一.概述    对于RDBMS中的join操作大伙一定非常熟悉,写sql的时候要十分注意细节,稍有差池就会耗时巨久造成很大的性能瓶颈,而在Hadoop中使用MapReduce框架进行join的操作时同样耗时,但是由于hadoop的分布式设计理念的特殊性,因此对于这种join操作同样也具备了一定的特殊性.本文主要对MapReduce框架对表之间的join操作的几种实现方式进行详细分析,并且根据我在实际开发过程中遇到的实际例子来进行进一步的说明.   二.实现原理 1.在Reudce端进行连接. 在

hadoop的压缩解压缩 hadoop对于常见的几种压缩算法对于我们的mapreduce都是内置支持,不需要我们关心.经过map之后,数据会产生输出经过shuffle,这个时候的shuffle过程特别需要消耗网络资源,它传输的数据量越少,对作业的运行时间越有意义,在这种情况下,我们可以对输出进行一个压缩.输出压缩之后,reducer就要接收,然后再解压,reducer处理完之后也需要做输出,也可以做压缩.对于我们程序而言,输入的压缩是我们原来的,不是程序决定的,因为输入源就是这样子,reduce

1.Map端Join解决数据倾斜   1.Mapreduce中会将map输出的kv对,按照相同key分组(调用getPartition),然后分发给不同的reducetask 2.Map输出结果的时候调用了Partitioner组件(返回分区号),由它决定将数据放到哪个区中,默认的分组规 则为:根据key的hashcode%reducetask数来分发,源代码如下: public class HashPartitioner<K, V> extends Partitioner<K, V&g

package my.hadoop.hdfs.mapreduceJoin; import java.io.BufferedReader; import java.io.FileInputStream; import java.io.IOException; import java.io.InputStreamReader; import java.net.URI; import java.net.URISyntaxException; import java.util.HashMap; impo

map端的join算法,适用于小表join大表的时候,一次性把小表的数据全部装载到内存当中来: 代码: MapJoinMain: package cn.itcast.demo5.mapJoin; import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import org.apache.hadoop.conf.Configured;import org.apache.hadoop.filecache.DistributedCache;import org.apac

最近在准备抽取数据的工作.有一个id集合200多M,要从另一个500GB的数据集合中抽取出所有id集合中包含的数据集.id数据集合中每一个行就是一个id的字符串(Reduce side join要在每行的行尾加“,”号,而Map side join不必,如果加了也可以处理掉),类似,500GB的数据集合中每一行是某一id对应的全记录,用“,”号分隔. 为什么不在hive或者pig下面搞这个操作呢?主要是因为Hive配置了Kerberos认证之后,还有一个问题没有解决,包含metastore的主机

一.对于二次排序案例部分理解 1. 分析需求(首先对第一个字段排序,然后在对第二个字段排序) 杂乱的原始数据 排序完成的数据 a,1 a,1 b,1 a,2 a,2 [排序] a,100 b,6 ===> b,-3 c,2 b,-2 b,-2 b,1 a,100 b,6 b,-3 c,-7 c,-7 c,2 2. 分析[MapRedice过程] 1> 分析数据传入通过input()传入map() 2> map()对数据进行层层过滤,以达到我们想要的数据源, 3> 过滤方法中可添加自

写了关于Hadoop下载地址的Map侧join 和Reduce的join,今天我们就来在看另外一种比较中立的Join. SemiJoin,一般称为半链接,其原理是在Map侧过滤掉了一些不需要join的数据,从而大大减少了reduce的shffule时间,因为我们知道,如果仅仅使用Reduce侧连接,那么如果一份数据中,存在大量的无效数据,而这些数据,在join中,并不需要,但是因为没有做过预处理,所以这些数据,直到真正的执行reduce函数时,才被定义为无效数据,而这时候,前面已经执行过shuf

下午对着源码看陆喜恒. Hadoop实战(第2版)6.4.1  (Shuffle和排序)Map端,发现与Hadoop 1.2.1的源码有些出入.下面作个简单的记录,方便起见,引用自书本的语句都用斜体表示. 依书本,从MapTask.java开始.这个类有多个内部类: 从书的描述可知,collect()并不在MapTask类,而在MapOutputBuffer类,其函数功能是 1.定义输出内存缓冲区为环形结构2.定义输出内存缓冲区内容到磁盘的操作 在collect函数中将缓冲区的内容写出时会调用s

1.Map端的Combiner. 通过单词计数WordCountApp.java的例子,如何在Map端设置Combiner... 只附录部分代码: /** * 以文本 * hello you * hello me * 为例子. * map方法调用了两次,因为有两行 * k2 v2 键值对的数量有几个? * 有4个.有四个单词. * * 会产生几个分组? * 产生3个分组. * 有3个不同的单词. * */ public class WordCountApp { public static voi

package com.bank.service; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import org.apache.hadoop.conf.Configured;import org.apache.hadoop.fs.Path;import org.apache.hadoop.io.LongWritable;import org.apache.hadoop.io.NullWrita

怪异现象:数据量不大,且不是Reduce端OOM,是Map端OOM Map Task运行的时候数据流中包含了非法字符例如:EOF.NOP等东西,导致BufferedReader读取和StreamDecoder解码出错, 进一步导致了OOM,需要剔除这些记录,可以通过length来限制. PS:当然,这只是Map 端OOM出现的其中一种原因,仅供参考.

