1.Partition 把 Map任务输出的中间结果按 key的范围划分成 R份( R是预先定义的 Reduce任务的个数),划分时通常使用hash函数如: hash(key) mod R,这样可以保证某一段范围内的key,一定是将会由一个Reduce任务来处理,这样可以简化 Reduce获取计算数据的过程. 2.Combine操作 在 partition之前,还可以对中间结果先做 combine,即将中间结果中有相同 key的 对合并成一对.combine的过程与 Reduce的过程类似,很多

一.Combiner的出现背景 1.1 回顾Map阶段五大步骤 在第四篇博文<初识MapReduce>中,我们认识了MapReduce的八大步凑,其中在Map阶段总共五个步骤,如下图所示: 其中,step1.5是一个可选步骤,它就是我们今天需要了解的 Map规约 阶段.现在,我们再来看看前一篇博文<计数器与自定义计数器>中的第一张关于计数器的图: 我们可以发现,其中有两个计数器:Combine output records和Combine input records,他们的计数都是

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

一:Counter计数器的使用 hadoop计数器:可以让开发人员以全局的视角来审查程序的运行情况以及各项指标,及时做出错误诊断并进行相应处理. 内置计数器(MapReduce相关.文件系统相关和作业调度相关) 也可以通过http://master:50030/jobdetails.jsp查看 /** * 度量,在运行job任务的时候产生了那些j输出.通过计数器可以观察整个计算的过程,运行时关键的指标到底是那些.可以表征程序运行时一些关键的指标. * 计数器 counter 统计敏感单词出现次数

本章来简单介绍下 Hadoop MapReduce 中的 Combiner.Combiner 是为了聚合数据而出现的,那为什么要聚合数据呢?因为我们知道 Shuffle 过程是消耗网络IO 和 磁盘IO 比较大的操作,如果我们能减少 Shuffle 过程的数据量,那就可以提升整个 MR 作业的性能.我在<大数据技术 - MapReduce的Shuffle及调优> 一文中写到 Shuffle 中会有两次调用 Combiner 的过程,有兴趣的朋友可以再翻回去看看.接下来我们还是以 WordCou

mapreduce中的combine过程 hadoop的map过程执行完成后,每一个map都可能会产生大量的本地输出,Combiner的作用就是对map端的输出先做一次合并,减少在map和reduce节点之间的数据传输量,提高网络I/O性能. Combiner最基本的就是实现本地key的聚合,对map输出的key 排序,value进行迭代.Combiner在本质上就是一个本地的Reducer,其输入<Key, Value>和输出<Key,Value>类型是一致的.如果不用Combi

MapReduce 的输入输出 MapReduce 框架运转在<key,value> 键值对上,也就是说,框架把作业的输入看成是一组<key,value>键值对,同样也产生一组<key,value>键值对作为作业的输出,这两组键值对可能是不同的. 一个 MapReduce 作业的输入和输出类型如下图所示:可以看出在整个标准的流程中,会有三组<key,value>键值对类型的存在. MapReduce的处理流程 1．  Mapper任务执行过程详解 第一阶段是

/*  * 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

1,计数器: 显示的计数器中分为四个组,分别为:File Output Format Counters.FileSystemCounters.File Input Format Counters和Map-Reduce Framkework. 分组File Input Format Counters包括一个计数器Bytes Read,表示job执行结束后输出文件的内容包括的字节数(空格.换行都是字符) 关于以上这段计数器日志中详细的说明请见下面的注释: 1 Counters: 19 // Coun

第2节 mapreduce深入学习:7.MapReduce的规约过程combiner 每一个 map 都可能会产生大量的本地输出,Combiner 的作用就是对 map 端的输出先做一次合并,以减少在 map 和 reduce 节点之间的数据传输量,以提高网络IO 性能,是 MapReduce 的一种优化手段之一.    combiner 是 MR 程序中 Mapper 和 Reducer 之外的一种组件    combiner 组件的父类就是 Reducer    combiner 和

好不easy算法搞定了.小数据測试也得到了非常好的结果,但是扔到进群上.挂上大数据就挂了.无休止的reduce不会结束了. .. .. .... .. ... .. ==================================================================== 这才想起还有个combiner! .!!!.!! !.!!.!! !! ! !! ! 我们知道.MapReduce是分为Mapper任务和Reducer任务.Mapper任务的输出,通过网络传输到

