1 思路:0.txt MapReduce is simple1.txt MapReduce is powerfull is simple2.txt Hello MapReduce bye MapReduce 1 map函数:context.write(word:docid, 1) 即将word:docid作为map函数的输出输出key 输出valueMapReduce:0.txt 1is:0.txt 1simple:0.txt 1Mapreduce:1.txt 1is:1.txt 1powerf…
(总感觉上一篇的实现有问题)http://www.cnblogs.com/i80386/p/3444726.html combiner是把同一个机器上的多个map的结果先聚合一次现重新实现一个: 思路:第一个mapreduce仅仅做 <word_docid,count>的统计,即某个单词在某一篇文章里出现的次数.(原理跟wordcount一样,只是word变成了word_docid)第二个mapreduce将word_docid在map阶段拆开,重新组合为<word,docid_coun…
hadoop(二MapReduce) 介绍 MapReduce:其实就是把数据分开处理后再将数据合在一起. Map负责“分”,即把复杂的任务分解为若干个“简单的任务”来并行处理.可以进行拆分的前提是这些小任务可以并行计算,彼此间几乎没有依赖关系. Reduce负责“合”,即对map阶段的结果进行全局汇总. MapReduce运行在yarn集群 MapReduce中定义了如下的Map和Reduce两个抽象的编程接口,由用户去编程实现.Map和Reduce, MapReduce处理的数据类型是键值对…
目前CSDN,博客园,简书同步发表中,更多精彩欢迎访问我的gitee pages 目录 MapReduce精通(二) MapReduce框架原理 MapReduce工作流程 InputFormat数据输入 切片与MapTask并行度决定机制 Job提交流程源码和切片源码详解 FileInputFormat切片机制 CombineTextInputFormat切片机制 CombineTextInputFormat案例实操 FileInputFormat实现类 KeyValueTextInputFo…
本文给出一个实现MapReduce二次排序的例子 package SortTest; import java.io.DataInput; import java.io.DataOutput; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.io.*; public class SortComparable implements WritableComparable<SortComparable> { private Integer fi…
一.概述 MapReduce框架对处理结果的输出会根据key值进行默认的排序,这个默认排序可以满足一部分需求,但是也是十分有限的.在我们实际的需求当中,往往有要对reduce输出结果进行二次排序的需求.对于二次排序的实现,网络上已经有很多人分享过了,但是对二次排序的实现的原理以及整个MapReduce框架的处理流程的分析还是有非常大的出入,而且部分分析是没有经过验证的.本文将通过一个实际的MapReduce二次排序例子,讲述二次排序的实现和其MapReduce的整个处理流程,并且通过结果和map…
1 Partitioner分区 1.1 Partitioner分区描述 在进行MapReduce计算时,有时候需要把最终的输出数据分到不同的文件中,按照手机号码段划分的话,需要把同一手机号码段的数据放到一个文件中:按照省份划分的话,需要把同一省份的数据放到一个文件中:按照性别划分的话,需要把同一性别的数据放到一个文件中.我们知道最终的输出数据是来自于Reducer任务.那么,如果要得到多个文件,意味着有同样数量的Reducer任务在运行.Reducer任务的数据来自于Mapper任务,也就说Ma…
什么是二次排序 待排序的数据具有多个字段,首先对第一个字段排序,再对第一字段相同的行按照第二字段排序,第二次排序不破坏第一次排序的结果,这个过程就称为二次排序. 如何在mapreduce中实现二次排序 mapreduce的工作原理 MR的工作原理如下图(如果看不清可右键新标签页查看): 图片部分数据参考自:https://www.bbsmax.com/A/KE5Qjg6qdL/ 相关重点: 分区(partitioning):使得具有相同Key值的键值对可以被划分到一起,并且保证对应单个Key值的…
我在15年处理大数据的时候还都是使用MapReduce, 随着时间的推移, 计算工具的发展, 内存越来越便宜, 计算方式也有了极大的改变. 到现在再做大数据开发的好多同学都是直接使用spark, hive等工具, 很少有再写MapReduce的了. 这里整理一下MapReduce中经常用到的二次排序的方法, 全当复习. 简介 二次排序(secondary sort)问题是指在Reduce阶段对某个键关联的值排序. 利用二次排序技术,可以对传入Reduce的值完成 升序/降序 排序. MapRed…
如果想要将问题变得清晰.精准和优雅, 需要关注 MapReduce 作业所需要的系统资源,尤其是集群内部网络资源使用情况. MR 可以运行在共享集群上处理 TB 级 甚至 PB 级的数据.同时,改作业与共享集群的机器上数以百计的任务存在竞争关系. MapReduce 关注点:   hadoop MapReduce 作业被分成一系列运行在分布式集群中的 map 任务和 reduce 任务.因此负载是遍布集群中的各个节点的. map 任务主要负责数据的载入.解析.转换.和过滤.每个 reduce 任…