一.先看简单理解 对于hadoop的map端配置项"mapreduce.task.io.sort.mb"和"mapreduce.map.sort.spill.percent"应该都比较熟悉了,如图解释(http://hadoop.apache.org/docs/current/hadoop-mapreduce-client/hadoop-mapreduce-client-core/MapReduceTutorial.html): 翻译成汉语的解释也有不少,随便粘一个

Hadoop基础-Map端链式编程之MapReduce统计TopN示例 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.项目需求 对“temp.txt”中的数据进行分析,统计出各个年份(第15~19列)总排行前十的最高气温(第87~92列),由于博客园无法上传大文件的文本,因此我把该文本的内容放在博客园的另一个链接了(需要的戳我).,如果网页打不开的话也就可以去百度云盘里下载副本,链接:链接:https://pan.baidu.com/s/12aZFcO2XoegUGMAb

目前集群上某台机器卡住导致出现大量的Map端任务FAIL,当定位到具体的机器上时,无法ssh或进去后terminal中无响应,退出的相关信息如下: [hadoop@xxx ~]$ Received disconnect from xxx: Timeout, your session not responding. 任务执行失败的错误日志: AttemptID:attempt_1413206225298_24177_m_000001_0 Timed out after 1200 secsConta

  最近在项目中开展重构活动,对Map端内存尽量要省一些,当前的系统中Map端内存最高占用大概3G左右(设置成2G时会导致Java Heap OOM).虽然个人觉得占用不算多,但是显然这样的结果想要试图去说服一些对内存占用非常挑剔的C++程序员们理由还是不够,于是便通过一定的方式对内存的占用进行了分析,刨根问底.   关于运行时内存占用可以参考文章:http://brandnewuser.iteye.com/blog/2113828, 这里采用的是简单的方式,通过反射将内存MemoryCount

Map任务的不均匀性 最近发现Map端数据越来越不均匀,而处理输入的数据,写到本地磁盘的数据量都差不多,我们随便拿出来两个attempt任务(当前map数量为64个),33和45,33的counter: 下面是000045的Counter数据 可以看出Counter中的数据也是差不多,但是CPU时间以及GC时间相差比较大(实际上以ms为单位,也就相差不太大),CPU时间相差5分钟左右,我们对map端执行的每段数据进行标记: [INFO] 2014-10-19 19:17:19 : current

測试hadoop版本号:2.4  Map端聚合的应用场景:当我们仅仅关心全部数据中的部分数据时,而且数据能够放入内存中. 使用的优点:能够大大减小网络数据的传输量,提高效率: 一般编程思路:在Mapper的map函数中读入全部数据,然后加入到一个List(队列)中.然后在cleanup函数中对list进行处理.输出我们关系的少量数据. 实例: 在map函数中使用空格分隔每行数据.然后把每一个单词加入到一个堆栈中,在cleanup函数中输出堆栈中单词次数比較多的单词以及次数. package fz

序:map客户端使用jdbc向数据库发送查询语句,将会拿到所有数据到map的客户端,安装jdbc的原理,数据全部缓存在内存中,但是内存没有出现爆掉情况,这是因为1.3以后,对jdbc进行了优化,改进jdbc内部原理,将数据写入磁盘存储了. 原文和作者一起讨论: http://www.cnblogs.com/intsmaze/p/6775034.html 微信:intsmaze Sqoop是apache旗下一款"Hadoop和关系数据库服务器之间传送数据"的工具.Sqoop架构非常简单,

首先要推荐一下:http://www.alidata.org/archives/1470 阿里的大牛在上面的文章中比较详细的介绍了shuffle过程中mapper和reduce的每个过程,强烈推荐先读一下. 不过,上文没有写明一些实现的细节,比如:spill的过程,mapper生成文件的 partition是怎么做的等等,相信有很多人跟我一样在看了上面的文章后还是有很多疑问,我也是带着疑问花了很久的看了cdh4.1.0版本 shuffle的逻辑,整理成本文,为以后回顾所用. 首先用一张图展示下m

一直对书和各种介绍不太满意, 终于看到一篇比较好的了,迅速转载. 首先要推荐一下:http://www.alidata.org/archives/1470 阿里的大牛在上面的文章中比较详细的介绍了shuffle过程中mapper和reduce的每个过程,强烈推荐先读一下. 不过,上文没有写明一些实现的细节,比如:spill的过程,mapper生成文件的 partition是怎么做的等等,相信有很多人跟我一样在看了上面的文章后还是有很多疑问,我也是带着疑问花了很久的看了cdh4.1.0版本 shu