1. Hadoop FS Shell Hadoop之所以可以实现分布式计算,主要的原因之一是因为其背后的分布式文件系统(HDFS).所以,对于Hadoop的文件操作需要有一套全新的shell指令来完成,而这就是Hadoop FS Shell.它主要是用于对Hadoop平台进行文件系统的管理. 有关HDFS的介绍博客请移步:Hadoop学习笔记之Hadoop基础. 有关Hadoop FS Shell的学习文档:Hadoop FS Shell学习文档. 2. Hadoop Streaming 我们知

一.Hadoop计数器 1.1 什么是Hadoop计数器 Haoop是处理大数据的,不适合处理小数据,有些大数据问题是小数据程序是处理不了的,他是一个高延迟的任务,有时处理一个大数据需要花费好几个小时这都是正常的.下面我们说一下Hadoop计数器,Hadoop计数器就相当于我们的日志,而日志可以让我们查看程序运行时的很多状态,而计数器也有这方面的作用.那么就研究一下Hadoop自身的计数器.计数器的程序如代码1.1所示,下面代码还是以内容为“hello you:hell0 me”的单词统计为例.

1.列出安装Hadoop流程步骤 a) 创建hadoop账号 b) 更改ip c) 安装Java 更改/etc/profile 配置环境变量 d) 修改host文件域名 e) 安装ssh 配置无密码登录 f) 解压hadoop g) 配置hadoop  conf下面的配置文件 h) Hadoop namenode -format  格式化 i) Start 启动 2.列出hadoop集群启动中的所有进程和进程的作用 a) Namenode 管理集群  记录namenode文件信息 b) Seco

/** * author : 冶秀刚 * mail     : dennyy99@gmail.com */ Shuffle过程是MapReduce的核心,也被称为奇迹发生的地方.要想理解MapReduce, Shuffle是必须要了解的.我看过很多相关的资料,但每次看完都云里雾里的绕着,很难理清大致的逻辑,反而越搅越混.前段时间在做MapReduce job 性能调优的工作,需要深入代码研究MapReduce的运行机制,这才对Shuffle探了个究竟.考虑到之前我在看相关资料而看不懂时很恼火,所

Shuffle过程,也称Copy阶段.reduce task从各个map task上远程拷贝一片数据,并针对某一片数据,如果其大小超过一定的阀值,则写到磁盘上,否则直接放到内存中. 官方的Shuffle过程如上图所示,不过细节有错乱,官方图并没有说明partition.sort和combiner具体作用于哪个阶段. 注意:Shuffle过程是贯穿于map和reduce两个过程的! Hadoop的集群环境,大部分的map task和reduce task是执行在不同的节点上的,那么reduce就要

网址:http://www.cnblogs.com/felixzh/p/4680808.html Shuffle过程,也称Copy阶段.reduce task从各个map task上远程拷贝一片数据,并针对某一片数据,如果其大小超过一定的阀值,则写到磁盘上,否则直接放到内存中. 官方的Shuffle过程如上图所示,不过细节有错乱,官方图并没有说明partition.sort和combiner具体作用于哪个阶段. 注意:Shuffle过程是贯穿于map和reduce两个过程的! Hadoop的集群

Shuffle过程是MapReduce的核心,也被称为奇迹发生的地方.要想理解MapReduce, Shuffle是必须要了解的.我看过很多相关的资料,但每次看完都云里雾里的绕着,很难理清大致的逻辑,反而越搅越混.前段时间在做MapReduce job 性能调优的工作,需要深入代码研究MapReduce的运行机制,这才对Shuffle探了个究竟.考虑到之前我在看相关资料而看不懂时很恼火,所以在这里我尽最大的可能试着把Shuffle说清楚,让每一位想了解它原理的朋友都能有所收获.如果你对这篇文章有

RDD的转换 Spark会根据用户提交的计算逻辑中的RDD的转换和动作来生成RDD之间的依赖关系,同时这个计算链也就生成了逻辑上的DAG.接下来以“Word Count”为例,详细描述这个DAG生成的实现过程. Spark Scala版本的Word Count程序如下: 1: val file = spark.textFile("hdfs://...") 2: val counts = file.flatMap(line => line.split(" "))

课程安排 Partitioner编程** 自定义排序编程** Combiner编程** 常见的MapReduce算法** ---------------------------加深拓展---------------------- Mapreduce原理及源码分析   Partitioner编程 Partitioner是partitioner的基类,如果需要定制partitioner也需要继承该类. 2. HashPartitioner是mapreduce的默认partitioner.计算方法是