作业从JobClient端的submitJobInternal()方法提交作业的同时,调用InputFormat接口的getSplits()方法来创建split.默认是使用InputFormat的子类FileInputFormat来计算分片,而split的默认实现为FileSplit(其父接口为InputSplit).这里要注意,split只是逻辑上的概念,并不对文件做实际的切分.一个split记录了一个Map Task要处理的文件区间,所以分片要记录其对应的文件偏移量以及长度等.每个split…

分块:Block HDFS存储系统中,引入了文件系统的分块概念(block),块是存储的最小单位,HDFS定义其大小为64MB.与单磁盘文件系统相似,存储在 HDFS上的文件均存储为多个块,不同的是,如果某文件大小没有到达64MB,该文件也不会占据整个块空间.在分布式的HDFS集群上,Hadoop系统保证一个块存储在一个datanode上. 把File划分成Block,这个是物理上真真实实的进行了划分,数据文件上传到HDFS里的时候,需要划分成一块一块,每块的大小由hadoop-default.…

hadooop提供了一个设置map个数的参数mapred.map.tasks,我们可以通过这个参数来控制map的个数.但是通过这种方式设置map的个数,并不是每次都有效的.原因是mapred.map.tasks只是一个hadoop的参考数值,最终map的个数,还取决于其他的因素.      为了方便介绍,先来看几个名词: block_size : hdfs的文件块大小,默认为64M,可以通过参数dfs.block.size设置 total_size : 输入文件整体的大小 input_file_…

hadooop提供了一个设置map个数的参数mapred.map.tasks,我们可以通过这个参数来控制map的个数.但是通过这种方式设置map的个数,并不是每次都有效的.原因是mapred.map.tasks只是一个hadoop的参考数值,最终map的个数,还取决于其他的因素.      为了方便介绍,先来看几个名词: block_size : hdfs的文件块大小,默认为64M,可以通过参数dfs.block.size设置 total_size : 输入文件整体的大小 input_file_…

摘要 通过input分片的大小来设置map的个数 map inputsplit hadoop 前言:在具体执行Hadoop程序的时候,我们要根据不同的情况来设置Map的个数.除了设置固定的每个节点上可运行的最大map个数外,我们还需要控制真正执行Map操作的任务个数. 1.如何控制实际运行的map任务个数 我们知道,文件在上传到Hdfs文件系统的时候,被切分成不同的Block块(默认大小为64MB).但是每个Map处理的分块有时候并不是系统的物理Block块大小.实际处理的输入分块的大小是根据I…

///计算从命令行输入单词的种类与个数//Map<key,Value>Key-->单词:Value-->数量…

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(split个数)的主要因素有: 1) 文件的大小.当块(dfs.block.size)为128m时,如果输入文件为128m,会被划分为1个split:当块为256m,会被划分为2个split. 2) 文件的个数.FileInputFormat按照文件分割split,并且只会分割大文件,即那些大小超过HDFS块的大小的文件.如果HDFS中dfs.block.siz…

一个输入分片( in put split)就是能够被单个map 操作 处理的输入块. 每一个map 操作只处理一个输入分片,并且一个一个地处理每条记录,也就是一个键/值对.输入分片和记录都是逻辑上的,并不必要将它们对应到文件(虽然一般情况下都是这样的).在数据库中. 一个输入分片可以是一个表 的若干行,而一条记录就是这若干行中的一行(事实上DBlnputFormat 就是这么 的,它是一种可以从关系数据库获取数据的一种格式). ①JobClient通过指定的输入文件的格式来生成数据分片Input…

上篇说了block在DataNode配置有多个${dfs.data.dir}时的存储策略,本文主要介绍TaskTracker在配置有多个${mapred.local.dir}时的选择策略. mapred-site.xml <property> <name>mapred.local.dir</name> <value>/mnt/localdir1/local,/mnt/localdir2/local,/mnt/localdir3/local</value…

InputFormat接口(package org.apache.hadoop.mapreduce包中)里包括两个方法:getSplits()和createRecordReader(),这两个方法分别用来定义输入分片和读取分片的方法. public abstract class InputFormat<K, V> { public abstract List<InputSplit> getSplits(JobContext context ) throws IOException,…

