任务的默认排序 MapTask和ReduceTask都会默认对数据按照key进行排序,不管逻辑上是否需要.默认是按照字典顺序排序,且实现该排序的方法是快速排序.但是map和reduce任务只能保证单个任务内部输出有序,不能保证所有输出全局有序. MapTask,当环形缓冲区使用率到达一定阈值后进行一次快速排序,将这些有序数据溢写到磁盘上,而当数据处理完毕后,它会对磁盘上所有文件进行归并排序.ReduceTask,它从每个MapTask上远程拷贝相应的数据文件,如果文件大小超过一定阈值,则溢写到磁

下面是四个文件及其内容. 代码实现: Mapper: package cn.tedu.invert; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; import org.

原文地址:Hadoop Mapreduce分区.分组.二次排序过程详解[转]作者: 徐海蛟 教学用途 1.MapReduce中数据流动   (1)最简单的过程:  map - reduce   (2)定制了partitioner以将map的结果送往指定reducer的过程: map - partition - reduce   (3)增加了在本地先进性一次reduce(优化)过程: map - combin(本地reduce) - partition -reduce2.Mapreduce中Par

不多说,直接上代码. -- ::, INFO [org.apache.hadoop.metrics.jvm.JvmMetrics] - Initializing JVM Metrics with processName=JobTracker, sessionId= -- ::, WARN [org.apache.hadoop.mapreduce.JobSubmitter] - Hadoop command-line option parsing not performed. Implement

关于二次排序主要涉及到这么几个东西: 在0.20.0 以前使用的是 setPartitionerClass setOutputkeyComparatorClass setOutputValueGroupingComparator 在0.20.0以后使用是 job.setPartitionerClass(Partitioner p); job.setSortComparatorClass(RawComparator c); job.setGroupingComparatorClass(RawCom

我们可能会有些需求要求MapReduce的输出全局有序,这里说的有序是指Key全局有序.但是我们知道,MapReduce默认只是保证同一个分区内的Key是有序的,但是不保证全局有序.基于此,本文提供三种方法来对MapReduce的输出进行全局排序. |文章目录| |: |1.生成测试数据 |2.使用一个Reduce进行排序 |3.自定义分区函数实现全局有序 1.生成测试数据 在介绍如何实现之前,我们先来生成一些测试数据,实现如下: #!/bin/sh for i in {1..100000};d

参考:http://eric-gcm.iteye.com/blog/1807468 file1.txt: 2 32 654 32 15 756 65223 file2.txt: 5956 22 650 92 file3.txt: 26 54 6 JAVA代码: import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.a

推荐 MapReduce分析明星微博数据 http://git.oschina.net/ljc520313/codeexample/tree/master/bigdata/hadoop/mapreduce/05.%E6%98%8E%E6%98%9F%E5%BE%AE%E5%8D%9A%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%88%86%E6%9E%90?dir=1&filepath=bigdata%2Fhadoop%2Fmapreduce%2F05.%E6%98%8E%E6%98%9F%E5%

今天要把HBase中的部分数据转移到HDFS上,想根据时间戳来自动输出到以时间戳来命名的每个文件夹下.虽然以前也做过相似工作,但有些细节还是忘记了,所以这次写个随笔记录一下. package com.chuntent.hadoop; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.conf.Configured; import org.apache.

不多说,直接上代码. Map output bytes=247 Map output materialized bytes=275 Input split bytes=139 Combine input records=0 Combine output records=0 Reduce input groups=4 Reduce shuffle bytes=275 Reduce input records=11 Reduce output records=4 Spilled Records=22

https://my.oschina.net/itblog/blog/275294 摘要: 本文通过一个例子,详细介绍Hadoop 的 MapReduce过程. 分析MapReduce执行过程 MapReduce运行的时候,会通过Mapper运行的任务读取HDFS中的数据文件,然后调用自己的方法,处理数据,最后输出.Reducer任务会接收Mapper任务输出的数据,作为自己的输入数据,调用自己的方法,最后输出到HDFS的文件中.整个流程如图: Mapper任务的执行过程详解 每个Mapper任

1.        MapReduce程序开发步骤 编写map 和 reduce 程序–> 单元测试 -> 编写驱动程序进行验证-> 本地数据集调试 ->  部署到集群运行 用到的工具: Junit.Mockito.Ant 2.        使用Configuration 关键点: 1.  Configuration类可以加载配置文件,包括系统的和自定义的 2.  addResource方法后面的配置文件会覆盖前面的 3.  配置文件的几个特性:name.value.descri

