map阶段 1. 使用job.setInputFormatClass(TextInputFormat)做为输入格式.注意输出应该符合自定义Map中定义的输出. 2. 进入Mapper的map()方法,生成一个List. 3. 在map阶段的最后,会先调用job.setPartitionerClass()对这个List进行分区,每个分区映射到一个reducer. 4. 每个分区内又调用job.setSortComparatorClass()设置的key比较函数类排序(如果没有通过job.setSo…

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…

info:更多Django信息url:https://www.oschina.net/p/djangodetail: Django 是 Python 编程语言驱动的一个开源模型-视图-控制器(MVC)风格的 Web 应用程序框架.使用 Django,我们在几分钟之内就可以创建高品质.易维护.数据库驱动的应用程序. Django 框架的核心组件有: 用于创建模型的对象关系映射 为最终用户设计的完美... info:更多OpenERP信息url:https://www.oschina.net/p/o…

1. 自定义GroupingComparator 1.1.需求:有如下订单 现在需要求出每一个订单中成交金额最大的一笔交易 1.2.分析: 1.利用“订单id和成交金额”Bean作为key,可以将map阶段读取到的所有订单数据按照id分区,按照金额排序, 发送到reduce 2.在reduce端利用GroupingComparator将订单id相同的kv聚合成组,然后取第一个即是最大值 定义订单信息bean,实现CompareTo()方法用于排序 package cn.bigdata.hdfs.…

groupingComparator是对reduce输入的数据进行分组,比如 public int compare(WritableComparable a, WritableComparable b) { OrderJoin a1 = (OrderJoin) a; OrderJoin b1 = (OrderJoin) b; // 对pdt_code进行分组,返回0则代表是一组,其他随便返回一个值就行 // 经过调试发现此方法并不是将所有输入的key全部重新排序再把相同的合并,而是将前后连着的俩…

案例三: 统计共同好友 任务需求: 如下的文本, A:B,C,D,F,E,OB:A,C,E,KC:F,A,D,ID:A,E,F,LE:B,C,D,M,LF:A,B,C,D,E,O,MG:A,C,D,E,FH:A,C,D,E,OI:A,OJ:B,OK:A,C,DL:D,E,FM:E,F,GO:A,H,I,J 求出哪些人两两之间有共同好友,及他俩的共同好友都是谁 b -ac -ad -aa -b c -b b -e b -j 解题思路: 写两个mapreduce 第一个MR输出结果如:b -> a…

辅助排序和二次排序案例(GroupingComparator) 1.需求 有如下订单数据 订单id 商品id 成交金额 0000001 Pdt_01 222.8 0000001 Pdt_05 25.8 0000002 Pdt_03 522.8 0000002 Pdt_04 122.4 0000002 Pdt_05 722.4 0000003 Pdt_01 222.8 0000003 Pdt_02 33.8 现在需要求出每一个订单中最贵的商品. 2.数据准备 GroupingComparator.…

需求: Order_0000001,Pdt_01,222.8Order_0000001,Pdt_05,25.8Order_0000002,Pdt_05,325.8Order_0000002,Pdt_03,522.8Order_0000002,Pdt_04,122.4Order_0000003,Pdt_01,222.8 按照订单的编号分组,计算出每组的商品价格最大值. 分析: 我们可以把订单编号当做key,然后按照在reduce端去找出每组的最大值.在这里,我想介绍另外一种方法,顺便介绍Group…

MapReduce案例之自定义groupingComparator 求取Top 1的数据 需求 求出每一个订单中成交金额最大的一笔交易 订单id 商品id 成交金额 Order_0000005 Pdt_01 222.8 Order_0000005 Pdt_05 25.8 Order_0000002 Pdt_03 322.8 Order_0000002 Pdt_04 522.4 Order_0000002 Pdt_05 822.4 Order_0000003 Pdt_01 222.8 代码实现 自…

张表,分别较data.txt和info.txt,字段之间以/t划分. data.txt内容如下: 201001    1003    abc 201002    1005    def 201003    1006    ghi 201004    1003    jkl 201005    1004    mno 201006    1005    pqr info.txt内容如下: 1003    kaka 1004    da 1005    jue 1006    zhao 期望输出结果…

