[MapReduce Notes] 1.一个Map/Reduce 作业的输入和输出类型如下所示: 2.Shuffle & Sort & Secondary Sort Reducer的输入就是Mapper已经排好序的输出.在这个阶段,框架通过HTTP为每个Reducer获得所有Mapper输出中与之相关的分块. 框架将按照key的值对Reducer的输入进行分组 (因为不同mapper的输出中可能会有相同的key).Shuffle和Sort两个阶段是同时进行的:map的输出也是一边被取回一边…

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…

目的 这份文档描写叙述了怎样安装.配置和管理从几个节点到有数千个节点的Hadoop集群. 玩的话,你可能想先在单机上安装.(看单节点配置). 准备 从Apache镜像上下载一个Hadoop的稳定版本号. 安装 安装一个Hadoop集群,一般包含分发软件到全部集群中的机器上或者是安装RPMs. 一般地,集群中的一台机器被唯一地设计成NameNode,还有一台机器被设置成ResourceManager.这是master(主). 集群中剩下的机器作为DataNode 和 NodeManager.这些是…

谷歌三大核心技术(二)Google MapReduce中文版  Google MapReduce中文版     译者: alex   摘要 MapReduce是一个编程模型,也是一个处理和生成超大数据集的算法模型的相关实现.用户首先创建一个Map函数处理一个基于key/value pair的数据集合,输出中间的基于key/value pair的数据集合:然后再创建一个Reduce函数用来合并所有的具有相同中间key值的中间value值.现实世界中有很多满足上述处理模型的例子,本论文将详细描述这个…

Hadoop基础-MapReduce的排序 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.MapReduce的排序分类 1>.部分排序 部分排序是对单个分区进行排序,举个简单的例子,第一个分区中的数据为1,3,5:而第二个分区为2,4,这两个分区的值看起来是没有连续性的,但是每个分区中的数据又是排序的!下面是我画的一个草图: 2>.全排序 全排序是对所有分区中的数据均排序,比如第一个分区的值为1,2,3,而第二个分区为4,5 很显然2个分区是经过排序的,可以明显的看清楚…

MongoDB 3.0支持WiredTiger存储引擎,提供可插拔存储引擎API,新增SCRAM-SHA-1认证机制,改进explain功能. 可插拔存储引擎API 允许第三方为MongoDB开发存储引擎 WiredTiger存储引擎 首次引入WiredTiger存储引擎,目前支持两种存储引擎: MMAPv1,3.0版本之前的存储引擎,也是3.0默认的存储引擎 WiredTiger,仅可用于MongoDB 3.0 64位版本 用法 WiredTiger支持MonoDB的所有特征,复制集和分片集群…

英文原文链接: Google Map Reduce 译文原文链接: Google MapReduce中文版 Google MapReduce中文版 译者: alex 摘要 MapReduce是一个编程模型,也是一个处理和生成超大数据集的算法模型的相关实现.用户首先创建一个Map函数处理一个基于 key/value pair的数据集合,输出中间的基于key/value pair的数据集合:然后再创建一个Reduce函数用来合并所有的具有相同中间key值的中间value值.现实世界中有很多满足上述处…

InputFormat简介 InputFormat:管控MR程序文件输入到Mapper阶段,主要做两项操作:怎么去切片?怎么将切片数据转换成键值对数据. InputFormat是一个抽象类,没有实现怎么切片,怎么转换,由它的子类实现.其中InputFormat的默认实现类是FileInputFormat,其也是一个抽象类,没有具体实现,最终是由FileInputFormat的子类去实现的.子类一共有五个,每一个子类的分片机制和转换成key-value键值对数据的格式都不一样,其中默认使用的是  …

Mapreduce的文件和hbase共同输入 package duogemap;   import java.io.IOException;   import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration; import org.apache.hadoop.hbase.client.Result; i…

mapreduce多文件输出的两方法   package duogemap;   import java.io.IOException;   import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.NullWritable; import org.apach…

package duogemap; import java.io.IOException; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text…