[TOC] 简单的java Hadoop MapReduce程序(计算平均成绩)从打包到提交及运行 程序源码 import java.io.IOException; import java.util.Iterator; import java.util.StringTokenizer; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io…

上篇我刚刚学习完.Spilt的过程,还算比較简单的了,接下来学习的就是Map操作的过程了,Map和Reduce一样.是整个MapReduce的重要内容,所以.这一篇,我会好好的讲讲里面的内部实现过程.首先要说,MapTask.分为4种,可能这一点上有人就可能知道了,各自是Job-setup Task,Job-cleanup Task.Task-cleanup和Map Task.前面3个都是辅助性质的任务.不是本文分析的重点,我讲的就是里面的最最重要的MapTask. MapTask的整个过程分为…

Shuffle Map Task运算结果的处理 这个结果的处理,分为两部分,一个是在Executor端是如何直接处理Task的结果的:还有就是Driver端,如果在接到Task运行结束的消息时,如何对Shuffle Write的结果进行处理,从而在调度下游的Task时,下游的Task可以得到其需要的数据. Executor端的处理 在解析BasicShuffle Writer时,我们知道ShuffleMap Task在Executor上运行时,最终会调用org.apache.spark.sche…

MapReduce作业可以细分为map task和reduce task,而MRAppMaster又将map task和reduce task分为四种状态: 1.pending:刚启动但尚未向resourcemanager发送资源请求: 2.scheduled:已经向resourceManager发送资源请求,但尚未分配到资源: 3.assigned:已经分配到了资源且正在运行: 4.completed:已经运行完成. map task的生命周期为:scheduled -> assigned -…

php实现 统计输入中各种字符的个数 一.总结 一句话总结:谋而后动,想清楚,会非常节约编写代码的时间. 1.对结果可能是0的变量,记得初始化? 4 $len=0; 5 $len=strlen($str); 6 $numChr=0;$num=0;$numSpace=0; 二.统计输入中各种字符的个数 题目描述 输入一行字符,分别统计出包含英文字母.空格.数字和其它字符的个数. /**     * 统计出英文字母字符的个数.     *      * @param str 需要输入的字符串    …

完成几个小代码练习?让自己更加强大?学习新知识回顾一下基础? 1.输入数组计算最大值 2.输出数组反向打印 3.求数组平均值与总和 4.键盘输两int,并求总和 5.键盘输三个int,并求最值 /* 要求:输入一组数组,计算出最大值. */ public class cesi{ public static void main (String[] args) { int[] array = {5, 15, 100, 999, 1000}; int max = array[0]; for (int…

根据输入数字,计算大于一个数的最小素数. 话不多说,直接贴码. package com.fuxuemingzhu.countprime.main; import java.util.Scanner; /** * <p> * Title: Main * </p> * <p> * Description:计算大于某个输入数的最小素数 * </p> * * @author fuxuemingzhu * * @email fuxuemingzhu@163.com *…

1102: 零起点学算法09--继续练习简单的输入和计算(a-b) Time Limit: 1 Sec  Memory Limit: 520 MB   64bit IO Format: %lldSubmitted: 2810  Accepted: 2161[Submit][Status][Web Board] Description 简单吧,不用多说了 Input 输入2个整数a,b,用空格隔开 Output 输出a-b的值 Sample Input   10 5 Sample Output 5…

1101: 零起点学算法08--简单的输入和计算(a+b) Time Limit: 1 Sec  Memory Limit: 128 MB   64bit IO Format: %lldSubmitted: 3669  Accepted: 1997[Submit][Status][Web Board] Description 前面7道题做下来,对输出和计算有点感觉了吧? 不过很可惜的是前面的做法,好像太死了,写了一个计算3+4的程序,计算5+6又得改程序,计算机真的只能这么实现,那么我们比计算机…

今天有一段代码 在ie6下面显示 我检查了一下代码,发现每for循环一次,就会重新计算li的个数,会拖慢运行速度,所以改成以下代码,ie6就正常了…

http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/8216109 Haar特征/矩形特征 Haar特征本身并不复杂,就是用图中黑色矩形所有像素值的和减去白色矩形所有像素值的和. 看过Rainer Lienhart文章的人知道,Rainer Lienhart在文章中给出了计算特定图像面积内Haar特征个数公式.小女才拙,到最后也没推出那个公式来,还望看明白的大牛留言指教~ Haar特征个数计算 Rainer Lienhart计算Haar特征个数的公式…

splittability CompressedStorage     Skip to end of metadata   Created by Confluence Administrator, last modified by Lefty Leverenz on Sep 19, 2017 Go to start of metadata   Compressed Data Storage Keeping data compressed in Hive tables has, in some c…

