【Context与Reducer】的更多相关文章

MapReduce的ReduceTask任务的运行源码级分析

MapReduce的MapTask任务的运行源码级分析 这篇文章好不容易恢复了...谢天谢地...这篇文章讲了MapTask的执行流程.咱们这一节讲解ReduceTask的执行流程.ReduceTask也有四种任务,可参考前一章节对应的内容,至于Reduce Task要从各个Map Task上读取一片数据,经过排序后,以组为单位交给用户编写的reduce方法,并将结果写入HDFS中. MapTask和ReduceTask都是Task的子类,分别对应于我们常说的map和reduce任务.同上一节一…

hadoop2 作业执行过程之reduce过程

reduce阶段就是处理map的输出数据,大部分过程和map差不多 //ReduceTask.run方法开始和MapTask类似,包括initialize()初始化,根据情况看是否调用runJobCleanupTask(), //runJobSetupTask(),runTaskCleanupTask().之后进入正式的工作,主要有这么三个步骤:Copy.Sort.Reduce. @Override @SuppressWarnings("unchecked") public void…

【Hadoop代码笔记】Hadoop作业提交之Child启动reduce任务

一.概要描述 在上篇博文描述了TaskTracker启动一个独立的java进程来执行Map任务.接上上篇文章,TaskRunner线程执行中,会构造一个java –D** Child address port tasked这样第一个java命令,单独启动一个java进程.在Child的main函数中通过TaskUmbilicalProtocol协议,从TaskTracker获得需要执行的Task,并调用Task的run方法来执行.在ReduceTask而Task的run方法会通过java反射机制…

MapReduce编程系列 — 4：排序

1.项目名称: 2.程序代码: package com.sort; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce…

MapReduce编程系列 — 3：数据去重

1.项目名称: 2.程序代码: package com.dedup; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Job; import org.apache.hadoop.mapreduce…

MapReduce编程系列 — 2：计算平均分

1.项目名称: 2.程序代码: package com.averagescorecount; 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.IntWrit…

hadoop 各种counter 解读

http://blog.sina.com.cn/s/blog_61ef49250100uxwh.html 经过了两天的休息与放松,精神饱满了吧?上星期我们学习了MapReduce的过程,了解了其基本过程,学会了如何在Ubuntu上搭建Hadoop环境,并测试了实例.今天我们来学些辅助性的东西,不然在测试实例时有些输出信息看不懂 :-) 我们今天要学的有三点: *  Counters *  Reporter *  StatusReporter Counters Counters是一种计数器,Had…

MapReduce UnitTest

通常情况下,我们需要用小数据集来单元测试我们写好的map函数和reduce函数.而一般我们可以使用Mockito框架来模拟OutputCollector对象(Hadoop版本号小于0.20.0)和Context对象(大于等于0.20.0). 下面是一个简单的WordCount例子:(使用的是新API) 在开始之前,需要导入以下包: 1.Hadoop安装目录下和lib目录下的所有jar包. 2.JUnit4 3.Mockito map函数: public class WordCountMapper…

使用Hadoop的MapReduce与HDFS处理数据

hadoop是一个分布式的基础架构,利用分布式实现高效的计算与储存,最核心的设计在于HDFS与MapReduce,HDFS提供了大量数据的存储,mapReduce提供了大量数据计算的实现,通过Java项目实现hadoop job处理海量数据解决复杂的需求. 一.基本环境及相关软件的配置 具体配置说明:基本环境配置及权限申请 二.hadoop项目开发流程 hadoop基本的开发为job的初始化与分布式处理流程的开发. 1.任务基本配置 首相依据业务需求,须要在代码中配置job在每台机器上须要的ja…

underscore.js源码解析【集合】

// Collection Functions // -------------------- // The cornerstone, an `each` implementation, aka `forEach`. // Handles raw objects in addition to array-likes. Treats all // sparse array-likes as if they were dense. /* params: 数组.对象或类数组对象,函数,函数执行环境 *…