Hadoop 中利用 mapreduce 读写 mysql 数据   有时候我们在项目中会遇到输入结果集很大,但是输出结果很小,比如一些 pv.uv 数据,然后为了实时查询的需求,或者一些 OLAP 的需求,我们需要 mapreduce 与 mysql 进行数据的交互,而这些特性正是 hbase 或者 hive 目前亟待改进的地方. 好了言归正传,简单的说说背景.原理以及需要注意的地方: 1.为了方便 MapReduce 直接访问关系型数据库(Mysql,Oracle),Hadoop提供了DBI…

ASP.NET Core 1.1.0 Release Notes We are pleased to announce the release of ASP.NET Core 1.1.0! Antiforgery AspNetCoreModule AzureIntegration BasicMiddleware Caching Common Configuration CORS DataProtection DependencyInjection Diagnostics DotNetTools…

Android Weekly Issue #237 December 25th, 2016 Android Weekly Issue #237 这是本年的最后一篇issue, 感谢大家. 本期内容包括: ConstraintLayout的使用; Android Things的应用; 如何利用第三方库使得Java具有Kotlin的一些新特性; Firebase是如何利用ContentProvider进行初始化的; Kotlin上的并发处理; 其他还有一些关于程序架构, 代码优化相关的讨论. ART…

链接多个MapReduce作业 执行多个数据集的联结 生成Bloom filter   1.链接MapReduce作业   [顺序链接MapReduce作业]   mapreduce-1 | mapreduce-2 | mapreduce-3 | ...   [具有复杂依赖的MapReduce链接]        有时,在复杂数据处理任务中的子任务并不是按顺序运行的,因此它们的MapReduce作业不能按线性方式链接.例如,mapreduce1处理一个数据集,mapreduce2独立处理另一个数…

2016-12-21  16:53:49 mapred-default.xml mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize 0 The minimum size chunk that map input should be split into. Note that some file formats may have minimum split sizes that take priority over this setting. 2016-12…

最近做了一个小的mapreduce程序,主要目的是计算环比值最高的前5名,本来打算使用spark计算,可是本人目前spark还只是简单看了下,因此就先改用mapreduce计算了,今天和大家分享下这个例子,也算是对自己写的程序的总结了. 首先解释下环比,例如我们要算本周的环比,那么计算方式就是本周的数据和上周数字的差值除以上周数值就是环比了,如果是月的环比就是本月和上月数据的差值除以上月数字就是本月环比了.不过本mapreduce实例不会直接算出比值,只是简单求出不同时间段数值的差值,最终环比结…

在上一节我们分析了Child子进程启动,处理Map.Reduce任务的主要过程,但对于一些细节没有分析,这一节主要对MapOutputBuffer这个关键类进行分析. MapOutputBuffer顾名思义就是Map输出结果的一个Buffer,用户在编写map方法的时候有一个参数OutputCollector: void map(K1 key, V1 value, OutputCollector<K2, V2> output, Reporter reporter) throws IOExcep…

在上一节我们分析了TaskTracker如何对JobTracker分配过来的任务进行初始化,并创建各类JVM启动所需的信息,最终创建JVM的整个过程,本节我们继续来看,JVM启动后,执行的是Child类中的Main方法,这个方法是如何执行的. 1,从命令参数中解析相应参数,获取JVMID.建立RPC连接.启动日志线程等初始化操作: 父进程(即TaskTracker)在启动子进程时,会加入一些参数,如本机的IP.端口.TaskAttemptID等等,通过解析可以得到JVMID. String ho…

在上面一节我们分析了JobTracker调用JobQueueTaskScheduler进行任务分配,JobQueueTaskScheduler又调用JobInProgress按照一定顺序查找任务的流程,获得了任务之后,将任务封装为TaskTrackerAction数组返回的整个过程.TaskTracker通过心跳响应接收到了这个数组.本节我们继续分析,TaskTracker拿到了这个数组之后,如何对任务进行处理的. 1,TaskTracker在其方法offerService中,将得到的任务加入队…

在上一节分析了TaskTracker和JobTracker之间通过周期的心跳消息获取任务分配结果的过程.中间留了一个问题,就是任务到底是怎么分配的.任务的分配自然是由JobTracker做出来的,具体来说,存在一个抽象类:TaskScheduler,主要负责分配任务,继承该类的有几个类: CapacityTaskScheduler.FairScheduler.JobQueueTaskScheduler(LimitTasksPerJobTaskScheduler又继承于该类). 从名字大致可以看出…

