来源:http://hadoop.apache.org/docs/r1.0.4/cn/hadoop_archives.html 在hadoop代码中发现了一个很奇怪的路径,由har://开头.经查询,发现是一类特定的文件类型Hadoop Archives. 什么是Hadoop archives? Hadoop archives是特殊的档案格式.一个Hadoop archive对应一个文件系统目录. Hadoop archive的扩展名是*.har.Hadoop archive包含元数据(形式是_

hdfs并不擅长存储小文件,因为每个文件最少一个block,每个block的元数据都会在NameNode中占用150byte内存.如果存储大量的小文件,它们会吃掉NameNode节点的大量内存.MR案例:小文件处理方案 Hadoop Archive或者HAR,是一个高效地将小文件放入HDFS块中的文件存档工具.它能将多个小文件打包成一个HAR文件,这样在减少NameNode内存使用的同时,仍然允许对小文件进行透明的访问,比如作为MapReduce的输入. 使用方法: 1). 归档前的目录结构 [

看这篇文章请出去跑两圈,然后泡一壶茶,边喝茶,边看,看完你就对hadoop整体有所了解了. Hadoop简介 Hadoop就是一个实现了Google云计算系统的开源系统,包括并行计算模型Map/Reduce,分布式文件系统HDFS,以及分布式数据库Hbase,同时Hadoop的相关项目也很丰富,包括ZooKeeper,Pig,Chukwa,Hive,Hbase,Mahout,flume等. 这里详细分解这里面的概念让大家通过这篇文章了解到底是什么hadoop: 1.什么是Map/Reduce,看

本文主要讲解三个问题:       1 使用Java编写MapReduce程序时,如何向map.reduce函数传递参数.       2 使用Streaming编写MapReduce程序(C/C++, Shell, Python)时,如何向map.reduce脚本传递参数.       3 使用Streaming编写MapReduce程序(C/C++, Shell, Python)时,如何向map.reduce脚本传递文件或文件夹.          (1) streaming 加载本地单个文

一.概要描述 在上篇博文描述了TaskTracker启动一个独立的java进程来执行Map任务.接上上篇文章,TaskRunner线程执行中,会构造一个java –D** Child address port tasked这样第一个java命令,单独启动一个java进程.在Child的main函数中通过TaskUmbilicalProtocol协议,从TaskTracker获得需要执行的Task,并调用Task的run方法来执行.在ReduceTask而Task的run方法会通过java反射机制

遇到的问题描述:在hadoop上面执行程序,程序运行之后能够正常执行.一切似乎都是正常的,然而过了一段时间之后程序便开始阻塞直到程序超时退出(如下). 14/08/19 21:17:51 INFO mapred.JobClient: map 99% reduce 71% 14/08/19 21:17:54 INFO mapred.JobClient: map 99% reduce 75% 14/08/19 21:17:57 INFO mapred.JobClient: map 99% reduc

在上一篇博客:hadoop入门级总结一:HDFS中,简单的介绍了hadoop分布式文件系统HDFS的整体框架及文件写入读出机制.接下来,简要的总结一下hadoop的另外一大关键技术之一分布式计算框架:Map/Reduce. 一.Map/Reduce是什么: Map/Reduce是在2004年谷歌的一篇论文中提出大数据并行编程框架,由两个基本的步骤Map(映射)和Reduce(化简)组成,Map/Reduce由此得名.同时,由于它隐藏了分布式计算中并行化.容错.数据分布.负载均衡等内部细节,实际的

import sys import tstree fname = 'high_freq_site.list' tree = tstree.TernarySearchTrie() tree.loadData(fname) token = '' counter = post = [] # url, count, posttime for line in sys.stdin: line = line.strip() arr = line.split() : continue #print arr nu

在Hadoop中执行的任务有时候需要把多个Map/Reduce作业连接到一起,这样才能够达到目的.[1]在Hadoop生态圈中,有一种相对比较新的组件叫做Oozie[2],它让我们可以把多个Map/Reduce作业组合到一个逻辑工作单元中,从而完成更大型的任务.本文中,我们会向你介绍Oozie以及使用它的一些方式. 什么是Oozie? Oozie是一种Java Web应用程序,它运行在Java servlet容器——即Tomcat——中,并使用数据库来存储以下内容: 工作流定义 当前运行的工作流

在Hadoop中执行的任务有时候需要把多个Map/Reduce作业连接到一起,这样才能够达到目的.[1]在Hadoop生态圈中,有一种相对比较新的组件叫做Oozie[2],它让我们可以把多个Map/Reduce作业组合到一个逻辑工作单元中,从而完成更大型的任务.本文中,我们会向你介绍Oozie以及使用它的一些方式. 什么是Oozie? Oozie是一种Java Web应用程序,它运行在Java servlet容器——即Tomcat——中,并使用数据库来存储以下内容: 工作流定义 当前运行的工作流

