OutputFormat概述 OutputFormat主要是用来指定MR程序的最终的输出数据格式 . 默认使用的是TextOutputFormat,默认是将数据一行写一条数据,并且把数据放到指定的输出目录下,以 part-r-xxxxx数字开头.并且默认情况下有几个ReduceTask就有几个结果文件产生 自定义OutputFormat 自定义OutputFormat的详细流程: 定义MyOutputFormat继承FileOutputFormat<T>,泛型传入的是Reducer的输出类型…

在Hadoop中,我们可以通过Job对象的submit()方法来运行MapReduce作业,也可以调用waitForCompletion()用于提交以前没有提交过的作业,并等待它的完成.其中,submit()方法调用封装了大量的处理细节,如下图所示:   在最高层,有5个独立的实体. 客户端,提交MapReduce作业: YARN资源管理器,负责协调集群上计算机资源的分配: YARN节点管理器,负责启动和监视集群中机器上的计算容器(container): MapReduce的applicatio…

1.outputFormat接口实现类 2.自定义outputFormat 步骤: 1). 定义一个类继承FileOutputFormat 2). 定义一个类继承RecordWrite,重写write方法 3. 案例 有一个log文件,将包含nty的输出到nty.log文件,其他的输出到other.log http://www.baidu.com http://www.google.com http://cn.bing.com http://www.nty.com http://www.sohu…

MapReduce框架原理-MapTask工作机制 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. maptask的并行度决定map阶段的任务处理并发度,进而影响到整个job的处理速度.那么,mapTask并行任务是否越多越好呢? 一.数据切片及MapTask并行度决定机制 1>.一个job的map阶段MapTask并行度(个数),由客户端提交job时的切片个数决定; 2>.每一个split切片分配一个mapTask并行实例处理: 3>.默认情况下,切片大小=block…

MapReduce简介 MapReduce是一种并行可扩展计算模型,并且有较好的容错性,主要解决海量离线数据的批处理.实现下面目标 ★ 易于编程 ★ 良好的扩展性 ★ 高容错性   MapReduce有哪些角色?各自的作用是什么? MapReduce由JobTracker和TaskTracker组成.JobTracker负责资源管理和作业控制,TaskTracker负责任务的运行.   MapReduce程序执行流程 程序执行流程图如下:   (1) 开发人员编写好MapReduce progr…

MapReduce工作原理图文详解 一 MapReduce程序执行流程 程序执行流程图如下: 流程分析:1.在客户端启动一个作业.2.向JobTracker请求一个Job ID.3.将运行作业所需要的资源文件复制到HDFS上,包括MapReduce程序打包的JAR文件.配置文件和客户端计算所得的输入划分信息.这些文件都存放在JobTracker专门为该作业创建的文件夹中.文件夹名为该作业的Job ID.JAR文件默认会有10个副本(mapred.submit.replication属性控制):输…

文章概览: 1.MapReduce简介 2.MapReduce有哪些角色?各自的作用是什么? 3.MapReduce程序执行流程 4.MapReduce工作原理 5.MapReduce中Shuffle过程 6.MapReduce编程主要组件 7.针对MapReduce的缺点,YARN解决了什么? MapReduce简介 MapReduce是一种并行可扩展计算模型,并且有较好的容错性,主要解决海量离线数据的批处理.实现下面目标 ★ 易于编程 ★ 良好的扩展性 ★ 高容错性   MapReduce有…

目录:1.MapReduce作业运行流程2.Map.Reduce任务中Shuffle和排序的过程 1.MapReduce作业运行流程 流程示意图: 流程分析: 1.在客户端启动一个作业. 2.向JobTracker请求一个Job ID. 3.将运行作业所需要的资源文件复制到HDFS上,包括MapReduce程序打包的JAR文件.配置文件和客户端计算所得的输入划分信息.这些文件都存放在JobTracker专门为该作业创建的文件夹中.文件夹名为该作业的Job ID.JAR文件默认会有10个副本(ma…

第一部分:MapReduce工作原理 MapReduce 角色•Client :作业提交发起者.•JobTracker: 初始化作业,分配作业,与TaskTracker通信,协调整个作业.•TaskTracker:保持JobTracker通信,在分配的数据片段上执行MapReduce任务.提交作业•在作业提交之前,需要对作业进行配置•程序代码,主要是自己书写的MapReduce程序.•输入输出路径•其他配置,如输出压缩等.•配置完成后,通过JobClinet来提交作业的初始化•客户端提交完成后,…

第一部分:MapReduce工作原理   MapReduce 角色•Client :作业提交发起者.•JobTracker: 初始化作业,分配作业,与TaskTracker通信,协调整个作业.•TaskTracker:通过心跳heartbeat保持JobTracker通信,在分配的数据片段上执行MapReduce任务.提交作业•在作业提交之前,需要对作业进行配置•程序代码,主要是自己书写的MapReduce程序.•输入输出路径•其他配置,如输出压缩等.•配置完成后,通过JobClinet来提交作…