Chain MapReduce Jobs

最新推荐文章于 2024-09-30 12:52:47 发布
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#大数据

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

References

http://stackoverflow.com/questions/2499585/chaining-multiple-mapreduce-jobs-in-hadoop

https://developer.yahoo.com/hadoop/tutorial/module4.html#chaining

http://blogs.msdn.com/b/avkashchauhan/archive/2012/03/29/how-to-chain-multiple-mapreduce-jobs-in-hadoop.aspx

Flink 极简教程: 架构及原理 Apache Flink® — Stateful Computations over Data Streams
AI天才研究院
12-27 9587
Flink 极简教程: 架构及原理 Apache Flink® — Stateful Computations over Data Streams 关键词 分布式流处理 分布式计算引擎 All streaming use cases Event-driven Applications Stream & Batch Analytics Data Pipelines &a...
Apache Flink®极简教程: 架构及原理 Stateful Computations over Data Streams
AI天才研究院
12-28 9599
Flink 极简教程: 架构及原理 Apache Flink® — Stateful Computations over Data Streams关键词分布式流处理分布式计算引擎All s...
优化Map Reduce Jobs，技术实现投资回报
09-21 580
一说到大数据，就不得不提Hadoop；一提到Hadoop，就必要关注Map/Reduce。众所周知，作为一个使用简易的软件框架，基于Map/Reduce的应用程序能够运行在由上千个商用机器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理TB级别以上的数据集。讲述Map/Reduce的框架构成和逻辑工作原理的文章已经很多，这些博文都不错（可以在雅虎开源社区搜索下），但是这些文章尽管解释了技术层面，但
MapReduce编程job概念
weixin_42272887的博客
08-19 729
在Hadoop中，每个MapReduce任务都被初始化为一个job,每个job又可分为两个阶段:map阶段和reduce阶段。这两个阶段分别用两个函数来表示。Map函数接收一个<key,value>形式的输入，然后同样产生一个<key,value>形式的中间输出，Hadoop会负责将所有具有相同中间key值的value集合在一起传递给reduce函数，reduce函数接收一个如<key,(list of values)>形式的输入，然后对这个value集合进行...
Hadoop学习——MapReduce的job机制和job链介绍
凌大大的博客
12-28 6603
  前边写了MapReduce的介绍、以及四大组件、序列化机制和排序。   这一篇记录一下MapReduce相关的job机制，对于在代码里，我们总要有一个Driver，比如下边： public static void main(String[] args) throws Exception { Configuration conf = new Configuration(); //获取j...
MapReduce剖析笔记之二：Job提交的过程
weixin_30520015的博客
08-17 235
上一节以WordCount分析了MapReduce的基本执行流程，但并没有从框架上进行分析，这一部分工作在后续慢慢补充。这一节，先剖析一下作业提交过程。 在分析之前，我们先进行一下粗略的思考，如果要我们自己设计分布式计算，应该怎么设计呢？假定有100个任务要并发执行，每个任务分别针对一块数据，这些数据本身是分布在多个机器上的，主要面临哪些问题？ 1、数据如何分布是首先面临的问题，可能...
hadoop 之 mapreduce job 案例练习
Sylvia_D507的博客
10-05 573
mapreduce job 案例 官网要求： 1、Make the HDFS directories required to execute MapReduce jobs: $ bin/hdfs dfs -mkdir /user $ bin/hdfs dfs -mkdir /user/&amp;lt; username&amp;gt; 2、Copy the input files into the distri...
MapReduce 和 Spark 相比的缺点
最新发布
Keep Coding
09-30 968
1. 中间结果写入磁盘（Materialization of Intermediate Results） MapReduce 需要将中间结果写入磁盘（例如 HDFS），以确保数据在节点故障时不丢失。虽然这种机制提高了可靠性，但频繁的磁盘 I/O 操作显著降低了性能，特别是在大规模数据处理的场景下。相比之下，Spark 将大部分中间数据保存在内存中，从而大大减少了磁盘读写的开销，速度更快。 2. 任务链优化不足（Lack of Task Chain Optimization） 在 MapReduce 中，
