hadoop的序列化格式 hadoop自身的序列化存储格式就是实现了Writable接口的类,他只实现了前面两点,压缩和快速.但是不容易扩展,也不跨语言. 我们先来看下Writable接口,Writable接口定义了两个方法: 1.将数据写入到二进制流中 2.从二进制数据流中读取数据 package org.apache.hadoop.io; public interface Writable { void write(java.io.DataOutput p1) throws java.io.…

本文地址:http://www.cnblogs.com/archimedes/p/hadoop-writable-interface.html,转载请注明源地址. 简介 序列化和反序列化就是结构化对象和字节流之间的转换,主要用在内部进程的通讯和持久化存储方面. 通讯格式需求 hadoop在节点间的内部通讯使用的是RPC,RPC协议把消息翻译成二进制字节流发送到远程节点,远程节点再通过反序列化把二进制流转成原始的信息.RPC的序列化需要实现以下几点: 1.压缩,可以起到压缩的效果,占用的宽带资源要…

总结自己在Hadoop开发中遇到的问题,主要在mapreduce代码执行方面.大部分来自日常代码执行错误的解决方法,还有一些是对Java.Hadoop剖析.对于问题,通过查询stackoverflow.csdn找到了解决方法.汇总出来以后查询方便.内容将不定期更新. 1.jar包执行出错,提示“class wordcount.WordCountMapper not found” 错误原因:在run()代码中没有定义setJarByClass解决方法:在wordcountJob.java中增加 j…

零.序(注意本部分与标题无太大关系,可直接调至第一部分) 既然没用为啥会有序?原因不想再开一篇文章,来抒发点什么感想或者计划了,就在这里写点好了: 前些日子买了几本书,打算学习和研究大数据方面的知识,一直因为实习.考试.毕业设计等问题搞得没有时间,现在进入了寒假,可以安心的学点有用的知识了. 这篇博客里的算法部分的内容来自<数据算法:Hadoop/Spark大数据处理技巧>一书,不过书中的代码虽然思路正确,但是代码不完整,并且只有java部分的编程,我在它的基础上又加入scala部分,当然是在…

案例: 数据: 邮编   |     日期     |金额 ILMN,2013-12-05,97.65GOOD,2013-12-09,1078.14IBM,2013-12-09,177.46ILMN,2013-12-09,101.33ILMN,2013-12-06,99.25,GOOD,2013-12-06,1069.87IBM,2013-12-06,177.67GOOD,2013-12-05,1057.34GOOD,2013-12-05,10.23GOOD,2013-12-05,11.43GO…

我的目的: 示例: 2012,01,01,352011,12,23,-42012,01,01,432012,01,01,232011,12,23,52011,4,1,22011,4,1,56 结果: 201112 -4,520114 2,56201201 23,35,43 正式实现: 代码结构: 分为以下的步骤: (1)编写封装类,把上述的字段分装进去. package com.book.test; import java.io.DataInput; import java.io.DataOut…

//MultipleOutputs类用于简化多文件输出The MultipleOutputs class simplifies writing output data to multiple outputs //案例一:在job默认的输出之外,附加自定义的输出.自定义的输出可以指定:输出格式以及 key/value 类型. Case one: writing to additional outputs other than the job default output. Each additio…

我在15年处理大数据的时候还都是使用MapReduce, 随着时间的推移, 计算工具的发展, 内存越来越便宜, 计算方式也有了极大的改变. 到现在再做大数据开发的好多同学都是直接使用spark, hive等工具, 很少有再写MapReduce的了. 这里整理一下MapReduce中经常用到的二次排序的方法, 全当复习. 简介 二次排序(secondary sort)问题是指在Reduce阶段对某个键关联的值排序. 利用二次排序技术,可以对传入Reduce的值完成 升序/降序 排序. MapRed…

不多说,直接上干货! 这篇博客里的算法部分的内容来自<数据算法:Hadoop/Spark大数据处理技巧>一书,不过书中的代码虽然思路正确,但是代码不完整,并且只有java部分的编程,我在它的基础上又加入scala部分,当然是在使用Spark的时候写的scala. 一.输入.期望输出.思路. 输入为SecondarySort.txt,内容为: ,,, ,,, ,,,- ,,, ,,,- ,,, ,,,- ,,, ,,, ,,, ,,, ,,, ,,,- 意义为:年,月,日,温度 期望输出: -…

自定义Writable hadoop虽然已经实现了一些非常有用的Writable,而且你可以使用他们的组合做很多事情,但是如果你想构造一些更加复杂的结果,你可以自定义Writable来达到你的目的,我们以注释的方式对自定义Writable进行讲解(不许说我只帖代码占篇幅哦,姿势写在注释里了): package com.sweetop.styhadoop; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.io.WritableC…