hadoop的压缩解压缩 hadoop对于常见的几种压缩算法对于我们的mapreduce都是内置支持,不需要我们关心.经过map之后,数据会产生输出经过shuffle,这个时候的shuffle过程特别需要消耗网络资源,它传输的数据量越少,对作业的运行时间越有意义,在这种情况下,我们可以对输出进行一个压缩.输出压缩之后,reducer就要接收,然后再解压,reducer处理完之后也需要做输出,也可以做压缩.对于我们程序而言,输入的压缩是我们原来的,不是程序决定的,因为输入源就是这样子,reduce…

測试hadoop版本号:2.4  Map端聚合的应用场景:当我们仅仅关心全部数据中的部分数据时,而且数据能够放入内存中. 使用的优点:能够大大减小网络数据的传输量,提高效率: 一般编程思路:在Mapper的map函数中读入全部数据,然后加入到一个List(队列)中.然后在cleanup函数中对list进行处理.输出我们关系的少量数据. 实例: 在map函数中使用空格分隔每行数据.然后把每一个单词加入到一个堆栈中,在cleanup函数中输出堆栈中单词次数比較多的单词以及次数. package fz…

最近在准备抽取数据的工作.有一个id集合200多M,要从另一个500GB的数据集合中抽取出所有id集合中包含的数据集.id数据集合中每一个行就是一个id的字符串(Reduce side join要在每行的行尾加“,”号,而Map side join不必,如果加了也可以处理掉),类似,500GB的数据集合中每一行是某一id对应的全记录,用“,”号分隔. 为什么不在hive或者pig下面搞这个操作呢?主要是因为Hive配置了Kerberos认证之后,还有一个问题没有解决,包含metastore的主机…

压缩/解压缩案例 一. 对数据流的压缩和解压缩 CompressionCodec有两个方法可以用于轻松地压缩或解压缩数据.要想对正在被写入一个输出流的数据进行压缩,我们可以使用createOutputStream(OutputStreamout)方法创建一个CompressionOutputStream,将其以压缩格式写入底层的流.相反,要想对从输入流读取而来的数据进行解压缩,则调用createInputStream(InputStreamin)函数,从而获得一个CompressionInput…

写了关于Hadoop下载地址的Map侧join 和Reduce的join,今天我们就来在看另外一种比较中立的Join. SemiJoin,一般称为半链接,其原理是在Map侧过滤掉了一些不需要join的数据,从而大大减少了reduce的shffule时间,因为我们知道,如果仅仅使用Reduce侧连接,那么如果一份数据中,存在大量的无效数据,而这些数据,在join中,并不需要,但是因为没有做过预处理,所以这些数据,直到真正的执行reduce函数时,才被定义为无效数据,而这时候,前面已经执行过shuf…

想想一下,当你需要处理500TB的数据的时候,你最先要做的是存储下来.你是选择源文件存储呢?还是处理压缩再存储?很显然,压缩编码处理是必须的.一段刚刚捕获的60分钟原始视屏可能达到2G,经过压缩处理可以减至500MB左右,一张单反照片可能有5MB,经过压缩之后只有400KB,而质量不会发生明显的损失. hadoop面临的情况也是一样的,大量的数据需要存储在磁盘或者内存中,进行压缩是一种经济的方法.对数据文件进行压缩,可以有效减少存储文件所需的空间,并加快数据在网络上或者到磁盘上的传输速度.在Ha…

想想一下,当你须要处理500TB的数据的时候,你最先要做的是存储下来. 你是选择源文件存储呢?还是处理压缩再存储?非常显然,压缩编码处理是必须的.一段刚刚捕获的60分钟原始视屏可能达到2G,经过压缩处理能够减至500MB左右.一张单反照片可能有5MB.经过压缩之后仅仅有400KB,而质量不会发生明显的损失. hadoop面临的情况也是一样的,大量的数据须要存储在磁盘或者内存中,进行压缩是一种经济的方法.对数据文件进行压缩,能够有效降低存储文件所需的空间,并加快数据在网络上或者到磁盘上的传输速度.…

1.Map端Join解决数据倾斜   1.Mapreduce中会将map输出的kv对,按照相同key分组(调用getPartition),然后分发给不同的reducetask 2.Map输出结果的时候调用了Partitioner组件(返回分区号),由它决定将数据放到哪个区中,默认的分组规 则为:根据key的hashcode%reducetask数来分发,源代码如下: public class HashPartitioner<K, V> extends Partitioner<K, V&g…

下午对着源码看陆喜恒. Hadoop实战(第2版)6.4.1  (Shuffle和排序)Map端,发现与Hadoop 1.2.1的源码有些出入.下面作个简单的记录,方便起见,引用自书本的语句都用斜体表示. 依书本,从MapTask.java开始.这个类有多个内部类: 从书的描述可知,collect()并不在MapTask类,而在MapOutputBuffer类,其函数功能是 1.定义输出内存缓冲区为环形结构2.定义输出内存缓冲区内容到磁盘的操作 在collect函数中将缓冲区的内容写出时会调用s…

1.map和reduce的数量过多会导致什么情况?2.Reduce可以通过什么设置来增加任务个数?3.一个task的map数量由谁来决定?4.一个task的reduce数量由谁来决定? 一般情况下,在输入源是文件的时候,一个task的map数量由splitSize来决定的,那么splitSize是由以下几个来决定的goalSize = totalSize / mapred.map.tasksinSize = max {mapred.min.split.size, minSplitSize}spl…