引言 MapReduce作出保证:进入每个Reducer的数据行都是有序的(根据数据行的键值进行排序).MapReduce将Mapper的输出进行排序并传递给Reducer作为输入的过程称为Shuffle.在很多场景下,Shuffle是整个MapReduce过程的核心,也是"奇迹"发生的地方,如下图所示: 理解Shuffle的执行过程对我们优化MapReduce任务带来帮助.这里以Hadoop 0.20.2代码为基础进行介绍,同时也会涉及到如何扩展MapReduce组件,从而影响Shu…

1.错误    Ignoring exception during close for org.apache.hadoop.mapred.MapTask$NewOutputCollector@17bda0f2 java.io.IOException: Spill failed2.原因     本地磁盘空间不足非hdfs (我是在myeclipse中调试程序,本地tmp目录占满)3.解决     清理.增加空间 如果,您认为阅读这篇博客让您有些收获,不妨点击一下右下角的[推荐]. 如果,您希望更容…

引言   MapReduce作出保证:进入每个Reducer的数据行都是有序的(根据数据行的键值进行排序).MapReduce将Mapper的输出进行排序并传递给Reducer作为输入的过程称为Shuffle.在很多场景下,Shuffle是整个MapReduce过程的核心,也是“奇迹”发生的地方,如下图所示:     理解Shuffle的执行过程对我们优化MapReduce任务带来帮助.这里以Hadoop 0.20.2代码为基础进行介绍,同时也会涉及到如何扩展MapReduce组件,从而影响Sh…

MapReduce中的Shuffle和Sort分析 MapReduce 是现今一个非常流行的分布式计算框架,它被设计用于并行计算海量数据.第一个提出该技术框架的是Google 公司,而Google 的灵感则来自于函数式编程语言,如LISP,Scheme,ML 等.MapReduce 框架的核心步骤主要分两部分:Map 和Reduce.当你向MapReduce 框架提交一个计算作业时,它会首先把计算作业拆分成若干个Map 任务,然后分配到不同的节点上去执行,每一个Map 任务处理输入数据中的一部分…

    MapReduce 框架的核心步骤主要分两部分:Map 和Reduce.当你向MapReduce 框架提交一个计算作业时,它会首先把计算作业拆分成若干个Map 任务,然后分配到不同的节点上去执行,每一个Map 任务处理输入数据中的一部分,当Map 任务完成后,它会生成一些中间文件,这些中间文件将会作为Reduce 任务的输入数据.Reduce 任务的主要目标就是把前面若干个Map 的输出汇总到一起并输出. 本文的重点是剖析MapReduce 的核心过程--Shuffle和Sort.在本文…

MapReduce 是现今一个非常流行的分布式计算框架,它被设计用于并行计算海量数据.第一个提出该技术框架的是Google 公司,而Google 的灵感则来自于函数式编程语言,如LISP,Scheme,ML 等. MapReduce 框架的核心步骤主要分两部分:Map 和Reduce.当你向MapReduce 框架提交一个计算作业时,它会首先把计算作业拆分成若干个Map 任务,然后分配到不同的节点上去执行,每一个Map 任务处理输入数据中的一部分,当Map 任务完成后,它会生成一些中间文件,这些…

如上次分析,其实map函数中的context.write()调用过程如下所示: 梳理下调用过程,context的write方法其实是调用了TaskInputOutputContext类的write方法,而在这个write方法内部又调用了output字段的write方法,这个output字段是NewOutputCollector类的一个对象,自然就回到了NewOutputCollector(reduce数量不是0)这个类的write方法,而这个方法内部又调用了本类的一个字段collector的co…

地址 MapReduce 是现今一个非常流行的分布式计算框架,它被设计用于并行计算海量数据.第一个提出该技术框架的是Google 公司,而Google 的灵感则来自于函数式编程语言,如LISP,Scheme,ML 等. MapReduce 框架的核心步骤主要分两部分:Map 和Reduce.当你向MapReduce 框架提交一个计算作业时,它会首先把计算作业拆分成若干个Map 任务,然后分配到不同的节点上去执行,每一个Map 任务处理输入数据中的一部分,当Map 任务完成后,它会生成一些中间文件…

Hadoop学习笔记总结 01. MapReduce 1. Combiner(规约) Combiner号称本地的Reduce. 问:为什么使用Combiner? 答:Combiner发生在Map端,对数据进行规约处理,数据量变小了,传送到reduce端的数据量变小了,传输时间变短,作业的整体时间变短.减少了reduce的输入. 问:为什么Combiner不作为MR运行的标配,而是可选步骤哪? 答:因为不是所有的算法都适合使用Combiner处理,例如求平均数.使用了规约,造成了最终结果的不同.…

1 Map side tuning参数 1.1 MapTask运行内部原理 当map task开始运算,并产生中间数据时,其产生的中间结果并非直接就简单的写入磁盘.这中间的过程比较复杂,并且利用到了内存buffer来进行已经产生的部分结果的缓存,并在内存buffer中进行一些预排序来优化整个map的性能.如上图所示,每一个map都会对应存在一个内存buffer(MapOutputBuffer,即上图的buffer in memory),map会将已经产生的部分结果先写入到该buffer中,这个b…

