Hadoop MapReduce工作原理
第一部分:MapReduce工作原理
<span style="font-size:18px;"><property>
<name>mapred.jobtracker.taskScheduler</name>
<value>org.apache.hadoop.mapred.FairScheduler</value>
</property>
<property>
<name>mapred.fairscheduler.allocation.file</name>
<value>/opt/hadoop/conf/allocations.xml</value>
</property>
<property>
<name>mapred.fairscheduler.poolnameproperty</name>
<value>pool.name</value>
</property></span>
<span style="font-size:18px;"> 内容为
<?xml version="1.0"?>
<alloctions>
</alloctions>
样例:
<pool name="sample_pool">
<minMaps>5</minMaps>
<minReduces>5</minReduces>
<weight>2.0</weight>
</pool>
<user name="sample_user">
<maxRunningJobs>6</maxRunningJobs>
</user>
<userMaxJobsDefault>3</userMaxJobsDefault></span>
•MapReduce的类型 使用键值对作为输入类型(key,value)
文件输入
文本输入
二进制输入
多文件输入
数据库输入
接下来是在linux系统上安装hadoop集群,详细的内容下篇继续……
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