转换原始数据为块压缩的SequenceFIle import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.conf.Configured; import org.apache.hadoop.fs.FileSystem; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoo…

1.combiner combiner是MR编程模型中的一个组件: 有些任务中map可能会产生大量的本地输出,combiner的作用就是在map端对输出先做一次合并,以减少map和reduce节点之间的数据传输量,提高网络IO性能,是MR的优化手段之一: 两大基本功能: 1.1map的输出的key的聚合,对map输出的key排序.value进行迭代: 1.2reduce功能. 并不是设置了combiner就一定会执行(在当前集群非常繁忙的时候设置了也不会执行): combiner的执行时机:co…

1 reduce side join在map端加上标记, 在reduce容器保存,然后作笛卡尔积缺点: 有可能oom 2 map side join  2.1 利用内存和分布式缓存,也有oom风险 2.2 自己的想法,参考hive桶的思路,  第一次MR,将两个文件相同的方法分文件输出并打上标记,排序输出,尽可能分的比较均匀  第二次MR 改写输入方法,将相同标记的多个分片打包传给map, 改写读的方法,用数组或者列表保存文件流,利用多个文件多路归并思想,使整个大分片按照有序的方法传给map,M…

import java.io.DataOutput; import java.io.IOException; import java.util.HashMap; import java.util.Map; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.conf.Configured; import org.apache.hadoop.fs.FSDataOutputStream; import org.a…

MR操作————Map.Partitioner.Shuffle.Combiners.Reduce 1.Map步骤 1.1 读取输入文件,解析成k-v对,其中每个k-v对调用一次map函数 1.2 写自己的逻辑,对输入的k-v进行处理,转换成新的k-v 1.3 对输出的k-v进行分区(Partitioner) 1.4 对不同分区的数据进行排序/分组,将相同的key的value放在一个集合中(Shuffle处理) 1.5 分组后进行归约(可选)(Combiners 可理解为单个节点的reduce 不…

http://www.aboutyun.com/thread-7548-1-1.html 这里面列出了hive几乎所有的配置项,下面问题只是说出了几种配置项目的作用.更多内容,可以查看内容问题导读:1.hive输出格式的配置项是哪个?2.hive被各种语言调用如何配置?3.hive提交作业是在hive中还是hadoop中?4.一个查询的最后一个map/reduce任务输出是否被压缩的标志,通过哪个配置项?5.当用户自定义了UDF或者SerDe,这些插件的jar都要放到这个目录下,通过那个配置项?…

一. MR中的join的两种方式: 1.reduce side join(面试题) reduce side join是一种最简单的join方式,其主要思想如下: 在map阶段,map函数同时读取两个文件File1和File2,为了区分两种来源的key/value对,对每条数据打一个标签(tag),比如:tag=1表示来自文件File1,tag=2表示来自文件File2.即:map阶段的主要任务是对不同文件中的数据打标签,在shuffle阶段已经自然按key分组. 在reduce阶段,reduce…

这里面列出了hive几乎所有的配置项,下面问题只是说出了几种配置项目的作用.更多内容,可以查看内容 问题导读: 1.hive输出格式的配置项是哪个? 2.hive被各种语言调用如何配置? 3.hive提交作业是在hive中还是hadoop中? 4.一个查询的最后一个map/reduce任务输出是否被压缩的标志,通过哪个配置项? 5.当用户自定义了UDF或者SerDe,这些插件的jar都要放到这个目录下,通过那个配置项? 6.每个reducer的大小,默认是1G,输入文件如果是10G,那么就会起1…

梳理一下Spark中关于并发度涉及的几个概念File,Block,Split,Task,Partition,RDD以及节点数.Executor数.core数目的关系. 输入可能以多个文件的形式存储在HDFS上,每个File都包含了很多块,称为Block.当Spark读取这些文件作为输入时,会根据具体数据格式对应的InputFormat进行解析,一般是将若干个Block合并成一个输入分片,称为InputSplit,注意InputSplit不能跨越文件.随后将为这些输入分片生成具体的Task.Inp…

Spark中Task,Partition,RDD.节点数.Executor数.core数目的关系和Application,Driver,Job,Task,Stage理解 from:https://blog.csdn.net/u013013024/article/details/72876427   有部分图和语句摘抄别的博客,有些理解是自己的 梳理一下Spark中关于并发度涉及的几个概念File,Block,Split,Task,Partition,RDD以及节点数.Executor数.core…