首先可以通过hdfs.site.xml下面的dfs.block.size来设置数据的块大小,这个参数会决定map的总数目(4194304=4m) 然后通过mapred.site.xml下面的mapreduce.map.memory.mb参数来设置每个map分到的内存数目. 通过yarn.sidt.xml下面的yarn.scheduler.minimum-allocation-mb来设置每个节点分配一个task所占用的内存数目,也就是说在一个8g内存的节点上面如果这个值设定的大于4个g,那么在同一

按照教程http://cn.soulmachine.me/blog/20140205/搭建总是出现如下问题: 2014-04-13 23:53:45,450 INFO org.apache.hadoop.hdfs.server.common.Storage: Lock on /home/hadoop/local/var/hadoop/hdfs/datanode/in_use.lock acquired by nodename 19771@node-10-00.example.com 2014-0

package 获取字符串中单字符出现次数; import java.util.Scanner; import java.util.TreeMap; /* * 需求:获取一个字符串中每一个字母出现的次数 * 分析: * 1.定义一个字符串 * 2.定义一个map集合 * 3.遍历字符串得到每一个字符 * 4.首先那第一个字符往map集合中去找,看返回值 * 如果为null,说明该字符第一次出现则把该字符作为键,1作为值 * 如果不为null,说明该字符不是第一次出现则把值++,重新存放在键和值.

import java.util.HashSet; import java.util.List; import java.util.Map; import java.util.Random; import java.util.Set; import com.google.common.collect.Maps; public class RandomUtils { private static Random random; //双重校验锁获取一个Random单例 public static Ra

1:通过反射,获取linkedHashMap的最后一个键值对. Map<Integer, Integer> map = new LinkedHashMap<>(); Field tail = map.getClass().getDeclaredField("tail"); tail.setAccessible(true); Map.Entry<Integer,Integer> entry=(Map.Entry<Integer, Integer&

环境 集群7台 master 3台 datanode 4台 每个datanode有12个硬盘 场景 启动集群之后,发现有一台datanode未启动,手动启动,还是未启动.查看日志,发现: Initialization failed for Block pool <registering> (Datanode Uuid unassigned) service to 百度之后,说是磁盘有问题 核查 查看硬盘信息 [root@hdfsdata1 /]df -h Filesystem Size Use

package cn.itcast.p1.map.test; import java.util.Iterator; import java.util.Map; import java.util.TreeMap; /*练习: * 打印结果:a(1) b(2) c(3)... * 思路: * 对于结果的分析发现,字母和次数之间存在着映射的关系.而且这种关系好多. * 好多酒需要存储,能存储映射关系的容器有数组和Map集合. * 关系一方是有序编号吗? 没有 * 那就是使用Map集合.又发现可以保证唯

为速度而散列: SlowMap.java说明了创建一个新的Map并不困难.但正如它的名称SlowMap所示,它不会很快,如果有更好的选择就应该放弃它.它的问题在于对键的查询,键没有按照任何特定的顺序保存,所以只能使用简单的线性查询,而线性查询是最慢的查询方式. 散列的价值在于速度: 散列使得查询得以快速进行.由于瓶颈在于键的查询速度,因此解决方案之一就是保持键的排序状态,然后使用Collections.binarySearch()进行查询. 散列则更进一步,它将键保存在某处,以便能够很快的找到.

1.写一个工具类用来生成 map reduce 实验 所需 input 文件 下面两个是原始文件 matrix1.txt 1 2 -2 0 3 3 4 -3 -2 0 2 3 5 3 -1 2 -4 2 0 2 matrix2.txt 0 3 -1 2 -3 1 3 5 -2 -1 0 1 4 -1 2 -2 2 -1 1 2 package com.ghc.hadoop; import java.io.*; public class Utils { public static void mai

之前看了刘新宇大大的<算法新解>有了点收获,闲来无事,便写了一个二叉搜索树实现的Map类. java的Map接口有很多不想要的方法,自己定义了一个 public interface IMap<K, V> { V get(K k); void put(K k, V v); V remove(K k); } 具体实现: public class BSTree<K, V> implements IMap<K, V> { Entry<K, V> head

