Shuffle map端 map函数开始产生输出时,并不是简单地将它写到磁盘.这个过程很复杂,它利用缓冲的方式写到内存并出于效率的考虑进行预排序.每个map任务都有一个环形内存缓冲区用于存储任务输出.在默认情况下,缓冲区的大小为100MB,辞职可以通过io.sort.mb属性来调整.一旦缓冲内容达到阈值(io.sort.spill.percent,默认是0.8),一个后台线程便开始把内容溢出(spill)到磁盘.在溢出写到磁盘过程中,map输出继续写到缓冲区,但如果在此期间缓冲区被填满,map会

Hadoop解决大规模数据分布式计算的方案是MapReduce.MapReduce既是一个编程模型,又是一个计算框架.也就是说,开发人员必须基于MapReduce编程模型进行编程开发,然后将程序通过MapReduce计算框架分发到Hadoop集群中运行.我们先看一下作为编程模型的MapReduce. MapReduce编程模型 MapReduce是一种非常简单又非常强大的编程模型. 简单在于其编程模型只包含map和reduce两个过程,map的主要输入是一对<key , value>值,经过m

MapReduce是一个数据处理的编程模型.这个模型很简单,但也不是简单到不能够支持一些有用的语言.Hadoop能够运行以多种语言写成的MapReduce程序.在这一章中,我们将看看怎样用Java,Ruby,Python语言来写同一个例子.更重要的是,MapReduce程序天生并发运行,这就相当于把能够进行大数据分析的工具交到了某个拥有足够多机器的人手里. 气候数据集 在我们的例子中,将会写一个程序来挖掘天气数据.天气传感器每一个小时都会在全球的许多地方收集数据,并且也收集了大量的日志数据.这些

Map-reduce是一个考虑大型数据得到实用聚集结果的数据处理程式(paradigm)．针对map-reduce操作,MongoDB提供来mapreduce命令． 考虑以下的map-reduce操作: 在这个map-reduce操作里.MongoDB为每一个输入的文档(比方,集合中满足了查询条件的文档)应用了map操作．Map函数输入键值对．对拥有多个值的那些键,MongoDB採用reduce阶段.即收集和压缩聚集的数据．Mongo-DB然后把结果存在一个集合里面．Reduce函数的输出能够选

架构篇(1) 读书笔记 1.Scale(扩展):从数据库来看,就是让数据库能够提供更强的服务能力 ScaleOut: 是通过增加处理节点的方式来提高整体处理能力 ScaleUp: 是通过增加当前处理节点的处理能力来提高整体的处理能力 2.事务最小化原则: 避免分布式事务的解决方案 a)进行ScaleOut 设计的时候合理设计切分规则,尽可能保证事务所需数据在同一个MySQLServer 上,避免分布式事务.大多数时候也只能兼顾到一些大部分的核心事务,不是一个很完美的解决方案. b)大事务切分成多

目录 · 概况 · 手工安装 · 引言 · 创建HDFS目录 · 创建元数据库 · 配置文件 · 测试 · 原理 · 架构 · 与关系型数据库对比 · API · WordCount · 命令 · 数据类型 · 文件存储格式 · 数据格式 · 数据库 · 数据表 · 装载数据 · 插入数据 · 导出数据 · 查询数据 · 函数 · 性能调优 · join调优 · Reduce任务数 · 合并小文件 · multi-group-by insert和multiple insert · union a

1 文件格式的选择 ORC格式确实要比textFile要更适合于hive,查询速度会提高20-40%左右 例子1: youtube1的文件格式是TextFIle,youtube3的文件格式是orc hive> select videoId,uploader,age,views from youtube1 order by views limit 10; Query ID = hadoop_20170710085454_6768a540-a0b3-4d98-92a0-f97d4eff8b42 To

1.Scale(扩展):从数据库来看,就是让数据库能够提供更强的服务能力 ScaleOut: 是通过增加处理节点的方式来提高整体处理能力 ScaleUp: 是通过增加当前处理节点的处理能力来提高整体的处理能力 2.事务最小化原则: 避免分布式事务的解决方案 a)进行ScaleOut 设计的时候合理设计切分规则,尽可能保证事务所需数据在同一个MySQLServer 上,避免分布式事务.大多数时候也只能兼顾到一些大部分的核心事务,不是一个很完美的解决方案. b)大事务切分成多个小事务,数据库保证各个

Mahout朴素贝叶斯文本分类算法 Mahout贝叶斯分类器按照官方的说法,是按照<Tackling the PoorAssumptions of Naive Bayes Text Classiers>实现的.分为三个模块:训练.测试和分类.该文档首先简要介绍朴素贝叶斯的基本原理,然后介绍MapReduce实现的思路. 一.MapReduce 朴素贝叶斯算法实现 (一)预处理 在训练和分类之前都需要将小文档合并,以及分词处理.大量的小文档会让NameNode占用太多的内存空间存储元数据,另一方

当 client 向 hregion 端 put() 数据时, HRegion 会判断当前的 memstore 的大小是否大于参数hbase.hregion.memstore.flush.size 值,如果大于,则执行 flushcache() 操作,将 hregion 上的 memstore 刷新到 store files 文件里. 而在 flushcache 时,会先判断当前的 region 是否满足以下条件 Store files number > 参数hbase.hstore.block