作者 Boris Lublinsky, Michael Segel ,译者 侯伯薇 发布于 2011年8月18日 |注意:QCon全球软件开发大会(北京)2016年4月21-23日,了解更多详情! 分享到:微博微信FacebookTwitter有道云笔记邮件分享 稍后阅读 我的阅读清单 在Hadoop中执行的任务有时候需要把多个Map/Reduce作业连接到一起,这样才能够达到目的.[1]在Hadoop生态圈中,有一种相对比较新的组件叫做Oozie[2],它让我们可以把多个Map/Reduce作

hadoop不适合小文件的存储,小文件本省就占用了很多的metadata,就会造成namenode越来越大.Hadoop Archives的出现视为了缓解大量小文件消耗namenode内存的问题. 采用ARCHIVE 不会减少 文件存储大小,只会压缩NAMENODE 的空间使用 Hadoop档案指南 概观 如何创建档案 如何在档案中查找文件 如何解除归档 档案示例 创建一个档案 查找文件 概述 Hadoop存档是特殊格式的存档.Hadoop存档映射到文件系统目录.Hadoop归档文件总是带有*

阅读本文可以带着下面问题: 1.map和reduce的数量过多会导致什么情况? 2.Reduce可以通过什么设置来增加任务个数? 3.一个task的map数量由谁来决定? 4.一个task的reduce数量由谁来决定? 一般情况下,在输入源是文件的时候,一个task的map数量由splitSize来决定的,那么splitSize是由以下几个来决定的 goalSize = totalSize / mapred.map.tasks inSize = max {mapred.min.split.siz

Hadoop在运行一个mapreduce job之前,需要估算这个job的maptask数和reducetask数.首先分析一下job的maptask数,当一个job提交时,jobclient首先分析job被拆分的split数量,然后吧job.split文件放置在HDFS中,一个job的MapTask数量就等于split的个数. job.split中包含split的个数由FileInputFormat.getSplits计算出,方法的逻辑如下: 1.  读取参数mapred.map.tasks,

今天做了一个hadoop分享,总结下来,包括mapreduce,及shuffle深度讲解,还有YARN框架的详细说明等. v\:* {behavior:url(#default#VML);} o\:* {behavior:url(#default#VML);} w\:* {behavior:url(#default#VML);} .shape {behavior:url(#default#VML);} Normal 0 false 7.8 磅 0 2 false false false EN-U

原文地址:https://blog.csdn.net/liyong199012/article/details/25423221 一.    概念知识介绍 Hadoop MapReduce是一个用于处理海量数据的分布式计算框架.这个框架解决了诸如数据分布式存储.作业调度.容错.机器间通信等复杂问题,可以使没有并行 处理或者分布式计算经验的工程师,也能很轻松地写出结构简单的.应用于成百上千台机器处理大规模数据的并行分布式程序. Hadoop MapReduce基于“分而治之”的思想,将计算任务抽象

MapReduce Join 对两份数据data1和data2进行关键词连接是一个很通用的问题,如果数据量比较小,可以在内存中完成连接. 如果数据量比较大,在内存进行连接操会发生OOM.mapreduce join可以用来解决大数据的连接. 1 思路 1.1 reduce join 在map阶段, 把关键字作为key输出,并在value中标记出数据是来自data1还是data2.因为在shuffle阶段已经自然按key分组,reduce阶段,判断每一个value是来自data1还是data2,在

今天做了一个hadoop分享,总结下来,包括mapreduce,及shuffle深度讲解,还有YARN框架的详细说明等. v\:* {behavior:url(#default#VML);} o\:* {behavior:url(#default#VML);} w\:* {behavior:url(#default#VML);} .shape {behavior:url(#default#VML);} Normal 0 false 7.8 磅 0 2 false false false EN-U

早上发现一个任务有20个reduce,但是只有四个正常完成,剩余16个等待了8个小时才分配执行(集群槽位资源充足) 解决方法:查看了集群的log,发现有这种warn: -- ::, WARN org.apache.hadoop.mapred.JobInProgress: No room for reduce task. Node tracker_s lave028.hadoop.sjs.org:localhost/ has bytes free; but we expect red uce in

阅读目录 序 概述 Hadoop Common Commands User Commands Administration Commands File System Shell 引用 系列索引 本文版权归mephisto和博客园共有,欢迎转载,但须保留此段声明,并给出原文链接,谢谢合作. 文章是哥(mephisto)写的,SourceLink 序 上一篇,我们从发展历程,架构,MapReduce等方面对比了Hadoop1.x与Hadoop2.x,特别是这这几年,2.x的发展已经可以适合很多的应用

一.用户命令1.archive命令 (1).什么是Hadoop archives?Hadoop archives是特殊的档案格式.一个Hadoop archive对应一个文件系统目录. Hadoop archive的扩展名是*.har.Hadoop archive包含元数据(形式是_index和_masterindx)和数据文件(part-*)._index文件包含了档案中的文件的文件名和位置信息. (2).如何创建archive?用法:hadoop archive -archiveName N