本篇博客是金子在学习hadoop过程中的笔记的整理,不论看别人写的怎么好,还是自己边学边做笔记最好了. 1:shuffle阶段的排序(部分排序) shuffle阶段的排序可以理解成两部分,一个是对spill进行分区时,由于一个 分区包含多个key值,所以要对分区内的<key,value>按照key进行排序,即key值相同的一 串<key,value>存放在一起,这样一个partition内按照key值整体有序了. 第二部分并不是排序,而是进行merge,merge有两次,一次是ma…

---恢复内容开始--- 1.解析Partiton 把map任务的输出的中间结果按照key的范围进行划分成r份,r代表reduce任务的个数.hadoop默认有个类HashPartition实现分区,通过key对reduce的个数取模(key%r),这样可以保证一段范围内的key交由一个reduce处理.以此来实现reduce的负载均衡.不至于使有些reduce处理的任务压力过大,有些reduce空闲. 如果我们对hadoop本身的分区算法不满意,或者我们因为我们的业务需求,我们可以自定义一个类…

在关系型数据库中Join是非常常见的操作,各种优化手段已经到了极致.在海量数据的环境下,不可避免的也会碰到这种类型的需求,例如在数据分析时需要从不同的数据源中获取数据.不同于传统的单机模式,在分布式存储下采用MapReduce编程模型,也有相应的处理措施和优化方法. 我们先简要地描述待解决的问题.假设有两个数据集:气象站数据库和天气记录数据库 气象站的示例数据,如下 Station ID Station Name 011990-99999 SIHCCAJAVRI 012650-99999 TRN…

1:首先搞好实体类对象: write 是把每个对象序列化到输出流,readFields是把输入流字节反序列化,实现WritableComparable,Java值对象的比较:一般需要重写toString(),hashCode(),equals()方法 package com.areapartition; import java.io.DataInput; import java.io.DataOutput; import java.io.IOException; import org.apach…

0. 说明 部分排序 && 全排序 && 采样 && 二次排序 1. 介绍 sort 是根据 Key 进行排序 [部分排序] 在每个分区中,分别进行排序,默认排序即部分排序 [全排序] 在所有的分区中,整体有序 实现全排序的方案: 1. 使用一个 reduce 2. 自定义分区函数 3. 采样 [3.1 随机采样] 对于纯文本数据支持不友好 0. 纯文本建议使用 KeyValueTextInputFormat 1. 设置分区类 TotalOrderParti…

1.日志源文件: 1363157985066 13726230503 00-FD-07-A4-72-B8:CMCC 120.196.100.82 i02.c.aliimg.com 24 27 2481 24681 200 1363157995052 13826544101 5C-0E-8B-C7-F1-E0:CMCC 120.197.40.4 4 0 264 0 200 1363157991076 13926435656 20-10-7A-28-CC-0A:CMCC 120.196.100.99…

1.排序概述 2.排序分类 3.WritableComparable案例 这个文件,是大数据-Hadoop生态(12)-Hadoop序列化和源码追踪的输出文件,可以看到,文件根据key,也就是手机号进行了字典排序 13470253144 180 180 360 13509468723 7335 110349 117684 13560439638 918 4938 5856 13568436656 3597 25635 29232 13590439668 1116 954 2070 1363057…

一.数据倾斜分析——mapJoin 1.背景 接上一个day的Join算法,我们的解决join的方式是:在reduce端通过pid进行串接,这样的话: --order ,,P0001, ,,P0001, ,,P0002, --product P0001,小米5,, P0002,锤子T1,, 例如订单中的小米5卖的比较好(截止博客时间,已经是米7将出的时候了.),这样的话大部分的数据都流向了P0001的这个reduce上,而P0002 的锤子的reduce确很轻松,这样,就产生了数据倾斜了! 更多…

本文地址:http://www.cnblogs.com/archimedes/p/hadoop-partitioner.html,转载请注明源地址. 旧版 API 的 Partitioner 解析 Partitioner 的作用是对 Mapper 产生的中间结果进行分片,以便将同一分组的数据交给同一个 Reducer 处理,它直接影响 Reduce 阶段的负载均衡.旧版 API 中 Partitioner 的类图如图所示.它继承了JobConfigurable,可通过 configure 方法初…

