MapReduce实例2(自定义compare.partition)& shuffle机制 实例:统计流量 有一份流量数据,结构是:时间戳.手机号.....上行流量.下行流量,需求是统计每个用户(手机号)的总上行.总下行以及总流量数值. Github地址 分析 由于希望的输出是一个 {手机号 上行流量 下行流量 总流量} 这样的结构,所以需要写个javabean把它们封装成一个类. private String phoneNum; private long upFlow; private lon…

一.shuffle机制 1.概述 (1)MapReduce 中, map 阶段处理的数据如何传递给 reduce 阶段,是 MapReduce 框架中最关键的一个流程,这个流程就叫 Shuffle:(2)Shuffle: 数据混洗 ——(核心机制:数据分区,排序,缓存):(3) 具体来说:就是将 maptask 输出的处理结果数据,分发给 reducetask,并在分发的过程 中,对数据按 key 进行了分区和排序:    2.主要流程 3.详细流程 (1)maptask 收集我们的 map()…

MapReduce工作流程 1.准备待处理文件 2.job提交前生成一个处理规划 3.将切片信息job.split,配置信息job.xml和我们自己写的jar包交给yarn 4.yarn根据切片规划计算出MapTask的数量 (以一个MapTask为例) 5.Maptask调用inputFormat生成RecordReader,将自己处理的切片文件内容打散成K,V值 6.MapTask将打散好的K,V值交给Mapper,Mapper经过一系列的处理将KV值写出 7.写出的KV值被outputCo…

Shuffle机制 Mapreduce确保每个reducer的输入都是按键排序的.系统执行排序的过程(Map方法之后,Reduce方法之前的数据处理过程)称之为Shuffle. partition分区 Partition分区流程处于Mapper数据属于初到环形缓冲区时进行,此时会将通过Partition分区获取到的每一行key-value对应的分区值计入环形缓冲流的左. 问题引出 要求将统计结果按照条件输出到不同文件中(分区).比如:将统计结果按照手机归属地不同省份输出到不同文件中(分区) 分区…

摸索了将近一个月的hadoop , 在centos上配了一个伪分布式的环境,又折腾了一把hadoop eclipse plugin,最后终于实现了在windows上编写MapReduce程序,在centos上可以执行. 关于环境的配置,网上很多,不再废话. 仅以此系列的博客记录学习过程中的点点滴滴. ##############################传说中的分割线##################### 学习了WordCount程序,也照着网上的某些文章,实现了一些简单的MapRed…

shuffle机制 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:等最后记录写完,合并全部溢出写文件为一个分区且排序的文件. 4:Reducer通过Http方式…

MapReduce中的Shuffle 在MapReduce框架中,shuffle是连接Map和Reduce之间的桥梁,Map的输出要用到Reduce中必须经过shuffle这个环节,shuffle的性能高低直接影响了整个程序的性能和吞吐量. Shuffle是MapReduce框架中的一个特定的phase,介于Map phase和Reduce phase之间,当Map的输出结果要被Reduce使用时.输出结果须要按key哈希.而且分发到每个Reducer上去.这个过程就是shuffle.因为shu…

详见:http://blog.yemou.net/article/query/info/tytfjhfascvhzxcyt243 谈mapreduce运行机制,可以从很多不同的角度来描述,比如说从mapreduce运行流程来讲解,也可以从计算模型的逻辑流程来进行讲解,也许有些深入理解了mapreduce运行机制还会从更好的角度来描述,但是将mapreduce运行机制有些东西是避免不了的,就是一个个参入的实例对象,一个就是计算模型的逻辑定义阶段,我这里讲解不从什么流程出发,就从这些一个个牵涉的对象…

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…

1.MapTask工作机制 整个map阶段流程大体如上图所示.简单概述:input File通过getSplits被逻辑切分为多个split文件,通通过RecordReader(默认使用lineRecordReader)按行读取内容给map(用户自己实现的map方法),进行处理,数据被map处理结束之后交给OutputCollector收集器,对其结果key进行分区(默认使用hash分区),然后写入buffer,每个map task 都有一个内存缓冲区,存储着map的输出结果,当缓冲区快满的时候…