Partition主要作用就是将map的结果发送到相应的reduce.这就对partition有两个要求: 1)均衡负载,尽量的将工作均匀的分配给不同的reduce. 2)效率,分配速度一定要快. Mapreduce默认的partitioner是HashPartitioner.除了这个mapreduce还提供了3种partitioner.如下图所示: HashPartitioner计算方法是: which reducer=(key.hashCode() & Integer.MAX_VALUE)…

原文:http://www.infotech.ac.cn/article/2012/1003-3513-28-2-60.html MapReduce原理及其主要实现平台分析 亢丽芸, 王效岳, 白如江 摘要 关键词: MapReduce; 实现平台; Hadoop; Phoenix; Disco; Mars Analysis of MapReduce Principle and Its Main Implementation Platforms Kang Liyun, Wang Xiaoyue,…

MapReduce之提交job源码分析 job 提交流程源码详解 //runner 类中提交job waitForCompletion() submit(); // 1 建立连接 connect(); // 1)创建提交 job 的代理 new Cluster(getConfiguration()); // (1)判断是本地 yarn 还是远程 initialize(jobTrackAddr, conf); // 2 提交 job submitter.submitJobInternal(Job.…

Map的结果,会通过partition分发到Reducer上.Reducer做完Reduce操作后,通过OutputFormat,进行输出.以下我们就来分析參与这个过程的类.   Mapper的结果,可能送到可能的Combiner做合并,Combiner在系统中并没有自己的基类,而是用Reducer作为Combiner的基类.他们对外的功能是一样的.仅仅是使用的位置和使用时的上下文不太一样而已. Mapper终于处理的结果对<key, value>,是须要送到Reducer去合并的,合并的时候…

MapReduce 是现今一个非常流行的分布式计算框架,它被设计用于并行计算海量数据.第一个提出该技术框架的是Google 公司,而Google 的灵感则来自于函数式编程语言,如LISP,Scheme,ML 等. MapReduce 框架的核心步骤主要分两部分:Map 和Reduce.当你向MapReduce 框架提交一个计算作业时,它会首先把计算作业拆分成若干个Map 任务,然后分配到不同的节点上去执行,每一个Map 任务处理输入数据中的一部分,当Map 任务完成后,它会生成一些中间文件,这些…

地址 MapReduce 是现今一个非常流行的分布式计算框架,它被设计用于并行计算海量数据.第一个提出该技术框架的是Google 公司,而Google 的灵感则来自于函数式编程语言,如LISP,Scheme,ML 等. MapReduce 框架的核心步骤主要分两部分:Map 和Reduce.当你向MapReduce 框架提交一个计算作业时,它会首先把计算作业拆分成若干个Map 任务,然后分配到不同的节点上去执行,每一个Map 任务处理输入数据中的一部分,当Map 任务完成后,它会生成一些中间文件…

使用MapReduce新版客户端API提交MapReduce Job需要使用 org.apache.hadoop.mapreduce.Job 类.JavaDoc给出以下使用范例. // Create a new Job Job job = new Job(new Configuration()); job.setJarByClass(MyJob.class); // Specify various job-specific parameters job.setJobName("myjob&quo…

文章目录 1 Split阶段 2 Map阶段 2.1分区 2.2排序 3 Shuffle阶段 4 Reduce阶段 1 Split阶段      首先,接到hdf文件输入,在mapreduce中的map task开始之前,将文件按照指定的大小切割成若干个部分,每一部分称为一个split,默认是split的大小与block的大小相等,均为128MB.split大小由minSize.maxSize.blocksize决定,以wordcount代码为例,以下是main()方法 进入waitForCom…

先贴一张原理图(摘自hadoop权威指南第三版) 实际中看了半天还是不太理解其中的Partition,和reduce端的二次排序,最终根据实验来结果来验证自己的理解 1eg 数据如下 2014010114 标识20140101日的温度为14度,需求为统计每年温度的最最高值 2014010114 2014010216 2014010317 2014010410... Partition 实际是根据map 任务的key,以及reduce任务的数量来决定最终来由那个reduce来处理,默认指定redu…

计算向数据移动 MR程序并不会在客户端执行任何的计算操作,它是为计算工作做好准备,例如计算出切片信息,直接影响到Map任务的并行度. 在Driver中提交任务时,会写到这样的语句: boolean result = job.waitForCompletion(true); 进入到waitForCompletion中: public boolean waitForCompletion(boolean verbose) throws IOException, InterruptedException…

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 每个 Mapper 任务是一个 java 进程,它会读取 HDFS 中的文件,解析成很多的键值对,经过我们覆盖的 map 方法处理后, 转换为很多的键值对再输出. 整个 Mapper 任务的处理过程…