/*  * InputFormat类:  *   * 作用:  * 1.设置输入的形式;  * 2.将输入的数据按照相应的形式分割成一个个spilts后再进一步拆分成<key,value>对作为Mapper的输入:  * 3.默认使用TextInputFormat类进行处理;  * 4.可以通过job.setInputFormatClass()方法进行设置;  *   * */ /*  * Mapper类   *   * 作用:  * 1.接受MapReduce框架处理后的<key,va…

当遇到有特殊的业务需求时,需要对hadoop的作业进行分区处理 那么我们可以通过自定义的分区类来实现 还是通过单词计数的例子,JMapper和JReducer的代码不变,只是在JSubmit中改变了设置默认分区的代码,见代码: //1.3分区 //设置自定义分区类 job.setPartitionerClass(JPartitioner.class); //设置分区个数--这里设置成2,代表输出分为2个区,由两个reducer输出 job.setNumReduceTasks(2); 自定义的JP…

在直接学习hadoop的排序之前还要了解一些基本知识. Hadoop的序列化和比较接口 Hadoop的序列化格式:Writable Writable是Hadoop自己的序列化格式,还要一个子接口是WritableComparable<T>, public interface WritableComparable<T> extends Writable, Comparable<T> 这样一来WritableComparable接口不仅有序列化的功能,还可以进行比较. 排序…

1.解析Partition Map的结果,会通过partition分发到Reducer上,Reducer做完Reduce操作后,通过OutputFormat,进行输出,下面我们就来分析参与这个过程的类. Mapper的结果,可能送到Combiner做合并,Combiner在系统中并没有自己的基类,而是用Reducer作为Combiner的基类,他们对外的功能是一样的,只是使用的位置和使用时的上下文不太一样而已.Mapper最终处理的键值对<key, value>,是需要送到Reducer去合并…

使用Gson对json解析字符串,转化为json对象. 先上代码: 下面是main方法里面的代码 package testJava; import java.util.ArrayList; import java.util.Collections; import java.util.List; import com.google.gson.JsonParser; import com.google.gson.JsonArray; import com.google.gson.JsonObject…

1.解析Partition Map的结果,会通过partition分发到Reducer上,Reducer做完Reduce操作后,通过OutputFormat,进行输出,下面我们就来分析参与这个过程的类. Mapper的结果,可能送到Combiner做合并,Combiner在系统中并没有自己的基类,而是用Reducer作为Combiner的基类,他们对外的功能是一样的,只是使用的位置和使用时的上下文不太一样而已.Mapper最终处理的键值对,是需要送到Reducer去合并的,合并的时候,有相同ke…

http://www.aboutyun.com/thread-8927-1-1.html Mapreduce在hadoop中是一个比較难以的概念.以下须要用心看,然后自己就能总结出来了. 概括: combine和partition都是函数.中间的步骤应该仅仅有shuffle! 1.combine combine分为map端和reduce端,作用是把同一个key的键值对合并在一起,能够自己定义的. combine函数把一个map函数产生的<key,value>对(多个key,value)合并成一…

指对Reduce阶段的数据根据某一个或几个字段进行分组. 案例 需求 有如下订单数据 现在需要找出每一个订单中最贵的商品,如图 需求分析 利用"订单id和成交金额"作为key,可以将Map阶段读取到的所有订单数据先按照订单id(升降序都可以),再按照acount(降序)排序,发送到Reduce. 在Reduce端利用groupingComparator将订单id相同的kv聚合成组,然后取第一个成交金额即是最大值(若有多个成交金额并排第一,则都输出). Mapper阶段主要做三件事: k…

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…

一.背景 最近在Azkaban的测试工作中,需要在测试环境下模拟线上的调度场景进行稳定性测试.故而重操python旧业,通过python编写脚本来构造类似线上的调度场景.在脚本编写过程中,碰到这样一个需求:要在测试环境创建10000个作业流. 最开始的想法是在一个azkaban project下循环调用10000次create job接口(每个Flow只包含一个job).由于azkaban它本身没有增加/删除作业流的接口,所有的作业流修改.增加.删除其实都是通过重新上传项目zip包实现的,相应地…