Dream car 镇楼 ~ ! 接上一节Input环节,接下来分析 output环节.代码在runNewMapper()方法中: private <INKEY,INVALUE,OUTKEY,OUTVALUE> void runNewMapper(final JobConf job,final TaskSplitIndex splitIndex, final TaskUmbilicalProtocol umbilical,TaskReporter reporter) { ....... //…

不得不说阅读源码的过程,极其痛苦 .Dream Car 镇楼 ~ ! 虽说整个MapReduce过程也就只有Map阶段和Reduce阶段,但是仔细想想,在Map阶段要做哪些事情?这一阶段具体应该包含数据输入(input),数据计算(map),数据输出(output),这三个步骤的划分是非常符合思维习惯的. 从大数据开发的hello world案例入手,如下是一个word count 案例的map程序 public class WcMapper extends Mapper<LongWritabl…

总体来说大概有以下2个大的步骤 1.连接集群(yarnrunner或者是localjobrunner) 2.submitter.submitJobInternal()在该方法中会创建提交路径,计算切片(writesplits),生成job.xml在路径下,提交job等 下面用windows下执行mr程序的过程进行源码分析,先把你的hadoop所在的盘符下的tmp文件清空.我的是d:/tmp 1.debug执行driver,进入waitForCompletion,然后进入conect(),可以看到…

这是我的分析,当然查阅书籍和网络.如有什么不对的,请各位批评指正.以下的类有的并不完全,只列出重要的方法. 如要转载,请注上作者以及出处. 一.源码阅读环境 需要安装jdk1.7.0版本及其以上版本,还需要安装Eclipse阅读hadoop源码. Eclipse安装教程参见我的博客. Hadoop源码官网下载.我下载的是2.7.3版本的.其中source是源代码工程,需要你编译才能执行.而binary是编译好的克执行文件. 如果你要搭建Hadoop集群,则下载binary的.如果阅读源代码,下载…

为了测试MapReduce提交的详细流程.需要在提交这一步打上断点: F7进入方法: 进入submit方法: 注意这个connect方法,它在连接谁呢?我们知道,Driver是作为客户端存在的,那么客户端连接的应该就是Yarn集群,但是在这个简单的WordCount案例中,并没有将任务提交到Yarn集群,而是在本机中执行的.座椅这里连接的自然就是本机. 进入这个connect方法,然后在里面的Cluster方法上打上断点: 很明显,这是一个构造器,他把集群抽象成了一个对象.进入此方法: 初始化了…

前言:spring主要就是对bean进行管理,因此IOC容器的初始化过程非常重要,搞清楚其原理不管在实际生产或面试过程中都十分的有用.在[spring源码分析]准备工作中已经搭建好spring的环境,并利用xml配置形式对类进行了实例化.在test代码中有一个非常关键的类ClassPathXmlApplicationContext,在这个类中实现了IOC容器的初始化,因此我们从ClassPathXmlApplicationContext着手开始研究IOC的初始化过程. ClassPathXmlA…

前提 最近通过阅读React官方文档的事件模块,发现了其主要提到了以下三个点  调用方法时需要手动绑定this  React事件是一种合成事件SyntheticEvent,什么是合成事件?  事件属性会在事件调用后被回收,即不能异步访问  事件机制的源码分析    1).注册阶段源码分析    2).触发阶段源码分析    3).总结相关流程 带着问题,通过查询资料和源码来探寻~ 1.调用方法时需要手动绑定this 先从一段官方代码看起: 代码中的注释提到了一句话:   This binding…

JobSubmitter,顾名思义,它是MapReduce中作业提交者,而实际上JobSubmitter除了构造方法外,对外提供的唯一一个非private成员变量或方法就是submitJobInternal()方法,它是提交Job的内部方法,实现了提交Job的所有业务逻辑.本文,我们将深入研究MapReduce中用于提交Job的组件JobSubmitter. 首先,我们先看下JobSubmitter的类成员变量,如下: // 文件系统FileSystem实例 private FileSystem…

1.概述 前面我们已经对Hadoop有了一个初步认识,接下来我们开始学习Hadoop的一些核心的功能,其中包含mapreduce,fs,hdfs,ipc,io,yarn,今天为大家分享的是mapreduce部分,其内容目录如下所示: MapReduce V1 MapReduce V2 MR V1和MR V2的区别 MR V2的重构思路 本篇文章的源码是基于hadoop-2.6.0-src.tar.gz来完成的.代码下载地址,请参考<Hadoop2源码分析-准备篇>. 2.MapReduce V…

本文继<Yarn源码分析之MRAppMaster上MapReduce作业处理总流程(一)>,接着讲述MapReduce作业在MRAppMaster上处理总流程,继上篇讲到作业初始化之后的作业启动,关于作业初始化主体流程的详细介绍,请参见<Yarn源码分析之MRAppMaster上MapReduce作业初始化解析>一文. (三)启动 作业的启动是通过MRAppMaster的startJobs()方法实现的,其代码如下: /** * This can be overridden to …