Map的实现其实很简单,一个key对应一个value就行 . 本Map是写着玩的,是想告诉初学者我们也可以写一个简单的Map来自己用 代码: public class MyMap<K, V> { private Node<K, V>[] nodes; private int size; private static class Node<K, V> { K key; V value; Node(K key, V value) { this.key = key; this

Map是集合的存放顺序是按哈希值定的,有时候不是我们需要的,当想要一个按自己规定顺序存放顺序,可以用LinkedHashMap,这里自己把LinkedHashMap封装了一次 package test.com.reflect; import java.util.Arrays; import java.util.Collections; import java.util.Comparator; import java.util.HashMap; import java.util.HashSet;

一.基本概念 在MapReduce中,一个准备提交执行的应用程序称为“作业(job)”,而从一个作业划分出的运行于各个计算节点的工作单元称为“任务(task)”.此外,Hadoop提供的分布式文件系统(HDFS)主要负责各个节点的数据存储,并实现了高吞吐率的数据读写. 在分布式存储和分布式计算方面,Hadoop都是用主/从(Master/Slave)架构.在一个配置完整的集群上,想让Hadoop这头大象奔跑起来,需要在集群中运行一系列后台程序.不同的后台程序扮演不用的角色,这些角色由NameNo

一.基础篇 1.1 JVM 1.1.1. Java内存模型,Java内存管理,Java堆和栈,垃圾回收 http://www.jcp.org/en/jsr/detail?id=133http://ifeve.com/jmm-faq/ 1.1.2. 了解JVM各种参数及调优 1.1.3. 学习使用Java工具 jps, jstack, jmap, jconsole, jinfo, jhat, javap, …http://kenai.com/projects/btracehttp://www.cr

分块:Block HDFS存储系统中,引入了文件系统的分块概念(block),块是存储的最小单位,HDFS定义其大小为64MB.与单磁盘文件系统相似,存储在 HDFS上的文件均存储为多个块,不同的是,如果某文件大小没有到达64MB,该文件也不会占据整个块空间.在分布式的HDFS集群上,Hadoop系统保证一个块存储在一个datanode上. 把File划分成Block,这个是物理上真真实实的进行了划分,数据文件上传到HDFS里的时候,需要划分成一块一块,每块的大小由hadoop-default.

Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软体框架,实现了Google的MapReduce编程模型和框架,能够把应用程式分割成许多的 小的工作单元,并把这些单元放到任何集群节点上执行.在MapReduce中,一个准备提交执行的应用程式称为「作业(job)」,而从一个作业划分出 得.运行于各个计算节点的工作单元称为「任务(task)」.此外,Hadoop提供的分布式文件系统(HDFS)主要负责各个节点的数据存储,并实现了 高吞吐率的数据读写. 在分布式存储和分布式计算方面,Hadoop都是用

转自:http://blog.csdn.net/yczws1/article/details/21899007 纯干货:通过WourdCount程序示例:详细讲解MapReduce之Block+Split+Shuffle+Map+Reduce的区别及数据处理流程. Shuffle过程是MapReduce的核心,集中了MR过程最关键的部分.要想了解MR,Shuffle是必须要理解的.了解Shuffle的过程,更有利于我们在对MapReduce job性能调优的工作有帮助,以及进一步加深我们对MR内

hadoop2.4生产集群已经执行一段时间了.因为大量的hadoop1.0上面的应用不断迁移过来.刚開始事hdfs这边还没有出现多少问题.随着时间的推移,近期发现个别的datanode节点上面的磁盘空间剩余严重不足.既集群数据存储严重不均衡,非常多DN节点分明还有非常多存储空间,而个别DN节点存储空间则出现严重不足的情况. 后来经过分析,发现这些空间严重不足的节点上面,都执行了distcp作业的map任务,distcp是一个纯粹拷贝数据的job.一结合hdfs数据副本分配策略一分析,最终找到了问

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

Java集合类主要分为以下三类: 第一类:Array.Arrays第二类:Collection :List.Set第三类:Map :HashMap.HashTable 一.Array , Arrays Java所有"存储及随机访问一连串对象"的做法,array是最有效率的一种. 1.效率高,但容量固定且无法动态改变.array还有一个缺点是,无法判断其中实际存有多少元素,length只是告诉我们array的容量. 2.Java中有一个Arrays类,专门用来操作array .array