Combiners的作用: 每一个map可能会产生大量的输出,combiner的作用就是在map端对输出先做一次合并,以减少传输到reducer的数据量. combiner最基本是实现本地key的归并,combiner具有类似本地的reduce功能.如下例子: 如果不用combiner,那么,所有的结果都是reduce完成,效率会相对低下.使用combiner,先完成的map会在本地聚合,提升速度. 注意:Combiner的输出是Reducer的输入,Combiner绝不能改变最终的计算结果.所…

转自http://prinx.blog.163.com/blog/static/190115275201211128513868/和http://www.cnblogs.com/jie465831735/archive/2013/03/06.html 按如下顺序看效果最佳: 1.       MapReduce Simplied Data Processing on Large Clusters 2.       Hadoop环境的安装 By 徐伟 3.       Parallel K-Mea…

一.Hadoop计数器 1.1 什么是Hadoop计数器 Haoop是处理大数据的,不适合处理小数据,有些大数据问题是小数据程序是处理不了的,他是一个高延迟的任务,有时处理一个大数据需要花费好几个小时这都是正常的.下面我们说一下Hadoop计数器,Hadoop计数器就相当于我们的日志,而日志可以让我们查看程序运行时的很多状态,而计数器也有这方面的作用.那么就研究一下Hadoop自身的计数器.计数器的程序如代码1.1所示,下面代码还是以内容为“hello you:hell0 me”的单词统计为例.…

课程安排 Partitioner编程** 自定义排序编程** Combiner编程** 常见的MapReduce算法** ---------------------------加深拓展---------------------- Mapreduce原理及源码分析   Partitioner编程 Partitioner是partitioner的基类,如果需要定制partitioner也需要继承该类. 2. HashPartitioner是mapreduce的默认partitioner.计算方法是…

MapReduce是一种分布式计算模型,由Google提出,主要用于搜索领域,MapReduce程序 本质上是并行运行的,因此可以解决海量数据的计算问题. MapReduce任务过程被分为两个处理阶段:map阶段和reduce阶段.每个阶段都以键 值对作为输入和输出.用户只需要实现map()和reduce()两个函数即可实现分布式计算. 执行步骤: map任务处理: 1.读取输入文件内容,解析成键值对(key/value).对输入文件的每一行,解析成 键值对(key/value).每一个键值对调…

MapReduce概念 MapReduce是一种分布式计算模型,由谷歌提出,主要用于搜索领域,解决海量数据计算问题. MR由两个阶段组成:Map和Reduce,用户只需要实现map()和reduce()两个函数实现分布式计算. 这两个函数的形参是key,value对,表示函数的输入信息. MP执行流程 客户端提交给jobtracker,jobtracker分配给tasktracker. trasktracker会对任务进行mapper和reducer操作. MapReduce原理 一个map输入…

一个.combiner计划 每map它可能会产生大量的输出,combiner的作用是map输出端先做合并.reducer的数据量. combiner最基本是实现本地key的归并,combiner具有类似本地的reduce功能 假设不用combiner,那么,全部的结果都是reduce完毕.效率会相对低下. 使用combiner,先完毕的map会在本地聚合,提升速度. 注意:Combiner的输出是Reducer的输入,Combiner绝不能改变终于的计算结果. 所以从我的想法来看,Combine…

前言 本文主要介绍 MapReduce 的原理及开发,讲解如何利用 Combine.Partitioner.WritableComparator等组件对数据进行排序筛选聚合分组的功能.由于文章是针对开发人员所编写的,在阅读本文前,文章假设读者已经对Hadoop的工作原理.安装过程有一定的了解,因此对Hadoop的安装就不多作说明.请确保源代码运行在Hadoop 2.x以上版本,并以伪分布形式安装以方便进行调试(单机版会对 Partitioner 功能进行限制).文章主要利用例子介绍如何利用 Ma…

Hadoop代码测试环境:Hadoop2.4 原则:在Hadoop的MapReduce过程.Mapper阅读过程完成后数据.它将数据发送到Partitioner.由Partitioner每个记录应当采取以确定哪些reducer节点,它用于通过缺省HashPartitioner.其核心代码例如以下: /** Use {@link Object#hashCode()} to partition. */ public int getPartition(K2 key, V2 value, int num…

设计模式——.net并行编程,清华大学出版的中译本. 相关资源地址主页面: http://parallelpatterns.codeplex.com/ 代码下载: http://parallelpatterns.codeplex.com/releases/view/50473 书籍在线地址: https://msdn.microsoft.com/en-us/library/ff963553.aspx 使用并行编程的一些示例: https://code.msdn.microsoft.com/Par…