【LangChain】概要(Summarization)
山鬼谣的专栏
07-15 5998
您还可以在该链上使用您自己的prompt。在此示例中，我们将用意大利语回复。# 该prompt说：要用意大利语做摘要 prompt_template = """Write a concise summary of the following:{text}
Hive DDL操作
chooser007的博客
06-16 258
1、hive数据组成：Databases、Tables、Partitions、Buckets(orClusters) fei'q
对Online Aggregation for Large MapReduce Jobs理解
qq_40504899的博客
08-16 333
最近在研读有关在线聚集的论文，粘出一些自己的理解和大家分享，有理解不当之处，还请各位指正。本文是对Online Aggregation for Large MapReduce Job文章的理解。 背景知识 Mapreduce模型是大数据处理的一个重要模型，它处理速度快，节点可伸缩，但仍然有其缺陷。一般认为它只适合线下任务，不适合线上任务。因为其只有在处理完全部数据之后才能得到最终结果，用户是无...
【大数据之Hadoop】十、MapReduce中job提交流程源码分析
阿宁的博客
04-07 497
源码中：job提交三个信息（jar包，xml，切片信息），在本地不需要提交jar包，只有在集群上才需要提交。
How to chain multiple MapReduce jobs in Hadoop
韩王-信
12-19 1339
When running MapReduce jobs it is possible to have several MapReduce steps with overall job scenarios means the last reduce output will be used as input for the next map job. Map1 -> Reduce1 -> Map2
Hadoop之——MapReduce job的几种运行模式
爱笑的博客
12-26 1万+
需要的jar包 \share\hadoop\common下的jar和其子目录下lib中的jar \share\hadoop\hdfs下的jar和其子目录下lib中的jar \share\hadoop\mapreduce下的jar和其子目录下lib中的jar \share\hadoop\yarn下的jar和其子目录下lib中的jar WordCountMapper.java pac
Map、Reduce和Job方法总结
dingqiu6346的博客
09-14 647
map方法： map的方法 public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {…} key:偏移量，一般为0，用不到 value：每行的值 context：可以记录输入的key和value 例如：context.w...
总结：详细讲解MapReduce过程(整理补充)
热门推荐
MrLevo520的博客
08-06 2万+
关于整理 此文百分之七十摘自我认为讲的很清楚的博客，我都贴了地址，很感谢这些博主的无私奉献！我再将一些自己的实例代码和知识点的补充加入进去，希望能更好的理解mapreduce的整个过程。 从启动和资源调度来看MapReduce过程首先-先了解一下必知概念 From：MapReduce工作原理图文详解，JobTracker和TaskTracker概述客户端（Client）：编写mapreduc
MapReduce编程(入门篇)
落叶翩翩的优快云博客
09-09 3198
一. MapReduce 编程模型 还是以一个经典的图片来说明问题. 1. 首先, 我们能确定我们有一份输入, 而且他的数据量会很大 2. 通过split之后, 他变成了若干的分片, 每个分片交给一个Map处理 3. map处理完后, tasktracker会把数据进行复制和排序, 然后通过输出的key 和value进行 partition的划分, 并把partition相同的map输
MapReduce中job参数及设置map和reduce的个数
辉哥大数据
06-02 1万+
map的个数 在map阶段读取数据前，FileInputFormat会将输入文件分割成split。split的个数决定了 map的个数。 影响map个数，即split个数的因素主要有： 1）HDFS块的大小，即HDFS中dfs.block.size的值。如果有一个输入文件为1024m，当块为 256m时，会被划分为4个split；当块为128m时，会被划分为8个split。 2
MapReduce工作流程(Job与Shuffle)总结
Biubiubiu!
02-29 1164
MapReduce 工作流程 1、MapReduce作业执行流程 1.1、提交作业 客户端向ResourceManager提交作业。首先，用户需要将所有应该配置的参数根据需求配置好。作业提交之后，就会进入自动化执行。在这个过程中，用户只能监控程序的执行情况和强制中断作业，但是不能对作业的执行过程进行任何干预。 提交作业的基本过程如下： （1）、客户端通过**Runjob()**方法启动作业提交。...
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