/** * <code>InputSplit</code> represents the data to be processed by an * individual {@link Mapper}. * InputSplit 代表可以被Mapper处理的数据 * <p>Typically, it presents a byte-oriented view on the input and is the * responsibility of {@link Record…

es for apache hadoop(elasticsearch-hadoop.jar)允许hadoop作业(mapreduce.hive.pig.cascading.spark)与es交互. At the core, elasticsearch-hadoop integrates two distributed systems: Hadoop, a distributed computing platform and Elasticsearch, a real-time search an…

1. 场景 基于客户的数据处理需求,客户分发诸多小数据文件,文件每行代表一条记录信息,且每个文件以"类型_yyyyMMdd_批次号"命名.由于同一条记录可能存在于多个文件中,且处于多个文件中的相同记录最终只有时间最新的记录有效,但文件的每行记录并未提供时间信息,因此需要从每个文件名中提取时间信息作为文件每行记录信息. 因此,考虑到小文件数量较多,且数据总量近千万级别,因此借助Hadoop工具,在MapReduce中获取处理该条记录所对应的拆分后的文件名信息. 2. 技术实现 当Hado…

    用户提交 MapReduce 作业后,JobClient 会调用 InputFormat 的 getSplit方法 生成 InputSplit 的信息.     一个 MapReduce 任务可以有多个 Split,其用于分割用户的数据源,根据用户设定的切割大小把数据源切割成 InputSplit元数据和 InputSplit原始数据. 元数据的作用:被JobTracker使用,生成Task的本地行的数据结构. 原始数据的作用:被Map Task初始化时使用,用来获取要处理的数据. 以下…

https://my.oschina.net/itblog/blog/275294 摘要: 本文通过一个例子,详细介绍Hadoop 的 MapReduce过程. 分析MapReduce执行过程 MapReduce运行的时候,会通过Mapper运行的任务读取HDFS中的数据文件,然后调用自己的方法,处理数据,最后输出.Reducer任务会接收Mapper任务输出的数据,作为自己的输入数据,调用自己的方法,最后输出到HDFS的文件中.整个流程如图: Mapper任务的执行过程详解 每个Mapper任…

一.回顾Reduce阶段三大步骤 在第四篇博文<初识MapReduce>中,我们认识了MapReduce的八大步骤,其中在Reduce阶段总共三个步骤,如下图所示: 其中,Step2.1就是一个Shuffle操作,它针对多个map任务的输出按照不同的分区(Partition)通过网络复制到不同的reduce任务节点上,这个过程就称作为Shuffle. PS:Hadoop的shuffle过程就是从map端输出到reduce端输入之间的过程,这一段应该是Hadoop中最核心的部分,因为涉及到Had…

上一篇分析了split的生成,现在接着来说具体的split具体内容及其相关的文件和类.以FileSplit(mapred包下org/apache/hadoop/mapreduce/lib/input/FileSplit.java)为例,它继承了InputSplit接口,包括以下属性: public class FileSplit extends InputSplit implements Writable { private Path file; //分片对应的文件路径 private long…

作业从JobClient端的submitJobInternal()方法提交作业的同时,调用InputFormat接口的getSplits()方法来创建split.默认是使用InputFormat的子类FileInputFormat来计算分片,而split的默认实现为FileSplit(其父接口为InputSplit).这里要注意,split只是逻辑上的概念,并不对文件做实际的切分.一个split记录了一个Map Task要处理的文件区间,所以分片要记录其对应的文件偏移量以及长度等.每个split…

接着上篇来说.hadoop首先调度辅助型task(job-cleanup task.task-cleanup task和job-setup task),这是由JobTracker来完成的:但对于计算型task,则是由作业调度器TaskScheduler来分配的,其默认实现为JobQueueTaskScheduler.具体过程在assignTasks()方法中完成,下面来一段一段的分析该方法. public synchronized List<Task> assignTasks(TaskTrac…

我们知道,任何一个工程项目,最重要的是三个部分:输入,中间处理,输出.今天我们来深入的了解一下我们熟知的Hadoop系统中,输入是如何输入的? 在hadoop中,输入数据都是通过对应的InputFormat类和RecordReader类来实现的,其中InputFormat来实现将对应输入文件进行分片,RecordReader类将对应分片中的数据读取进来.具体的方式如下: (1)InputFormat类是一个接口. public interface InputFormat<K, V> {    …