mapTask运行机制详解以及mapTask的并行度在mapTask当中,一个文件的切片大小使用默认值是128M,就是跟我们一个block块对应大小一样 MapTask运行的整个过程 背下来1.TextInputFormat读取数据2.调用map逻辑,默认是一个切片(就是一个block块)对应一个mapTask3.数据写入到环形缓冲区,默认环形缓冲区的大小是100M,换型缓冲区其实就是一个数组4.数据一直往环形缓冲区当中写,数据在环形缓冲区当中实现分区,排序,规约,分组等5.等到数据写到环形缓冲…

第2节 mapreduce深入学习:7.MapReduce的规约过程combiner 每一个 map 都可能会产生大量的本地输出,Combiner 的作用就是对 map 端的输出先做一次合并,以减少在 map 和 reduce 节点之间的数据传输量,以提高网络IO 性能,是 MapReduce 的一种优化手段之一.    combiner 是 MR 程序中 Mapper 和 Reducer 之外的一种组件    combiner 组件的父类就是 Reducer    combiner 和…

第2节 mapreduce深入学习:14.mapreduce数据压缩-使用snappy进行压缩 文件压缩有两大好处,节约磁盘空间,加速数据在网络和磁盘上的传输. 方式一:在代码中进行设置压缩 代码: FlowMain: public static void main(String[] args) throws Exception {// 设置我们的map阶段的压缩Configuration configuration = new Configuration(); configuration.se…

第2节 mapreduce深入学习:8.手机流量汇总求和 例子:MapReduce综合练习之上网流量统计. 数据格式参见资料夹 需求一:统计求和 统计每个手机号的上行流量总和,下行流量总和,上行总流量之和,下行总流量之和 分析:以手机号码作为key值,上行流量,下行流量,上行总流量,下行总流量四个字段作为value值,然后以这个key,和value作为map阶段的输出,reduce阶段的输入. data_flow.dat内容类似下面的: 1363157985066 13726230503 00-…

第2节 mapreduce深入学习:6. MapReduce当中的计数器 计数器是收集作业统计信息的有效手段之一,用于质量控制或应用级统计.计数器还可辅助诊断系统故障.如果需要将日志信息传输到map 或reduce 任务, 更好的方法通常是看能否用一个计数器值来记录某一特定事件的发生.对于大型分布式作业而言,使用计数器更为方便.除了因为获取计数器值比输出日志更方便,还有根据计数器值统计特定事件的发生次数要比分析一堆日志文件容易得多. hadoop内置计数器列表 MapReduce任务计数器 or…

第2节 mapreduce深入学习:4.mapreduce的序列化以及自定义排序 序列化(Serialization)是指把结构化对象转化为字节流. 反序列化(Deserialization)是序列化的逆过程.把字节流转为结构化对象. 当要在进程间传递对象或持久化对象的时候,就需要序列化对象成字节流 反之当要将接收到或从磁盘读取的字节流转换为对象,就要进行反序列化. Java 的序列化(Serializable)是一个重量级序列化框架,一个对象被序列化后,会附带很多额外的信息(各种校验信息,he…

第2节 mapreduce深入学习:2.MapReduce的分区:3.分区案例的补充完成运行实现 在MapReduce中,通过我们指定分区,会将同一个分区的数据发送到同一个reduce当中进行处理,例如我们为了数据的统计,我们可以把一批类似的数据发送到同一个reduce当中去,在同一个reduce当中统计相同类型的数据,就可以实现类似数据的分区,统计等 说白了就是相同类型的数据,送到一起去处理,在reduce当中默认分区只有1个. MapReduce当中的分区类图: mapreduce的分区以及…

我对GAN"生成对抗网络"(Generative Adversarial Networks)的看法: 前几天在公开课听了新加坡国立大学[机器学习与视觉实验室]负责人冯佳时博士在[硬创公开课]的GAN分享.GAN现在对于无监督图像标注来说是个神器,不过在NLP领域用的还不是那么广泛. 笔者看来,深度学习之前都没有对数组分布进行细致考察,譬如之前我对NLP词向量就产生过很多疑虑,为啥这么长条的数据组,没看到很好地去深挖.解读词向量的分布?分布这么重要,不值得Dig Deep? 生成模型GA…

reduce端的join算法: 例子: 商品表数据 product: pidp0001,小米5,1000,2000p0002,锤子T1,1000,3000 订单表数据 order:       pid1001,20150710,p0001,21002,20150710,p0002,31002,20150710,p0003,3 mapReduce可以实现sql语句的功能:select ......from product p left join order o on p.pid = o.pid 思…

ReduceTask的运行的整个过程 背下来1.启动线程到mapTask那里去拷贝数据,拉取属于每一个reducetask自己内部的数据2.数据的合并,拉取过来的数据进行合并,合并的过程,有可能在内存当中,有可能在磁盘当中,有可能在内存和磁盘当中,合并的时候同时要进行分组操作3.调用reduce逻辑4.数据输出…