【图文解析 】MapReduce 多 Job 串联

最新推荐文章于 2023-07-18 16:09:27 发布
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本文探讨了在MapReduce框架中实现多Job串联处理的策略，通过实例详细讲解了如何利用JobControl确保任务间的依赖关系，使后续Job在前一Job完成后启动。

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MapReduce 多 Job 串联 


1、需求 
一个稍复杂点的处理逻辑往往需要多个 MapReduce 程序串联处理，多 job 的串联可以借助 MapReduce 框架的 JobControl 实现 
2、实例 
以下有两个 MapReduce 任务，分别是 Flow 的 SumMR 和 SortMR，其中有依赖关系：SumMR 的输出是 SortMR 的输入，所以 SortMR 的启动得在 SumMR 完成之后 
 
以下是代码实现：

MapReduce典型编程场景——多Job串联
Sven119的博客
12-14 1716
主要说一下多job串联的使用方法
MapReduce编程场景之多Job串联
lv_hulk的博客
02-17 296
MapReduce编程场景之多Job串联 （一）需求 一个稍复杂点的处理逻辑往往需要多个 MapReduce 程序串联处理，多 job 的串联可以借助MapReduce 框架的 JobControl 实现 （二）分析 有两个 MapReduce 任务，分别是 Flow 的 SumMR 和 SortMR，其中有依赖关系：SumMR的输出是 SortMR 的输入，所以 SortMR 的启动得在 Sum...
hadoop mapreduce多表关联join多个job相互依赖传递参数
06-26
mapreduce多表关联join多个job相互依赖传递参数
MapReduce 多job串联
大数据流浪法师的学习笔记与分享
11-26 322
一个稍复杂点的处理逻辑往往需要多个mapreduce程序串联处理，多job的串联可以借助mapreduce框架的JobControl实现 示例代码： ControlledJob cJob1 = new ControlledJob(job1.getConfiguration()); ControlledJob cJob2 = new ControlledJob(job2.get...
4，wordcount 多MapReduce任务的串联
wonderboyLU的博客
07-16 663
一，combiner实验: Map阶段结束后，产生的键值对的value全为1，为了减少map将键值对传到节点上时用过多的时间和内存，减少reduce端聚合的次数，在map之后reduce之前，先将每个map任务产生的相同key值的value进行一次合并。由于在wordcount中combiner操作与reduce操作是一样的，所以Mycombiner类代码内容与reducer一样。 在编写完combiner类之后，要在主类下进行设置。如下图： 其他类不变。 二，多mapRedu...
MapReduce多Job串联及Partitioner
树深时见鹿_ic的博客
09-05 233
数据： Input： name hwl chinese 100 math 100 english 55 name lh chinese 99 math 45 english 54 name zs chinese 52 math 95 english 51 name bb chinese 96 math 89 english 57 name lk chinese 71 math 60 english...
Hadoop: MapReduce2多个job串行处理 复杂的MapReduce处理中，往往需要将复杂的处理过程，分解成多个简单的Job来执行，第1个Job的输出做为第2个Job的输入，相互之间有一
清纯玉面可爱小郎君
09-09 2524
Hadoop: MapReduce2多个job串行处理 复杂的MapReduce处理中，往往需要将复杂的处理过程，分解成多个简单的Job来执行，第1个Job的输出做为第2个Job的输入，相互之间有一定依赖关系。以上一篇中的求平均数为例，可以分解成三个步骤： 1. 求Sum 2. 求Count 3. 计算平均数 每1个步骤看成一个Job，其中Job3必须等待Job1、Job2完成，并...
MapReduce核心思想图文详解
08-26
对于复杂的业务逻辑，需要通过串联多个MapReduce作业来实现，每个作业处理一部分逻辑。 - **灵活性**：虽然直接在MapReduce中实现多阶段处理受限，但可以通过使用Hadoop的管道（Pipes）或YARN（Yet Another ...
关于Mapreduce中多任务串联执行的认识
zhigang1007的博客
10-25 1751