一直在搞spark,也没时间弄hadoop,不过Hadoop基本的编程我觉得我还是要会吧,看到一篇不错的文章,不过应该应用于hadoop2.0以前,因为代码中有  conf.set("mapred.job.tracker", "192.168.1.2:9001");新框架中已改为 Yarn-site.xml 中的 resouceManager 及 nodeManager 具体配置项,新框架中历史 job 的查询已从 Job tracker 剥离,归入单独的mapre

一.MapReduce的概念 MapReduce是hadoop的核心组件之一,hadoop要分布式包括两部分,一是分布式文件系统hdfs,一部是分布式计算框就是mapreduce,两者缺一不可,也就是说,可以通过mapreduce很容易在hadoop平台上进行分布式的计算编程. 1.MapReduce编程模型 MapReduce采用"分而治之"的思想,把对大规模数据集的操作,分发给一个主节点管理下的各个分节点共同完成,然后通过整合各个节点的中间结果,得到最终结果.简单地说,MapRed

零.序(注意本部分与标题无太大关系,可直接调至第一部分) 既然没用为啥会有序?原因不想再开一篇文章,来抒发点什么感想或者计划了,就在这里写点好了: 前些日子买了几本书,打算学习和研究大数据方面的知识,一直因为实习.考试.毕业设计等问题搞得没有时间,现在进入了寒假,可以安心的学点有用的知识了. 这篇博客里的算法部分的内容来自<数据算法:Hadoop/Spark大数据处理技巧>一书,不过书中的代码虽然思路正确,但是代码不完整,并且只有java部分的编程,我在它的基础上又加入scala部分,当然是在

实验指导: 6.1 实验目的基于MapReduce思想,编写SecondarySort程序. 6.2 实验要求要能理解MapReduce编程思想,会编写MapReduce版本二次排序程序,然后将其执行并分析执行过程. 6.3 实验原理MR默认会对键进行排序,然而有的时候我们也有对值进行排序的需求.满足这种需求一是可以在reduce阶段排序收集过来的values,但是,如果有数量巨大的values可能就会导致内存溢出等问题,这就是二次排序应用的场景——将对值的排序也安排到MR计算过程之中,而不是单

1.日志源文件 (各个列分别是: 账户,营业额,花费,日期) zhangsan@163.com 6000 0 2014-02-20 lisi@163.com 2000 0 2014-02-20 lisi@163.com 0 100 2014-02-20 zhangsan@163.com 3000 0 2014-02-20 wangwu@126.com 9000 0 2014-02-20 wangwu@126.com 0 200 2014-02-20 想要的结果: (计算出每个账户的总营业额和总花

开始聊MapReduce,MapReduce是Hadoop的计算框架,我学Hadoop是从Hive开始入手,再到hdfs,当我学习hdfs时候,就感觉到hdfs和mapreduce关系的紧密.这个可能是我做技术研究的思路有关,我开始学习某一套技术总是想着这套技术到底能干什么,只有当我真正理解了这套技术解决了什么问题时候,我后续的学习就能逐步的加快,而学习hdfs时候我就发现,要理解hadoop框架的意义,hdfs和mapreduce是密不可分,所以当我写分布式文件系统时候,总是感觉自己的理解肤浅

Hadoop的框架最核心的设计就是:HDFS和MapReduce.HDFS为海量的数据提供了存储,MapReduce则为海量的数据提供了计算. HDFS是Google File System(GFS)的开源实现. MapReduce是Google MapReduce的开源实现. HDFS和MapReduce实现是完全分离的,并不是没有HDFS就不能MapReduce运算. 本文主要参考了以下三篇博客学习整理而成. 1. Hadoop示例程序WordCount详解及实例 2. hadoop 学习笔

mapreduce设计思想 概念:它是一个分布式并行计算的应用框架它提供相应简单的api模型,我们只需按照这些模型规则编写程序,即可实现"分布式并行计算"的功能. 案例一:wordcount经典案例 先写map方法 package com.gec.demo; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text

1.MapReduce是如何执行任务的?2.Mapper任务是怎样的一个过程?3.Reduce是如何执行任务的?4.键值对是如何编号的?5.实例,如何计算没见最高气温? 分析MapReduce执行过程        MapReduce运行的时候,会通过Mapper运行的任务读取HDFS中的数据文件,然后调用自己的方法,处理数据,最后输出.Reducer任务会接收Mapper任务输出的数据,作为自己的输入数据,调用自己的方法,最后输出到HDFS的文件中.整个流程如图: Mapper任务的执行过程详