1.1.1         map端连接- DistributedCache分布式缓存小数据集 当一个数据集非常小时,可以将小数据集发送到每个节点,节点缓存到内存中,这个数据集称为边数据.用map函数将小数据集中的数据按键聚合到大的数据集中,输出连接数据集,进行连接操作. (1)   分布式缓存指定缓存文件 执行命令行时,采用hadoop  jar hadoop-example.jar MapSideJoinMain  -files input/cityfile/tb_dim_city.dat…

前面我们介绍了MapReduce中的Join算法,我们提到了可以通过map端连接或reduce端连接实现join算法,在文章中,我们只给出了reduce端连接的例子,下面我们说说使用map端连接结合分布式缓存机制实现Join算法 1.介绍 我们使用频道类型数据集和机顶盒用户数据集,进行连接,统计出每天.每个频道.每分钟的收视人数 2.数据集 频道类型数据集就是channelType.csv文件,如下示例 机顶盒用户数据集来源于“08.统计电视机顶盒中无效用户数据,并以压缩格式输出有效数据”这个实…

做项目的时候遇到一个问题,在Mapper和Reducer方法中处理目标数据时,先要去检索和匹配一个已存在的标签库,再对所处理的字段打标签.因为标签库不是很大,没必要用HBase.我的实现方法是把标签库存储成HDFS上的文件,用分布式缓存存储,这样让每个slave都能读取到这个文件. main方法中的配置: //分布式缓存要存储的文件路径 String cachePath[] = { "hdfs://10.105.32.57:8020/user/ad-data/tag/tag-set.csv&qu…

分布式缓存一个最重要的应用就是在进行join操作的时候,如果一个表很大,另一个表很小很小,我们就可以将这个小表进行广播处理,即每个计算节点 上都存一份,然后进行map端的连接操作,经过我的实验验证,这种情况下处理效率大大高于一般的reduce端join,广播处理就运用到了分布式缓存的 技术. DistributedCache将拷贝缓存的文件到Slave节点在任何Job在节点上执行之前,文件在每个Job中只会被拷贝一次,缓存的归档文件会被在Slave节 点中解压缩.将本地文件复制到HDFS中去,接…

开源git地址: http://git.oschina.net/chejiangyi/XXF.BaseService.DistributedCache 分布式缓存中间件  方便实现缓存的分布式,集群,负载均衡,故障自动转移,并兼容多种缓存存储的分布式缓存中间件. 用于解决分布式架构中的分布式缓存环节. 特点: 1. 代码少,便于扩展. 2. 兼容阿里云memcache,redis,ssdb. 3. 规范缓存使用接口,屏蔽底层缓存实现. 4. 通过配置连接字符串即可切换不同存储引擎,可以混合不同存…

本文是对MR案例:Map-Join的解读. 在hadoop中,共享全局变量或全局文件的几种方法 使用Configuration的set()方法,只适合数据内容比较小的场景 将缓存文件放在HDFS上,每次都去读取,效率比较低 将缓存文件放在DistributedCache里,在setup()初始化一次后,即可多次使用,缺点是不支持修改操作,仅能读取 DistributedCache是Hadoop提供的文件缓存机制,使得一个job的所有map或reduce可以访问同一份文件.在任务提交后,hadoo…

分布式缓存用于将使用的小文件首先分发到各个datanode节点上,然后利用map/reduce阶段的setup()方法将文件内容读入内存,加快程序执行.具体实现方法如下: http://demievil.github.io/2014/10/29/Hadoop-DistributedCache/…

1.什么时Hadoop的分布式缓存 答:在执行MapReduce时,可能Mapper之间需要共享一些信息,如果信息量不大,可以将其从HDFS中加载到内存中,这就是Hadoop分布式缓存机制. 2.如何使用缓存机制 答:在main方法中加载共享文件的HDFS路径,路径可以是目录也可以是文件.可以在路径末尾阶段追加 '#' +别名,在map阶段可以使用该别名. 这时执行第一步的代码: String cache = "hdfs://10.105.xx.xxxx:8020/cache/file"…

   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…

Hadoop 分布式缓存实现目的是在所有的MapReduce调用一个统一的配置文件,首先将缓存文件放置在HDFS中,然后程序在执行的过程中会可以通过设定将文件下载到本地具体设定如下: public static void main(String[] arge) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException{            Configuration conf=new Configuration();  …