MapReduce确保每个reducer的输入都按键排序.系统执行排序的过程——将map输出作为输入传给reducer——称为shuffle.shuffle属于不断被优化和改进的代码库的一部分,从许多方面来看,shuffle是MapReduce的“心脏”,是奇迹发生的地方.事实上,shuffle这个说法并不准确.因为在某些语境中,它只代表reduce任务获取map输出的这部分过程.在这里,我们将其理解为从map产生输出到reduce的消化输入的整个过程. map端: map函数开始产生输出时,并…

集群的优化 1.合理分配map和reduce任务的数量(单个节点上map任务.reduce任务的最大数量) 2.其他配置 io.file.buffer.size hadoop访问文件的IO操作都需要通过代码库.因此,在很多情况下,io.file.buffer.size都被用来设置缓存的大小不论是对硬盘或者是网络操作来讲,较大的缓存都可以提供更高的数据传输,但这也就意味着更大的内存消耗和延迟 这个参数要设置为系统页面大小的倍数,以byte为单位,默认值是4KB,一般情况下,可以设置为64KB(65…

http://wenku.baidu.com/link?url=R-QoZXhc918qoO0BX6eXI9_uPU75whF62vFFUBIR-7c5XAYUVxDRX5Rs6QZR9hrBnUdMdVHNSHdjYtv7i28lCSng1iuWO620ML_wqJZYFge Hadoop源代码分析(一) 关键字: 分布式云计算 Google的核心竞争技术是它的计算平台.Google的大牛们用了下面5篇文章,介绍了它们的计算设施. GoogleCluster:http://research.g…

---恢复内容开始--- shuffle和排序 过程图如下: MapReduce确保每个reduce的输入都按键排序,系统执行排序的过程——将map输出作为输入传给reduce——成为shuffle,理解shuffle的工作原理,有助于MapReduce程序的优化,因为shuffle属于不断被优化和改进的代码库的一部分,shuffle是MapReduce的心脏,是奇迹发生的地方 map端 map函数开始产生输出时,并不是简单的将它写到磁盘,这个过程非常复杂,它是利用缓冲的方式写到内存,并处于效率…

1 Map side tuning参数 1.1 MapTask运行内部原理 当map task开始运算,并产生中间数据时,其产生的中间结果并非直接就简单的写入磁盘.这中间的过程比较复杂,并且利用到了内存buffer来进行已经产生的部分结果的缓存,并在内存buffer中进行一些预排序来优化整个map的性能.如上图所示,每一个map都会对应存在一个内存buffer(MapOutputBuffer,即上图的buffer in memory),map会将已经产生的部分结果先写入到该buffer中,这个b…

dfs.block.size 决定HDFS文件block数量的多少(文件个数),它会间接的影响Job Tracker的调度和内存的占用(更影响内存的使用), mapred.map.tasks.speculative.execution=true  mapred.reduce.tasks.speculative.execution=true 这是两个推测式执行的配置项,默认是true 所谓的推测执行,就是当所有task都开始运行之后,Job Tracker会统计所有任务的平均进度,如果某个task…

在MapReduce执行过程中,特别是Shuffle阶段,尽量使用内存缓冲区存储数据,减少磁盘溢写次数:同时在作业执行过程中增加并行度,都能够显著提高系统性能,这也是配置优化的一个重要依据. 下面分别介绍I/O属性和MapReduce属性这两个类的部分属性,并指明其优化方向. 1 I/O属性类的优化 I/O属性类主要包括在Shuffle阶段中相关的I/O过程的属性,在分析了每个具体属性后从以下几个属性入手进行优化. (1) io.sort.factor属性,int类型,Map端和Reduce端使…

Mapreduce为了确保每个reducer的输入都按键排序.系统执行排序的过程-----将map的输出作为输入传给reducer 称为shuffle.学习shuffle是如何工作的有助于我们理解mapreduce工作机制.shuffle属于hadoop不断被优化和改进的代码库的一部分.从许多方面看,shuffle是mapreduce的“心脏”,是奇迹出现的地方. 下面这张图介绍了mapreduce里shuffle的工作原理: <ignore_js_op> 从图可以看出shuffle发生在ma…

一.MapReduce的概念 MapReduce是hadoop的核心组件之一,hadoop要分布式包括两部分,一是分布式文件系统hdfs,一部是分布式计算框就是mapreduce,两者缺一不可,也就是说,可以通过mapreduce很容易在hadoop平台上进行分布式的计算编程. 1.MapReduce编程模型 MapReduce采用"分而治之"的思想,把对大规模数据集的操作,分发给一个主节点管理下的各个分节点共同完成,然后通过整合各个节点的中间结果,得到最终结果.简单地说,MapRed…

前言 MapReduce该分析是基于源代码Hadoop1.2.1代码分析进行的基础上. 该章节会分析在MapTask端的详细处理流程以及MapOutputCollector是怎样处理map之后的collect输出的数据. map端的主要处理流程 图1 MapTask处理流程 图1所看到的为MapTask的主要代码运行流程,在MapTask启动后会进入入口run函数.依据是否使用新的api来决定选择运行新的mapper还是旧的mapper,最后完毕运行向外汇报. 在这.我们选择分析旧的api,也就…

