前言 前面一篇博文写的是Combiner优化MapReduce执行,也就是使用Combiner在map端执行减少reduce端的计算量. 一.作业的默认配置 MapReduce程序的默认配置 1)概述 在我们的MapReduce程序中有一些默认的配置.所以说当我们程序如果要使用这些默认配置时,可以不用写. 我们的一个MapReduce程序一定会有Mapper和Reducer,但是我们程序中不写的话,它也有默认的Mapper和Reducer. 当我们使用默认的Mapper和Reducer的时候,m…

前面我们使用HDFS进行了相关的操作,也了解了HDFS的原理和机制,有了分布式文件系统我们如何去处理文件呢,这就的提到hadoop的第二个组成部分-MapReduce. MapReduce充分借鉴了分而治之的思想,将一个数据的处理过程分为Map(映射)和Reduce(处理)两步.那么用户只需要将数据以需要的格式交给reduce函数处理就能轻松实现分布式的计算,很多的工作都由mapReduce框架为我们封装好,大大简化了操作流程. 1 MapReduce的编程思想 MapReduce的设计思路来源…

Mapper的处理过程: 1.1. InputFormat 产生 InputSplit,并且调用RecordReader将这些逻辑单元(InputSplit)转化为map task的输入.其中InputSplit是map task处理的最小输入单元的逻辑表示. 1.2. 在客户端代码中调用Job类来设置参数,并执行在hadoop集群的上的MapReduce程序. 1.3. Mapper类在Job中被实例化,并且通过MapContext对象来传递参数设置.可以调用Job.getConfigurat…

0.preliminary 环境搭建 Setup development environment Download the latest version of MRUnit jar from Apache website: https://repository.apache.org/content/repositories/releases/org/apache/mrunit/mrunit/. For example if you are using the Hadoop version 1.0…

----------此文章.笔者按着tachyon官网教程进行安装并记录. (本地安装tachyon具体解释:http://blog.csdn.net/u012587561/article/details/51039977 ) 笔者执行环境: tachyon0.8.2 hadoop2.7.1(笔者之后用hadoop2.6版本号,也建议用2.6版本号) ubuntu14.04(虚拟机共三台) 使用Hadoop 2.x 假设你正在使用2.x版本号的Hadoop集群,你应该不须要像上面那样在core-…

环境 VirtualBox 6.1 IntelliJ IDEA 2020.1.1 Ubuntu-18.04.4-live-server-amd64 jdk-8u251-linux-x64 hadoop-2.7.7 安装伪分布式Hadoop 安装伪分布式参考:Hadoop安装教程_单机/伪分布式配置_Hadoop2.6.0(2.7.1)/Ubuntu14.04(16.04) 这里就不再累述,注意需要安装yarn. 还就是我使用的是仅主机网络模式. 启动成功后,使用jps,显示应该有以下几项: 修改…

原文:http://my.oschina.net/wstone/blog/365010#OSC_h3_13 (WJW)高可用,完全分布式Hadoop集群HDFS和MapReduce安装配置指南 [X] 安装环境: [X] 编译hadoop [1] 拷贝hadoop-2.2.0-src.tar.gz到hadoop84的/opt目录下,然后执行: [2] YUM安装依赖库: [3] 下载并安装配置:protobuf [4] 下载并配置:findbugs [5] 构建二进制版Hadoop [X] 安装…

第一题 下面是三种商品的销售数据 要求:根据以上数据,用 MapReduce 统计出如下数据: 1.每种商品的销售总金额,并降序排序 2.每种商品销售额最多的三周 第二题:MapReduce 题 现有如下数据文件需要处理: 格式:CSV 数据样例: user_a,location_a,2018-01-01 08:00:00,60 user_a,location_a,2018-01-01 09:00:00,60 user_a,location_b,2018-01-01 10:00:00,60 us…

MapReduce Tutorial(个人指导) Purpose(目的) Prerequisites(必备条件) Overview(综述) Inputs and Outputs(输入输出) MapReduce - User Interfaces(用户接口) Payload(有效负载) Mapper Reducer Partitioner Counter Job Configuration(作业配置) Task Execution & Environment(任务执行和环境) Memory Man…

包含四个独立的实体: ·  Client Node 客户端:编写 MapReduce代码,配置作业,提交MapReduce作业. ·  JobTracker :初始化作业,分配作业,与 TaskTracker通信,协调整个作业的运行. jobtracker是一个Java 应用程序,它的主类是 JobTracker. ·  TaskTracker :保持与 JobTracker通信,在分配的数据片段上执行 Map或Reduce 任务.tasktracker是 Java应用程序,它的主类是TaskT…