风不止步的博客

一.介绍Hadoop MapReduce是一个分布式并行框架。用于轻松编程，以可靠、容错的方式在大型集群(数千个节点)的商用硬件上并行处理大量数据(TB级别数据)。 虽然Hadoop框架是用Java实现的，但MapReduce应用程序不需要用Java编写，也可以使用其他语言编写。 Hadoop Streaming：是一个实用的程序，它允许用户运行的作业使用任何可执行文件创建(例如shell...

Hadoop中的文件格式大致上分为面向行和面向列两类： 面向行：同一行的数据存储在一起，即连续存储。SequenceFile,Avro Datafile。采用这种方式，如果只需要访问行的一小部分数据，亦需要将整行读入内存，推迟序列化一定程度上可以缓解这个问题，但是从磁盘读取整行数据的开销却无法避免。面向行的存储适合于整行数据需要同时处理的情况。 面向列：整个文件被切割为若干列数据，每一...

9.MR源码分析_****MappTaskShuffleReduceTask操作：Eclipse —> Search —> Java —> Search For

1.Mapper在上一节我们看到了FileInputFormat把数据进行分片，然后提供RecordReader给Mapper。我们看看Mapper会如何处理：/** * Mappers是多个将input records转换为中间临时records的单个任务。 * 转换后的中间records不需要与input recordsx类型相同。 * 一个给定的<k,v>可能映...

FilelnputFormat是针对文件的基础类，它继承自InputFormat类。InputFormat是一个抽象类，所有的输入格式类都继承自InputFormat。它的子类有专门用于读取普通文件的FileInputFormat，还有用来读取数据库的DBInputFormat等等。/** * Map-Reduce框架依赖于作业的InputFormat: * 1.验证Job的输入规范。...

一.执行命令:设置MR参数yarn jar hdp-jar-with-dependencies.jar \cn.tl.WordCount \-Dmapred.output.compress=true \-Dmapred.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec \-Dmapred.redu...

一.MapReduce WordCountMapReduce将作业的整个运行过程分为两个阶段：Map阶段Reduce阶段。Map阶段由一定数量的Map Task组成，例如：输入数据格式解析：InputFormat 输入数据处理：Mapper 数据分组：Partitioner 数据按照key排序 本地规约：Combiner（相当于local reducer，可选） 将任务输出保...

一.MapReduce运行机制Client：提交MapReduce作业 ResourceManager：负责集群资源的统一管理和调度 NodeManager：它主要负责自己本身节点的资源管理和使用，以及定时向RM汇报本节点的资源使用情况 ApplicationMaster：主要负责应用程序的管理 HDFS：在其他角色间共享数据文件二.MapReduce框架MapReduce作...

1.黑名单过滤package cn.tl.mr;import java.io.ByteArrayOutputStream;import java.io.IOException;import java.util.Arrays;import java.util.HashSet;import java.util.Set;import org.apache.hadoop.conf.C...