Hadoop为用户作业提供了多种可配置的参数,以允许用户根据作业特点调整这些参数值使作业运行效率达到最优. 一 应用程序编写规范 1.设置Combiner         对于一大批MapReduce程序,如果可以设置一个Combiner,那么对于提高作业性能是十分有帮助的.Combiner可减少Map Task中间输出的结果,从而减少各个Reduce Task的远程拷贝数据量,最终表现为Map Task和Reduce Task执行时间缩短. 2. 选择合理的Writable类型       …

一.集群安装 1.在所有的机器上建立相同的用户名,如:hadoop. $adduser hadoop $passwd hadoop 2.在/etc/hosts中添加机器名和IP hadoop@hadoop23:~/hadoop/hadoop-1.2.1/conf$ cat /etc/hosts 127.0.0.1       localhost #127.0.1.1      hadoop23 # The following lines are desirable for IPv6 capabl…

1:首先搞好实体类对象: write 是把每个对象序列化到输出流,readFields是把输入流字节反序列化,实现WritableComparable,Java值对象的比较:一般需要重写toString(),hashCode(),equals()方法 package com.areapartition; import java.io.DataInput; import java.io.DataOutput; import java.io.IOException; import org.apach…

比较惭愧,博客很久(半年)没更新了.最近也自己搭了个博客,wordpress玩的还不是很熟,感兴趣的朋友可以多多交流哈!地址是:http://www.leocook.org/ 另外,我建了个QQ群:305994766,希望对大数据.算法研发.系统架构感兴趣的朋友能够加入进来,大家一起学习,共同进步(进群请说明自己的公司-职业-昵称). 1.应用程序角度进行优化 1.1.减少不必要的reduce任务若对于同一份数据需要多次处理,可以尝试先排序.分区,然后自定义InputSplit将某一个分区作为一…

1.自定义的一种数据类型,要在hadoop的各个节点之间传输,应该遵循hadoop的序列化机制 就必须实现hadoop相应的序列化接口Writable 实现的方法包括:write(),readFields() public class FlowBean implements Writable{ private String phoneNB; private long upFlow; private long downFlow; private long sumFlow; //将对象数据序列化到流…

参考 hadoop权威指南 第六章,6.4节 背景 hadoop,mapreduce就如MVC,spring一样现在已经是烂大街了,虽然用过,但是说看过源码么,没有,调过参数么?调过,调到刚好能跑起来.现在有时间看看hadoop权威指南,感觉真是走了许多弯路. MR流程 参数 共同影响 io.sort.factor 多路合并允许的最大输入路数.设成较大的值可以减少合并轮数,从而减少磁盘读写次数. map端 io.sort.mb map端输出缓冲区大小,map输出先放到这里然后在通过排序和part…

一个map task处理一个切片Split,切片是一个范围的数据,和blocksize大小没有必然关系. 1.每个map有一个环形内存缓冲区,用于存储任务的输出.默认大小100MB(io.sort.mb属性),一旦达到阀值0.8(io.sort.spill.percent),一个后台线程把内容写到(spill)磁盘的指定目录(mapred.local.dir)下的新建的一个溢出写文件.2.写磁盘前,要partition,sort.如果有combiner,combine排序后数据.3.等最后记录写…

map阶段优化 参数:io.sort.mb(default 100) 当map task开始运算,并产生中间数据时,其产生的中间结果并非直接就简单的写入磁盘. 而是会利用到了内存buffer来进行已经产生的部分结果的缓存, 并在内存buffer中进行一些预排序来优化整个map的性能. 每一个map都会对应存在一个内存buffer,map会将已经产生的部分结果先写入到该buffer中, 这个buffer默认是100MB大小, 但是这个大小是可以根据job提交时的参数设定来调整的, 当map的产生数…

使用了几个月的hadoopMR,对遇到过的性能问题做点笔记,这里只涉及job的性能优化,没有接触到 hadoop集群,操作系统,任务调度策略这些方面的问题. hadoop MR在做大数据量分析时候有限的计算资源情况下只能不断的优化程序. 优化可以从两个方面进行: 1.hadoop配置 2.程序代码 程序代码包括的方面很多:job设计,算法,数据结构,代码编写. hadoop配置优化 hadoop配置可分为mapp配置,reducer配置和hdfs配置.关于hadoop mapper和reduce…

本文为<hadoop技术内幕:深入解析MapReduce架构设计与实现原理>一书第9章<Hadoop性能调优>的总结. 图1 Hadoop层次结构图 从管理员角度进行调优 1.硬件选择 master配置(可靠性,内存,CPU主频等)优于slave. 2.操作系统参数调优 1)增大同时打开的文件描述符和网络连接上限 ulimit 将允许同时打开的文件描述符数增大到一个合适的值. net.core.somaxconn 定义了系统中每一个端口最大的监听队列的长度,这是个全局的参数,默认值…