环境 虚拟机:VMware 10 Linux版本:CentOS-6.5-x86_64 客户端:Xshell4 FTP:Xftp4 jdk8 hadoop-3.1.1 概念TF-IDF(term frequency–inverse document frequency)是一种用于资讯检索与资讯探勘的常用加权技术.TF-IDF是一种统计方法,用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度. ·字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加 ·但同时会随着它在语料库中出现的频率成反…

数据分析一般分为两种,一种是在线一种是离线 流程: 一般都是对于日志文件的采集和分析 场景实例(某个电商网站产生的用户访问日志(access.log)进行离线处理与分析的过程) 1.需求: 基于MapReduce的处理方式,最后会统计出某一天不同省份访问该网站的uv与pv(pv就是点击量,uv是独立访客量). 上图比较典型的Nginx负载均衡+KeepAlive高可用集群架构,访问的信息日志就存在每台web服务器上 日志文件内容如下: 1001 211.167.248.22 eecf0780-2…

一.需求分析 1. 日志文件每天生成一份(需要将日志文件定时上传至hdfs) 2. 分析日志文件中包含的字段:访问IP,访问时间,访问URL,访问状态,访问流量 3. 现在有"昨日"的日志文件即logclean.jar 3. 需求指标 a. 统计PV值 b. 统计注册人数 c. 统计IP数 d. 统计跳出率 f. 统计二跳率 二.数据分析 1. 数据采集 使用shell脚本定时上传 2. 数据清洗 过滤字段 格式化时间等字段 3. 数据分析 使用一级分区(date) 4. 数据导出 s…

本项目分析apache服务器产生的日志,分析pv.独立ip数和跳出率等指标.其实这些指标在第三方系统中都可以检测到,在生产环境中通常用来分析用户交易等核心数据,此处只是用于演示说明日志数据的分析流程. 一.需求分析 我们可以编写执行的shell脚本,将apache每天产生的日志上传到HDFS中,然后经过数据清洗,hive分析,最后将数据从HDFS导入到mysql中,然后设定计划任务每天定期自动执行分析工作. 1.指标说明  ▶ PV(Page View):页面浏览量,用户每1次对网站中的每个网页…

MapReduce Tutorial(个人指导) Purpose(目的) Prerequisites(必备条件) Overview(综述) Inputs and Outputs(输入输出) MapReduce - User Interfaces(用户接口) Payload(有效负载) Mapper Reducer Partitioner Counter Job Configuration(作业配置) Task Execution & Environment(任务执行和环境) Memory Man…

原文地址:Hadoop Mapreduce分区.分组.二次排序过程详解[转]作者: 徐海蛟 教学用途 1.MapReduce中数据流动   (1)最简单的过程:  map - reduce   (2)定制了partitioner以将map的结果送往指定reducer的过程: map - partition - reduce   (3)增加了在本地先进性一次reduce(优化)过程: map - combin(本地reduce) - partition -reduce2.Mapreduce中Par…

MapReduce是一种用于大规模数据集的并行计算编程模型,由Google提出,主要用于搜索领域,解决海量数据的计算问题.其主要思想Map(映射)和Reduce(规约)都是从函数是编程语言中借鉴而来的,它可以使程序员在不懂分布式底层的情况下轻松的将自己的程序运行在分布式系统上,极大地降低了分布式计算的门槛. 一.执行流程 1.执行步骤(“天龙八部”)  1) map任务处理  ① 读取数据文件内容,对每一行内容解析成<k1,v1>键值对,每个键值对调用一次map函数:  ② 编写Map映射函数…

前言:对于二次排序相信大家也是似懂非懂,我也是一样,对其中的很多方法都不理解诶,所有只有暂时放在一边,当你接触到其他的函数,你知道的越多时你对二次排序的理解也就更深入了,同时建议大家对wordcount的流程好好分析一下,要真正的知道每一步都是干什么的. 1.Partitioner分区类的作用是什么? 2.getPartition()三个参数分别是什么? 3.numReduceTasks指的是设置的Reducer任务数量,默认值是是多少? 扩展: 如果不同类型的数据被分配到了同一个分区,输出的数…

http://wenku.baidu.com/link?url=R-QoZXhc918qoO0BX6eXI9_uPU75whF62vFFUBIR-7c5XAYUVxDRX5Rs6QZR9hrBnUdMdVHNSHdjYtv7i28lCSng1iuWO620ML_wqJZYFge Hadoop源代码分析(一) 关键字: 分布式云计算 Google的核心竞争技术是它的计算平台.Google的大牛们用了下面5篇文章,介绍了它们的计算设施. GoogleCluster:http://research.g…

