Hadoop中的Map Reduce框架依赖InputFormat提供数据,依赖OutputFormat输出数据,每一个Map Reduce程序都离不开它们.Hadoop提供了一系列InputFormat和OutputFormat方便开发,本文介绍几种常用的: TextInputFormat 作为默认的文件输入格式,用于读取纯文本文件,文件被分为一系列以LF或者CR结束的行,key是每一行的位置偏移量,是LongWritable类型的,value是每一行的内容,为Text类型. KeyValue…

生成key: $ ssh-keygen -t dsa -P '' -f ~/.ssh/id_dsa $ cat ~/.ssh/id_dsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys       -t   密钥类型可以用 -t 选项指定.如果没有指定则默认生成用于SSH-2的RSA密钥.    -f filename             指定密钥文件名.   来源:http://www.aboutyun.com/thread-6487-1-1.html   远程登录执行sh…

一:向HDFS中上传任意文本文件,如果指定的文件在HDFS中已经存在,由用户指定是追加到原有文件末尾还是覆盖原有的文件: package hadoopTest; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.*; import java.io.*; public class HDFSApi { /** * 判断路径是否存在 */ public static boolean test(Configu…

OutputFormat 主要用于描述输出数据的格式,它能够将用户提供的 key/value 对写入特定格式的文件中. 本文将介绍 Hadoop 如何设计 OutputFormat 接口 , 以及一些常用的OutputFormat 实现. 1.旧版 API 的 OutputFormat 解析 如图所示, 在旧版 API 中,OutputFormat 是一个接口,它包含两个方法: RecordWriter<K, V> getRecordWriter(FileSystem ignored, Job…

InputFormat 主要用于描述输入数据的格式, 它提供以下两个功能.❑数据切分:按照某个策略将输入数据切分成若干个 split, 以便确定 Map Task 个数以及对应的 split.❑为 Mapper 提供输入数据: 给定某个 split, 能将其解析成一个个 key/value 对.本文将介绍 Hadoop 如何设计 InputFormat 接口,以及提供了哪些常用的 InputFormat实现. 1 .旧版 API 的 InputFormat 解析 如图所示: 在旧版 API 中,…

本文将介绍“数据计算”环节中常用的三种分布式计算组件——Hadoop.Storm以及Spark. 当前的高性能PC机.中型机等机器在处理海量数据时,其计算能力.内存容量等指标都远远无法达到要求.在大数据时代,工程师采用廉价的PC机组成分布式集群,以集群协作的方式完成海量数据的处理,从而解决单台机器在计算与存储上的瓶颈.Hadoop.Storm以及Spark是常用的分布式计算组件,其中Hadoop是对非实时数据做批量处理的组件:Storm和Spark是针对实时数据做流式处理的组件. 1．Hadoo…

列举出hadoop常用的一些InputFormat InputFormat是用来对我们的输入数据进行格式化的.TextInputFormat是默认的. InputFormat有哪些类型? DBInputFormat,DelegatingInputFormat,FileInputFormat,常用的就是DBInputFormat,FileInputFormat . DBInputFormat:接我们的关系型数据库的,比如mysql和oracle, FileInputFormat是和文件相关的,又有…

Hadoop生态常用数据模型 一.TextFile 二.SequenceFile 1.特性 2.存储结构 3.压缩结构与读取过程 4.读写操作 三.Avro 1.特性 2.数据类型 3.avro-tools应用 4.在Hive中使用Avro 5.在Spark中使用Avro 四.Parquet 1.特性 2.数据结构 3.Java API 4.Parquet On Spark 5.Parquet On Hive 五.RC&ORC 1.特性 2.存储结构RC (Record Columnar)ORC…

深度分析如何在Hadoop中控制Map的数量 guibin.beijing@gmail.com 很多文档中描述,Mapper的数量在默认情况下不可直接控制干预,因为Mapper的数量由输入的大小和个数决定.在默认情况下,最终input 占据了多少block,就应该启动多少个Mapper.如果输入的文件数量巨大,但是每个文件的size都小于HDFS的blockSize,那么会造成 启动的Mapper等于文件的数量(即每个文件都占据了一个block),那么很可能造成启动的Mapper数量超出限制而导…

hadoop中map和reduce的数量设置,有以下几种方式来设置 一.mapred-default.xml 这个文件包含主要的你的站点定制的Hadoop.尽管文件名以mapred开头,通过它可以控制用户maps和 reduces的默认的设置. 下面是一些有用变量: 名字 含义 dfs.block.size 分布式文件系统中每个数据块的大小 (bytes) io.sort.factor 合并排序时每层输入的文件数 io.sort.mb 排序输入的reduce时缓存大小 io.file.buffe…