行map节点的最慢的那个节点决定，如果将splits分成较为细粒度的数据大小，而同时对不同的节点计算机根据其速度分
hadoop之数据分片（split）详解以及map数量控制
君永夜
04-07 5788
1.分片（splits）相关概念 由InputFormat这个接口来定义的，其中有个getSplits方法。这里有一个新的概念：fileSplit。每个map处理一个fileSplit，所以有多少个fileSplit就有多少个map（map数并不是单纯的由用户设置决定的）。 我们来看一下hadoop分片splits的源码： long goalSize = totalSize / (numSplit...
hadoop之split
sunshine_pb的专栏
09-09 1090
1. split大小的计算公式 　　　minSize=max{minSplitSize,mapred.min.split.size} （minSplitSize大小默认为1B） 　　　maxSize=mapred.max.split.size（不在配置文件中指定时大小为Long.MAX_VALUE） 　　　splitSize=max{minSize,min{maxSize,blo
Hadoop框架中Mapreduce常见问题解析
Dream_aju的博客
09-01 766
问题描述 MapReduce是一个运行在分布式文件系统上的一个并行计算框架。它的核心思想可以简单概述成一句话：移动计算而非移动数据，分而治之。 你怎么理解移动计算而不移动数据？ 答：就是将写好的业务逻辑和mapreduce自带的一些组件打包成计算程序，移动到有数据存储的节点上，利用多节点的CPU的并发能力，提高计算效率。 mapreduce是分为两个阶段，map阶段处理的是块文件（原始文件），计算后的结果存储到本地磁盘；reducer阶段要跨节点fetch属于自己要处理的数据，计算后的结果存...
Hadoop集群性能优化：解决大数据处理中的瓶颈问题
[Hadoop集群性能优化：解决大数据处理中的瓶颈问题](https://image.c114.com.cn/20240413/17130078513107.png) # 1. Hadoop集群性能优化概述 大数据分析的需求促使Hadoop集群成为处理海量数据的核心工具，但随着...
Hadoop面试问题总结
Cocobuhui的博客
12-14 313
Hadoop面试问题总结
hadoop mapreduce之切片(split)
祁东握力的博客
06-16 569
如果切片大小与数据块大小一样，那么数据块有多少个，就会有多少个切片，然后每个切片启动一个map task处理。 如果数据块 很小，那么会把很多数据块加起来作为一个切片，然后启动一个map task进行处理。 ...
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潇洒人生的博客
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考究Hadoop中split的计算方法
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Hadoop中block块大小和split切片大小会影响到MapReduce程序在运行过程中的效率、map的个数。在本文中，以经典入门案例WordCount为例，通过debug的方式跟踪源代码，来分析hadoop中split的计算方法。
Hadoop中split数量和reader读取原则
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画一个简单的hadoop执行图 这里我以单词计数为例，在WCapp（在上篇博文《split数量计算法则》有源码）中设置最小切片数值和最大切片数值，把最大切片数值设置成13，即13个字节 要计数的数据 这里有个问题我们把切片值的设的很小，第一个切片读到的内容：hello world t,那么一个切片装不了一行，数据被切断，那么reader是怎么读的呢？ ...
Hadoop中分片split的原理解析
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08-06 4423
一、定义 1、block：block是物理切块，在文件上传到HDFS文件系统后，对大文将以每128MB的大小切分若干，存放在不同的DataNode上； 2、split：split是逻辑切片，在mapreduce中的map task开始之前，将文件按照指定的大小切割成若干个部分，每一部分称为一个split，默认是split的大小与block的大小相等，均为128MB。 注意：在hadoop1....
Hadoop 2.6.4集群启动报错java.io.IOException: All specified directories are fail
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05-26 369
之前在自己本地的电脑上安装了3个linux机器来搭建hadoop集群，前面一段时间是使用三台来进行练习，后面发现电脑内容有点紧，就切换为两台。最近给电脑加了内存之后，就想把三台一起启动了。但是发现之前一直没用的那台没能起来，就去查看日志。 到mini3机器的日志目录，查看日志： 由错误日志可以看出来是当前机器的集群id和nameNode的集群id不相同，导致该节点无法加入集群 ...
Hadoop中Block和Split区别
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Hadoop常见问题及解决办法
cai1273405001的专栏
12-14 644
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Error: java.io.IOException: Spill failed，Error: java.lang.NullPointerException以及hadoop输出结果为空的可能性。
忆林的博客
10-20 1162
最后我说一下那个hadoop有可能出现的输出为空的错误，可能你的代码在什么地方都是对的，但是传值过去就是空，那这个时候你应该去看看你的bean 类的序列化方法有没有全部实现，也就是说你的全部值有没有都传到reduce 的阶段，如果到了reduce阶段这个时候有值是空的时候，你就应该考虑这个问题了。一般来说报这个错误：我这边做一个猜想：应该是你的bean类在传输到reduce的时候出现了一个报错（空指针异常），应该是序列化的时候，因为是顺序读值得有一个为null得话，他读值得时候就会出毛病。
Hadoop技术在人才建设中的应用研究
01-02
### Hadoop 技术在人才培养和教育中的应用研究 #### 基于大数据平台的人才培养模式设计 Hadoop 技术作为一种强大的分布式计算框架，在处理大规模数据集方面表现出色。通过构建基于 Hadoop 的计算机专业画像平台，可以实现对学生学习行为、兴趣爱好以及职业倾向的数据收集与分析[^1]。 该平台能够帮助教师更好地理解学生需求并制定个性化教学方案；同时也为企业提供了精准招聘依据，促进了产学研一体化发展进程。具体来说： - **数据分析能力提升**：利用 MapReduce 编程模型完成复杂查询任务训练学员掌握高效算法编写技巧； ```python from mrjob.job import MRJob class WordCount(MRJob): def mapper(self, _, line): words = line.split() for word in words: yield (word.lower(), 1) def reducer(self, key, values): yield (key, sum(values)) if __name__ == '__main__': WordCount.run() ``` - **实践项目驱动课程设置**：围绕实际应用场景布置作业题目如社交网络关系挖掘、电子商务推荐系统等案例来增强学生的动手能力和解决现实问题的信心； - **跨学科合作机会创造**：鼓励不同背景的学生组成团队共同参与开源社区贡献代码或参加国内外知名竞赛活动从而拓宽视野增长见识。 #### 构建智能化评估体系支持终身学习理念 为了适应快速变化的技术环境和个人成长路径规划的需求，有必要引入机器学习方法论改进传统考核方式向更加灵活公正的方向转变。借助 Spark MLlib 库提供的多种分类器和支持向量机等功能模块可轻松搭建起一套完善的在线评测机制用于实时跟踪记录每位参与者的学习进度状况并给出针对性改进建议报告单。 此外，还可以考虑集成自然语言处理工具包 NLTK 或者 Gensim 来解析论坛帖子评论区留言等内容资源从中提炼有价值的信息反馈给授课老师作为调整教材内容难易程度的重要参考指标之一。
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