一.概述 在 http://zy19982004.iteye.com/blog/2037549的最后曾经提到过,这里再详细探讨一下. 二.job.setNumReduceTasks(0)唯一影响的是map结果的输出方式 当job.setNumReduceTasks(0)时,即没有reduce阶段,此时唯一影响的就是map结果的输出方式 如果有reduce阶段,map的结果被flush到硬盘 ,作为reduce的输入: reduce的结果将被OutputFormat的RecordWriter写到指…

一.1.0版本 主要由两部分组成:编程模型和运行时环境. 编程模型为用户提供易用的编程接口,用户只需编写串行程序实现函数来实现一个分布式程序,其他如节点间的通信.节点失效,数据切分等,则由运行时环境完成. 基本编程模型将问题抽象成Map和Reduce两个阶段,Map阶段将输入数据解析成key/value,迭代调用map()函数后,再以key/value的形式输出到本地目录:Reduce阶段则将key相同的value进行归约处理,并将最终结果写入到HDFS. 运行时环境由JobTracker和Ta…

要点:#!/usr/bin/python 因为要发送到各个节点,所以py文件必须是可执行的. 1) 统计(所有日志)独立ip数目,即不同ip的总数 ####################本地测试############################ cat /home/hadoop/Sep-/*/* | python ipmappper.py | sort | python ipreducer.py 本地部分测试结果: 99.67.46.254 13 99.95.174.29 47 sum…

使用命令行编译打包运行自己的MapReduce程序 Hadoop2.6.0 网上的 MapReduce WordCount 教程对于如何编译 WordCount.java 几乎是一笔带过… 而有写到的,大多又是 0.20 等旧版本版本的做法,即 javac -classpath /usr/local/hadoop/hadoop-1.0.1/hadoop-core-1.0.1.jar WordCount.java,但较新的 2.X 版本中,已经没有 hadoop-core*.jar 这个文件,因此…

14/04/04 17:15:12 INFO mapreduce.Job:  map 0% reduce 0% 14/04/04 17:19:42 INFO mapreduce.Job:  map 41% reduce 0% 14/04/04 17:19:53 INFO mapreduce.Job:  map 64% reduce 0% 14/04/04 17:19:55 INFO mapreduce.Job:  map 52% reduce 0% 14/04/04 17:19:57 INFO …

5.1 小文件 大数据这个概念似乎意味着处理GB级乃至更大的文件.实际上大数据可以是大量的小文件.比如说,日志文件通常增长到MB级时就会存档.这一节中将介绍在HDFS中有效地处理小文件的技术. 技术24 使用Avro存储多个小文件假定有一个项目akin在google上搜索图片,并将数以百万计的图片存储分别在HDFS中.很不幸的是,这样做恰好碰上了HDFS和MapReduce的弱项,如下: Hadoop的NameNode将所有的HDFS元数据保存在内存中以加快速度.Yahoo估计平均每个文件需要6…

4.1.3 半连接(Semi-join) 假设一个场景,需要连接两个很大的数据集,例如,用户日志和OLTP的用户数据.任何一个数据集都不是足够小到可以缓存在map作业的内存中.这样看来,似乎就不能使用reduce端的连接了.尽管不是必须,可以思考以下问题:如果在数据集的连接操作中,一个数据集中有的记录由于因为无法连接到另一个数据集的记录,将会被移除.这样还需要将整个数据集放到内存中吗?在这个例子中,在用户日志中的用户仅仅是OLTP用户数据中的用户中的很小的一部分.那么就可以从OLTP用户数据中只…

   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…

需求: 在实战(一)的基础 上,实现自定义分组机制.例如根据手机号的不同,分成不同的省份,然后在不同的reduce上面跑,最后生成的结果分别存在不同的文件中. 对流量原始日志进行流量统计,将不同省份的用户统计结果输出到不同文件. 思考: 需要自定义改造两个机制:1.改造分区的逻辑,自定义一个partitioner,主要是实现如何进行分组. Partitioner的作用是对Mapper产生的中间结果进行分片,以便将同一个分区的数据交给同一个Reducer处理,它直接影响Reducer阶段的负载均衡…

1. 软件版本号: Hadoop2.6.0(IDEA中源代码编译使用CDH5.7.3,相应Hadoop2.6.0),集群使用原生Hadoop2.6.4.JDK1.8,Intellij IDEA 14 . 源代码能够在https://github.com/fansy1990/linear_regression 下载. 2. 实现思路: 本博客实现的是一元一次线性方程,等于是最简单的线性方程了.採用的是Couresa里面的机器学习中的大数据线性方程的方法来更新參数值的(即随机梯度下降方法,当然也能够…