题意 输出给定字符串出现最多的字符串(小写输出)和出现次数. 所求字符串要求:字符中可以含有A-Z.0-9. 比如说题目给出的Can1,我们可以转换成can1,can1就算一个字符串整体,而不是单独的取出can1里面的can来加一. 思路 先把大写字母全部转换成小写,然后再用map存储单词个数即可,简单用法. 注意 有个特殊的数据要判断,不写的话牛客可以AC,但是PTA最后一组数据会报错. 特例:给出的字符串最后一个字符如果不是'0'-'9'.'a'-'z'的话,单独算一个字符串判断. for循…

整理下,基本分两个方式: 一.对于大量大文件(大于block块设置的大小) 增大minSize,即增大mapred.min.split.size的值,原因:splitsize=max(minisize,min(maxsize,blocksize)),blocksize一般不会做修改. 在没有设置minisize,maxsize时,splitsize取blocksize. 二.对于大量小文件(小于block块设置的大小) 这种情况通过增大mapred.min.split.size不可行, 需要使用…

参考: https://blog.csdn.net/wuliusir/article/details/45010129 https://blog.csdn.net/zhong_han_jun/article/details/50814246 1.split的计算方式: splitsize = max(splitsize,min(blocksize,filesize/NUMmaps)) NUMmaps即为默认的map数,默认为1,也就是说最大的splitsize为文件的大小. 2.不同的hive.…

题目传送门 题目大意:给出n个点,m条无向边,让你计算这幅母图中有几个大小为s的完全图. 完全图的意思是任意一个点都和其他点直接相连,完全图的大小指的就是完全图点的个数. 思路:比较巧妙的构图方式.我们会很自然地想到用dfs来找环,然后记录路径,判断是否成完全图,但是由于题目给的是双向边,如果直接构图的话,就会导致出现很多没有必要的情况,重复计算,爆栈超时. 所以在建图的时候只建从小的点到大的点的单向边,然后对n个点从小到大进行dfs,这样可以既可以保证不会有遗留的情况,也不会重复计算(因为每次…

@ 目录 概述 定义 发展历史 发行版本 优势 生态项目 架构 组成模块 HDFS架构 YARN架构 部署 部署规划 前置条件 部署步骤 下载文件(三台都执行) 创建目录(三台都执行) 配置环境变量(三台都执行) 安装和配置(hadoop1上执行) 启动和停止Hadoop HDFS环境测试 计算和资源环境测试 概述 定义 Hadoop 官网地址 https://hadoop.apache.org/ Hadoop GitHub地址 https://github.com/apache/hadoop…

看了下MapReduce的例子.再看了下Mapper和Reducer源码,理清了参数的意义,就o了. public class Mapper<KEYIN, VALUEIN, KEYOUT, VALUEOUT> public class Reducer<KEYIN,VALUEIN,KEYOUT,VALUEOUT> Map是打散过程,把输入的数据,拆分成若干的键值对.Reduce是重组的,根据前面的键值对,重组数据. 自己写Map/Reduce的话,理解了如何拆分数据.组装数据,理解了…

学习Hadoop 实现TF-IDF 算法,使用的是CDH5.13.1 VM版本,Hadoop用的是2.6.0的jar包,Maven中增加如下即可 <dependency> <groupId>org.apache.hadoop</groupId> <artifactId>hadoop-client</artifactId> <version>2.6.0</version> <scope>provided</…

众所周知,Hadoop框架使用Mapper将数据处理成一个<key,value>键值对,再网络节点间对其进行整理(shuffle),然后使用Reducer处理数据并进行最终输出. 在上述过程中,我们看到至少两个性能瓶颈: 如果我们有10亿个数据,Mapper会生成10亿个键值对在网络间进行传输,但如果我们只是对数据求最大值,那么很明显的Mapper只需要输出它所知道的最大值即可.这样做不仅可以减轻网络压力,同样也可以大幅度提高程序效率. 使用专利中的国家一项来阐述数据倾斜这个定义.这样的数据远…