Spark Core面试篇01 随着Spark技术在企业中应用越来越广泛,Spark成为大数据开发必须掌握的技能.前期分享了很多关于Spark的学习视频和文章,为了进一步巩固和掌握Spark,在原有spark专刊基础上,新增<Spark面试2000题>专刊,题集包含基础概念.原理.编码开发.性能调优.运维.源代码以及Spark周边生态系统等.部分题集来源于互联网,由梅峰谷志愿者收集和整理,部分题集由梅峰谷志愿者结合生产实际碰到的问题设计出来,希望能给大家带来帮助. 一.简答题 1.Spark

MapRedcue的演示(协同过滤) 做一个关于电影推荐.你于你好友之间的浏览电影以及电影评分的推荐的协同过滤. 百度百科: 协同过滤简单来说是利用某兴趣相投.拥有共同经验之群体的喜好来推荐用户感兴趣的信息,个人通过合作的机制给予信息相当程度的回应(如评分)并记录下来以达到过滤的目的进而帮助别人筛选信息,回应不一定局限于特别感兴趣的,特别不感兴趣信息的纪录也相当重要. 协同过滤又可分为评比(rating)或者群体过滤(social filtering)协同过滤以其出色的速度和健壮性,在全球互联网

1.海量日志数据,提取出某日访问百度次数最多的那个IP. 解决方案:首先是将这一天,并且是访问百度的日志中的IP取出来,逐个写入到一个大文件中.注意到IP是32位的,最多有个2^32个IP.同样可以采用映射的方法,比如模1000,把整个大文件映射为1000个小文件,再找出每个小文中出现频率最大的IP(可以采用hash_map进行频率统计,然后再找出频率最大的几个)及相应的频率.然后再在这1000个最大的IP中,找出那个频率最大的IP,即为所求. 2.搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有

不多说,直接上代码. Hadoop 自身提供了几种机制来解决相关的问题,包括HAR,SequeueFile和CombineFileInputFormat. Hadoop 自身提供的几种小文件合并机制 Hadoop HAR 将众多小文件打包成一个大文件进行存储,并且打包后原来的文件仍然可以通过Map-reduce进行操作,打包后的文件由索引和存储两大部分组成         缺点:一旦创建就不能修改,也不支持追加操作,还不支持文档压缩,当有新文件进来以后,需要重新打包.     SequeuesF

一.序列化   (*) 核心接口:Writable接口.如果有一个类实现了Writable接口,就可以作为Map/Reduce的key和value.    举例: 读取员工数据,生成员工对象,直接存储在HDFS 序列化的顺序和反序列化 的顺序要保持相同. public void readFields(DataInput input) throws IOException{ } pubic void write(DataOutput output) throws IOException{  } 二

mapreduce合并小文件成sequencefile http://blog.csdn.net/xiao_jun_0820/article/details/42747537

案例三: 统计共同好友 任务需求: 如下的文本, A:B,C,D,F,E,OB:A,C,E,KC:F,A,D,ID:A,E,F,LE:B,C,D,M,LF:A,B,C,D,E,O,MG:A,C,D,E,FH:A,C,D,E,OI:A,OJ:B,OK:A,C,DL:D,E,FM:E,F,GO:A,H,I,J 求出哪些人两两之间有共同好友,及他俩的共同好友都是谁 b -ac -ad -aa -b c -b b -e b -j 解题思路: 写两个mapreduce 第一个MR输出结果如:b -> a

MapReduce中多表合并案例 一.案例需求 订单数据表t_order: id pid amount 1001 01 1 1002 02 2 1003 03 3 订单数据order.txt 商品信息表t_product pid pname 01 小米 02 华为 03 格力 商品数据pd.txt 小米 华为 格力 将商品信息表中数据根据商品pid合并到订单数据表中. 最终数据形式: id pname amount 1001 小米 1 1004 小米 4 1002 华为 2 1005 华为 5

1.1 需求 无论hdfs还是mapreduce,对于小文件都有损效率,实践中,又难免面临处理大量小文件的场景,此时,就需要有相应解决方案 1.2 分析 小文件的优化无非以下几种方式: 1.  在数据采集的时候,就将小文件或小批数据合成大文件再上传HDFS: 2.  在业务处理之前,在HDFS上使用mapreduce程序对小文件进行合并. 自定义inputformat,将hdfs上面已经存在的多个小文件合并成一个sequenceFile, sequenceFile也是一种文件格式:里面装的内容就

不多说,直接上代码. 代码 package zhouls.bigdata.myMapReduce.Star; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.conf.Configured; import org.apache.hadoop.fs.FileSystem; import org.apache.hadoop.fs.Path; import

Combiner是MR程序中Mapper和Reducer之外的一种组件(本质是一个Reducer类) Combinr组件的父类就是Reducer Conbimer只有在驱动类里设置了之后,才会运行 Combiner和Reducer的区别在于运行的位置: map----sort---copy---sort(shuffle阶段)---reduce ==Combiner是在每一个MapTask所在的节点运行 Reducer是接收全局所有Mapper的输出结果== Combiner的意义就是对每一个Ma