目录 1.MapReduce定义 2.MapReduce来源 3.MapReduce特点 4.MapReduce实例 5.MapReduce编程模型 6.MapReduce 内部逻辑 7.MapReduce架构 8.MapReduce框架的容错性 9.MapReduce资源组织方式 1.MapReduce 定义 Hadoop 中的 MapReduce是一个使用简单的软件框架,基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个机器组成的大型集群上,并以一种可靠容错并行处理TB级别的数据集 2.MapRedu…

Mahout版本:0.7,hadoop版本:1.0.4,jdk:1.7.0_25 64bit. BuildForest是在mahout-examples-0.7-job.jar包的org\apache\mahout\classifier\df\mapreduce 路径下.直接运行该类,可以看到该类的使用方式: Usage: [--data <path> --dataset <dataset> --selection <m> --no-complete --minspli…

MapReduce中的Shuffle和Sort分析 MapReduce 是现今一个非常流行的分布式计算框架,它被设计用于并行计算海量数据.第一个提出该技术框架的是Google 公司,而Google 的灵感则来自于函数式编程语言,如LISP,Scheme,ML 等.MapReduce 框架的核心步骤主要分两部分:Map 和Reduce.当你向MapReduce 框架提交一个计算作业时,它会首先把计算作业拆分成若干个Map 任务,然后分配到不同的节点上去执行,每一个Map 任务处理输入数据中的一部分…

数据包 百度网盘 链接:https://pan.baidu.com/s/1v9M3jNdT4vwsqup9N0mGOA提取码:hs9c 复制这段内容后打开百度网盘手机App,操作更方便哦 1.     数据清洗说明: (1)      第一列是时间: (2)      第二列是卖出方: (3)      第三列是买入方: (4)      第四列是票的数量: (5)      第五列是金额. 卖出方,买入方一共三个角色,机场(C开头),代理人(O开头)和一般顾客(PAX) 2.     数据清洗…

1.MapReduce中数据流动   (1)最简单的过程:  map - reduce   (2)定制了partitioner以将map的结果送往指定reducer的过程: map - partition - reduce   (3)增加了在本地先进性一次reduce(优化)过程: map - combin(本地reduce) - partition -reduce2.Mapreduce中Partition的概念以及使用.(1)Partition的原理和作用        得到map给的记录后,…

1 Partitioner分区 1.1 Partitioner分区描述 在进行MapReduce计算时,有时候需要把最终的输出数据分到不同的文件中,按照手机号码段划分的话,需要把同一手机号码段的数据放到一个文件中:按照省份划分的话,需要把同一省份的数据放到一个文件中:按照性别划分的话,需要把同一性别的数据放到一个文件中.我们知道最终的输出数据是来自于Reducer任务.那么,如果要得到多个文件,意味着有同样数量的Reducer任务在运行.Reducer任务的数据来自于Mapper任务,也就说Ma…

MapReduce编程刨析: Map map函数是对一些独立元素组成的概念列表(如单词计数中每行数据形成的列表)的每一个元素进行指定的操作(如把每行数据拆分成不同单词,并把每个单词计数为1),用户可以自定义一个把数据拆分成不同单词并把单词计数为1的映射map函数),事实上每个元素都是被独立操作的,而原始列表没有被修改,因为这里创建了一个新的列表来保存新的答案. public class Mapper<KEYIN, VALUEIN, KEYOUT, VALUEOUT> { //设定Context…

   前言: 根据前面的几篇博客学习,现在可以进行MapReduce学习了.本篇博客首先阐述了MapReduce的概念及使用原理,其次直接从五个实验中实践学习(单词计数,二次排序,计数器,join,分布式缓存). 一 概述 定义 MapReduce是一种计算模型,简单的说就是将大批量的工作(数据)分解(MAP)执行,然后再将结果合并成最终结果(REDUCE).这样做的好处是可以在任务被分解后,可以通过大量机器进行并行计算,减少整个操作的时间. 适用范围:数据量大,但是数据种类小可以放入内存. 基…

一.代码编写 1.1 单词统计 回顾我们以前单词统计的例子,如代码1.1所示. package counter; import java.net.URI; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.FileSystem; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.…

第一部分 分区简述(比如国家由省市来划分) 分区:map的输出经过partitioner分区进行下一步的reducer.一个分区对应一个reducer,就会使得reducer并行化处理任务.默认为1 1. Partitioner是partitioner的基类,如果需要定制partitioner也需要继承该类. 2. HashPartitioner是mapreduce的默认partitioner.计算方法是 which reducer=(key.hashCode() & Integer.MAX_V…