对于简单的分析程序,我们只需一个MapReduce就能搞定,然而对于比较复杂的分析程序,我们可能需要多个Job或者多个Map或者Reduce进行计算.下面我们来说说多个Job或者多个MapReduce的编程形式 MapReduce的主要有以下几种编程形式 1.迭代式MapReduce MapReduce迭代方式,通常是将上一个MapReduce任务的输出作为下一个MapReduce任务的输入,可只保留MapReduce任务的最终结果,中间数据可以删除或保留,如下所示 迭代式MapReduce的示…

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       …

1)迭代MapReduce计算任务,就是在一个循环内多次执行一个MapReduce. 2)顺序组合式MapReduce作业的执行 MapReduce1—>MapReduce2—>MapReduce3 MapReduce1的输出作为MapReduce的输入,MapReduce2的输出作为MapReduce3的输入.先执行MapReduce1,等其执行完毕再执行MapReduce2,等MapReduce2执行完毕,再执行MapReduce3. 3)具有复杂依赖关系的组合式MapReduce作业的执…

链接MapReduce作业 1.      顺序链接MapReduce作业 顺序链接MapReduce作业就是将多个MapReduce作业作为生成的一个自己主动化运行序列,将上一个MapReduce作业的输出作为下一个MapReduce作业的输入. MapReduce作业的链接就类似于Unix 的管道: mapreduce – 1 | mapreduce – 2 | mapreduce – 3 | ··· 顺序链接MapReduce作业的执行过程,就是driver为MapReduce作业创建一个…

一.经典MapReduce的作业运行机制 如下图是经典MapReduce作业的工作原理: 1.1 经典MapReduce作业的实体 经典MapReduce作业运行过程包含的实体: 客户端,提交MapReduce作业. JobTracker,协调作业的运行.JobTracker是一个Java应用程序,它的主类是JobTracker. TaskTracker,运行作业划分后的任务.TaskTracker是Java应用程序,它的主类是TaskTracker. 分布式文件系统(一般为HDFS),用来在其…

14/04/04 17:15:12 INFO mapreduce.Job:  map 0% reduce 0% 14/04/04 17:19:42 INFO mapreduce.Job:  map 41% reduce 0% 14/04/04 17:19:53 INFO mapreduce.Job:  map 64% reduce 0% 14/04/04 17:19:55 INFO mapreduce.Job:  map 52% reduce 0% 14/04/04 17:19:57 INFO …

链接多个MapReduce作业 执行多个数据集的联结 生成Bloom filter   1.链接MapReduce作业   [顺序链接MapReduce作业]   mapreduce-1 | mapreduce-2 | mapreduce-3 | ...   [具有复杂依赖的MapReduce链接]        有时,在复杂数据处理任务中的子任务并不是按顺序运行的,因此它们的MapReduce作业不能按线性方式链接.例如,mapreduce1处理一个数据集,mapreduce2独立处理另一个数…

文件是 MapReduce 任务数据的初始存储地.正常情况下,输入文件一般是存储在 HDFS 里面.这些文件的格式可以是任意的:我们可以使用基于行的日志文件, 也可以使用二进制格式,多行输入记录或者其它一些格式.这些文件一般会很大,达到数十GB,甚至更大.那么 MapReduce 是如何读取这些数据的呢?下面我们来学习 InputFormat 接口 1.InputFormat接口 InputFormat接口决定了输入文件如何被 Hadoop分块(split up)与接受.InputFormat…

hadoop 学习笔记:mapreduce框架详解 开始聊mapreduce,mapreduce是hadoop的计算框架,我学hadoop是从hive开始入手,再到hdfs,当我学习hdfs时候,就感觉到hdfs和mapreduce关系的紧密.这个可能是我做技术研究的思路有关,我开始学习某一套技术总是想着这套技术到底能干什么,只有当我真正理解了这套技术解决了什么问题时候,我后续的学习就能逐步的加快,而学习hdfs时候我就发现,要理解hadoop框架的意义,hdfs和mapreduce是密不可分,…

<Hadoop权威指南>中的MapReduce工作机制和Shuffle: 框架 Hadoop2.x引入了一种新的执行机制MapRedcue 2.这种新的机制建议在Yarn的系统上,目前用于执行的框架可以通过mapreduce.framework.name属性进行设置,值“local“表示本地作业运行器,“classic”值是经典的MapReduce框架(也称MapReduce1,它使用一个jobtracker和多个tasktracker),yarn表示新的框架. MR工作运行机制 Hadoop…