上一节分析了Job由JobClient提交到JobTracker的流程,利用RPC机制,JobTracker接收到Job ID和Job所在HDFS的目录,够早了JobInProgress对象,丢入队列,另一个线程从队列中取出JobInProgress对象,并丢入线程池中执行,执行JobInProgress的initJob方法,我们逐步分析. public void initJob(JobInProgress job) { if (null == job) { LOG.info("Init on…

作者:Syn良子 出处:http://www.cnblogs.com/cssdongl 转载请注明出处 大家都知道用mapreduce或者spark写入已知的hbase中的表时,直接在mapreduce或者spark的driver class中声明如下代码 job.getConfiguration().set(TableOutputFormat.OUTPUT_TABLE, tablename); 随后mapreduce在mapper或者reducer中直接context写入即可,而spark则是…

MapReduce编程模型 在Google的一篇重要的论文MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters中提到,Google公司有大量的诸如Web请求日志.爬虫抓取的文档之类的数据需要处理,由于数据量巨大,只能将其分散在成百上千台机器上处理,如何处理并行计算.如何分发数据.如何处理错误,所有这些问题综合在一起,需要大量的代码处理,因此也使得原本简单的运算变得难以处理. 为了解决上述复杂的问题,Google设计一个新的抽象模型,使用这…

太久没动这里,目前人生处于一个新的开始.这次博客的内容很久前就想更新上来,但是一直没找到合适的时间点(哈哈,其实就是懒),主要内容集中在使用Mongodb时的一些隐蔽的MapReduce问题: 1.Reduce时的计数问题 2.Reduce时的提取数据问题 另外,补充一个小tips:mongoDB中建立的索引,优先使用固定的,而不要使用范围. 一.MapReduce时的计数问题 这个问题主要出现在使用“+1”的思路去计算累计次数时.如果在Map后的某一类中,记录量过大,就会导致计数失败. 具体演…

有很长一段时间没更新博客了,因为最近都比较忙,今天算是有点空闲吧.本文主要是介绍MapReduce在MongoDB上的使用,它与sql的分组.聚集类似,也是先map分组,再用reduce统计,最后还可选性地使用finalize调整最终结果.好了,来介绍下我所使用版本是MongoDB2.4.5,然后我还使用了MongoVUE(一款非常不错的图形化mongodb管理工具)帮助我协同操作. 1.原始数据,待使用的Collection中有三条doc: 而且它们的数据格式为:   可能很多人并不注意mon…

Android Weekly Notes Issue #230 November 6th, 2016 Android Weekly Issue #230. Android Weekly笔记, 本期内容包括: Mockito的扩展; ConstraintLayout的链式约束; Kotlin的Async-Await; RxJava2.0; 屏幕旋转导致的Activity重建; Throwable类的设计问题; Espresso测试中如何等待异步请求返回; Kotlin的扩展和运算符重载; Andr…

Android Weekly Issue #229 October 30th, 2016 Android Weekly Issue #229 Android Weekly笔记, 本期内容包括: 性能库Pury的插件化; 一种新的多选设计和实现; 音频播放; Dagger的测试mock方案; ConstraintLayout的链式约束; Mobile Vision API的二维码扫描功能; RxJava的使用缺陷讨论; SOLID原则图解. ARTICLES & TUTORIALS Get acc…

Android Weekly Issue #227 October 16th, 2016 Android Weekly Issue #227. 本期内容包括: Google的Mobile Vision API 人脸检测; Firebase的Remote Config; 与HashMap有关的优化; 提高RecyclerView帧率的优化; 使用AutoValue生成model代码; 开源库中抽象类和接口的使用讨论; Bottom Sheet的使用; Android Studio中的版本控制系统;…

Android Weekly Issue #221 September 4th, 2016 Android Weekly Issue #221 ARTICLES & TUTORIALS Android ImageView ScaleType: A Visual Guide 回想一下, 你是不是总是记不住ImageView的不同ScaleType的区别, 每次都要各种尝试来找到自己适合的. 这篇文章的作者也有这样的烦恼, 于是他把各种ScaleType都截了图: 如果用了CENTER_INSIDE…