/** A section of an input file. Returned by {@link * InputFormat#getSplits(JobContext)} and passed to * {@link InputFormat#createRecordReader(InputSplit,TaskAttemptContext)}. * * 文件的一部分,通过InputFormat#getSplits(JobContext)生成 * 作为参数生产RecordReader:Input…

1. 场景 基于客户的数据处理需求,客户分发诸多小数据文件,文件每行代表一条记录信息,且每个文件以"类型_yyyyMMdd_批次号"命名.由于同一条记录可能存在于多个文件中,且处于多个文件中的相同记录最终只有时间最新的记录有效,但文件的每行记录并未提供时间信息,因此需要从每个文件名中提取时间信息作为文件每行记录信息. 因此,考虑到小文件数量较多,且数据总量近千万级别,因此借助Hadoop工具,在MapReduce中获取处理该条记录所对应的拆分后的文件名信息. 2. 技术实现 当Hado…

报错 java.lang.Exception: java.lang.ClassCastException: org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileSplit cannot be cast to org.apache.hadoop.mapred.FileSplit    at org.apache.hadoop.mapred.LocalJobRunner$Job.runTasks(LocalJobRunner.java:462)    at org.a…

前言: 从IT跨度到DT,如今的数据每天都在海量的增长.面对如此巨大的数据,如何能让搜索引擎更好的工作呢?本文作为Hadoop系列的第二篇,将介绍分布式情况下搜索引擎的基础实现,即“倒排索引”. 1.问题描述 将所有不同文件里面的关键词进行存储,并实现快速检索.下面假设有3个文件的数据如下: file1.txt:MapReduce is simple file2.txt:mapReduce is powerful is simple file3.txt:Hello MapReduce bye M…

上一篇分析了split的生成,现在接着来说具体的split具体内容及其相关的文件和类.以FileSplit(mapred包下org/apache/hadoop/mapreduce/lib/input/FileSplit.java)为例,它继承了InputSplit接口,包括以下属性: public class FileSplit extends InputSplit implements Writable { private Path file; //分片对应的文件路径 private long…

作业从JobClient端的submitJobInternal()方法提交作业的同时,调用InputFormat接口的getSplits()方法来创建split.默认是使用InputFormat的子类FileInputFormat来计算分片,而split的默认实现为FileSplit(其父接口为InputSplit).这里要注意,split只是逻辑上的概念,并不对文件做实际的切分.一个split记录了一个Map Task要处理的文件区间,所以分片要记录其对应的文件偏移量以及长度等.每个split…

我们知道,任何一个工程项目,最重要的是三个部分:输入,中间处理,输出.今天我们来深入的了解一下我们熟知的Hadoop系统中,输入是如何输入的? 在hadoop中,输入数据都是通过对应的InputFormat类和RecordReader类来实现的,其中InputFormat来实现将对应输入文件进行分片,RecordReader类将对应分片中的数据读取进来.具体的方式如下: (1)InputFormat类是一个接口. public interface InputFormat<K, V> {    …

一.MapReduce简介 1.1MapReduce概述 MapReduce是一种分布式计算模型,由Google提出,主要用于搜索领域,解决海量数据的计算问题.MR由两个阶段组成:Map和Reduce,用户只需要实现map()和reduce()两个函数,即可实现分布式计算,其执行流程如图1.这两个函数的形参是key.value对,表示函数的输入信息. 图 1 1.1.1 map任务处理 <1> 读取输入文件内容,解析成key.value对.对输入文件的每一行,解析成key.value对.每一个…

本节所用到的数据下载地址为:http://pan.baidu.com/s/1bnfELmZ MapReduce的排序分组任务与要求 我们知道排序分组是MapReduce中Mapper端的第四步,其中分组排序都是基于Key的,我们可以通过下面这几个例子来体现出来.其中的数据和任务如下图1.1,1.2所示. #首先按照第一列升序排列,当第一列相同时,第二列升序排列 3 3 3 2 3 1 2 2 2 1 1 1 ------------------- #结果 1 1 2 1 2 2 3 1 3 2…

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…