最近加深了下Mapreduce的分布计算框架的理解，处理一些业务逻辑时，发现需要多个mapreduce程序才能完成。为了降低代码执行的繁琐度，将多个main文件合成一个，研究了下多任务的串联执行。下面就开始说说我的认识吧！ 业务逻辑是比较普遍的求共同好友的测试。一般而言，根据业务逻辑，需要编写两个mapreduce程序，分别放在两个java文件中，先后执行才能获取最终的结果。下面是我将两
MapReduce高阶实现
04-19
MapReduce高阶实现
多个MapReduce之间的嵌套
yanzhelee
07-13 6560
多个MapReduce之间的嵌套在很多实际工作中，单个MR不能满足逻辑需求，而是需要多个MR之间的相互嵌套。很多场景下，一个MR的输入依赖于另一个MR的输出。结合案例实现一下两个MR的嵌套。 Tip：如果只关心多个MR嵌套的实现，可以直接跳到下面《多个MR嵌套源码》章节查看案例描述根据log日志计算log中不同的IP地址数量是多少。测试数据如下图所示： 该日志中每个字段都是用Tab建分割的。
hadoop的mapreduce串联执行
congtuo7221的博客
09-01 189
importjava.io.IOException; importjava.util.Iterator; importorg.apache.commons.logging.Log; importorg.apac...
高阶MapReduce(1)-链接多个MapReduce作业
03-29 7835
许多复杂的任务需要分解成简单任务，每个任务通过MapReduce作业来完成。Hadoop支持将多个MapReduce链接成更大得作业。 1.顺序链接MapReduce作业 类似于Unix中的管道： mapreduce-1 | mapreduce-2 | mapreduce-3 ...... 每一个阶段创建一个job，并将当前输入路径设为前一个的输出。在最后阶段删除链上生成的中间数据
Hadoop-14
Denovo的博客
03-01 222
倒排索引实战（多job串联） 0）需求：有大量的文本（文档、网页），需要建立搜索索引 a.txt: atguigu pingping atguigu ss atguigu ss b.txt atguigu pingping atguigu pingping pingping ss c.txt atguigu ss atguigu pingping 最终输出结果： （1）第一次预期输出结果 ...
MapReduce功能实现七---小综合(多个job串行处理计算平均值)
小强签名设计 的博客
07-28 2207
复杂的MapReduce处理中，往往需要将复杂的处理过程，分解成多个简单的Job来执行，第1个Job的输出做为第2个Job的输入，相互之间有一定依赖关系。下面以求平均值为例 1. 求Sum 2. 求Count 3. 计算平均数 [hadoop@h71 q1]$ vi ceshi.txt 2 8 8 3 2 3 5 3 0 2 7 [hadoop@h71 q1
MapReduce之多个Job串联的案例
Sun's Blog
08-17 916
文章目录需求分析代码实现输出结果 需求 有三个文件，里面记录着一些单词，请统计每个单词分别在每个文件出现的次数。 数据输入 期待输出 比如：atguigu c.txt–>2 b.txt–>2 a.txt–>3 分析 如果一个需求，一个MRjob无法完成，可以将需求拆分为若干Job，多个Job按照依赖关系依次执行！ Job1： Mapper： 默认一个MapTask只处理一个切片的数据，默认的切片策略，一个切片只属于一个文件。 keyin-valuein：atguigu pingping
多个mapreduce工作相互依赖处理方法完整实例（JobControl）
MN唐Ms
07-25 534
        处理复杂的要求的时候，有时一个mapreduce程序时完成不了的，往往需要多个mapreduce程序，这个时候就要牵扯到各个任务之间的依赖关系，所谓依赖就是一个M/R Job 的处理结果是另外的M/R 的输入，以此类推，完成几个mapreduce程序，得到最后的结果，下面将直接贴出一个例子的全部代码，因为为了找一个完整的例子实在是太难了，今天找了半天才把这个问题解决。    ...
MapReduce的多job串联(超级详细)
互联网知识分享
07-18 565
MapReduce是一种并行计算模型，旨在处理大规模数据集。它将计算任务拆分成可并行处理的小任务，并在多台计算机上同时执行，以提高计算速度和效率。在某些情况下，我们可能需要将多个MapReduce任务连接在一起，以实现更复杂的数据处理和分析流程。这种多job串联的方法使得我们可以在每个任务的输出结果上继续进行后续的计算。本文将探讨如何在MapReduce模型中实现多job串联，并提供相关的代码案例。我们将介绍MapReduce的理论基础，然后详细解释多job串联的方法，并给出一个实际案例来说明。
深入解析MapReduce集群Job提交源码过程
MapReduce Job集群提交过程的源码跟踪及分析，是指深入Hadoop MapReduce框架的内部，去了解一个MapReduce任务是如何在集群中被提交、初始化、调度和执行的。这一过程涉及到了多个组件之间的协作，包括客户端、...
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