mapreduce作业,抽象成job对象

2024-11-07

Hadoop MapReduce编程 API入门系列之mr编程快捷键活用技巧详解（四）

1.Shift + Alt + S Hadoop没有使用jdk自带的默认序列化机制. 现在呢,hadoop-2.*里有两套序列化机制.一个是自己hadoop的序列化机制,一个是谷歌的. 所以,要改为.. *********=======> reduce 把前面一大串,去掉,就不出错了.因为接口里没这样写全. 为什么v2s是集合,因为.它是一个迭代器,你看.迭代器里,前面,放的是什么类型,后面,迭代的是谁. *********=======>Job 把mapreduce作业,抽象成job对象.然

带你底层看Sqoop如何转换成MapReduce作业运行的（代码程序）

补充其实啊,我们知道,sqoop在运行的时候,最终会去转换成mapreduce作业,这个很简单,不多赘述.直接贴出来. 具体这些怎么运行的,见我如下这篇博客.这里只做一个引子. Sqoop Import HDFS 和 Sqoop Export HDFS(五) 因为,我一般是在/usr/local/sqoop/sqoopRunCreate目录下,运行对Soop Import HDFS/Hive/HBase 和 Soop Export HDFS/Hive/HBase. [hadoop@djt00

多个MapReduce作业相互依赖时，使用JobControl进行管理

要处理复杂关系的数据,一个工程里面绝对不止一个MapReduce作业,当有多个MapReduce作业时, 并且每个作业之间有依赖关系,所谓的依赖就是一个作业得到的结果是另外一个作业的输入,这个时候我们可以使用JobControl吊用其中的的addDepending()方法,管理每个MapReduce工作间的依赖关系,具体的示例如下: step1: //设置各个Configuration Configuration Aconf = new Configuration

（转）多个MapReduce作业相互依赖时，使用JobControl进行管理

原文地址:http://mntms.iteye.com/blog/2086990 要处理复杂关系的数据,一个工程里面绝对不止一个MapReduce作业,当有多个MapReduce作业时, 并且每个作业之间有依赖关系,所谓的依赖就是一个作业得到的结果是另外一个作业的输入,这个时候我们可以使用JobControl吊用其中的的addDepending()方法,管理每个MapReduce工作间的依赖关系,具体的示例如下: step1: //设置各个Configuratio

Java --本地提交MapReduce作业至集群☞实现 Word Count

还是那句话,看别人写的的总是觉得心累,代码一贴,一打包,扔到Hadoop上跑一遍就完事了????写个测试样例程序(MapReduce中的Hello World)还要这么麻烦!!!?,还本地打Jar包,传到Linux上,最后再用jar命令运行jar包敲一遍in和out参数,我去,我是受不了了,我很捉急,. 我就想知道MapReduce的工作原理,而知道原理后,我就想在本地用Java程序跑一遍整个MapReduce的计算过程,这个很难吗? 搜遍全网,没发现几个是自己想要的(也有可能漏掉了),都是可以

MapReduce作业的执行流程

MapReduce任务执行总流程一个MapReduce作业的执行流程是:代码编写 -> 作业配置 -> 作业提交 -> Map任务的分配和执行 -> 处理中间结果 -> Reduce任务的分配和执行 -> 作业完成,而在每个任务的执行过程中又包含输入准备 -> 任务执行 -> 输出结果.下图给出了MapReduce作业详细的执行流程图. MapReduce作业执行流程图 1. 提交作业一个MapReduce作业在提交到Hadoop之后会进入完全地自动化执

MapReduce作业的map task和reduce task调度参数

MapReduce作业可以细分为map task和reduce task,而MRAppMaster又将map task和reduce task分为四种状态: 1.pending:刚启动但尚未向resourcemanager发送资源请求: 2.scheduled:已经向resourceManager发送资源请求,但尚未分配到资源: 3.assigned:已经分配到了资源且正在运行: 4.completed:已经运行完成. map task的生命周期为:scheduled -> assigned -

剖析MapReduce 作业运行机制

包含四个独立的实体: · Client Node 客户端:编写 MapReduce代码,配置作业,提交MapReduce作业. · JobTracker :初始化作业,分配作业,与 TaskTracker通信,协调整个作业的运行. jobtracker是一个Java 应用程序,它的主类是 JobTracker. · TaskTracker :保持与 JobTracker通信,在分配的数据片段上执行 Map或Reduce 任务.tasktracker是 Java应用程序,它的主类是TaskT

MapReduce作业的工作原理

在Hadoop中,我们可以通过Job对象的submit()方法来运行MapReduce作业,也可以调用waitForCompletion()用于提交以前没有提交过的作业,并等待它的完成.其中,submit()方法调用封装了大量的处理细节,如下图所示: 在最高层,有5个独立的实体. 客户端,提交MapReduce作业: YARN资源管理器,负责协调集群上计算机资源的分配: YARN节点管理器,负责启动和监视集群中机器上的计算容器(container): MapReduce的applicatio

Yarn源码分析之MapReduce作业中任务Task调度整体流程（一）

v2版本的MapReduce作业中,作业JOB_SETUP_COMPLETED事件的发生,即作业SETUP阶段完成事件,会触发作业由SETUP状态转换到RUNNING状态,而作业状态转换中涉及作业信息的处理,是由SetupCompletedTransition来完成的,它主要做了四件事: 1.通过设置作业Job的成员变量setupProgress为1,标记作业setup已完成: 2.调度作业Job的Map Task: 3.调度作业的JobReduce Task: 4.如果没有task了,则生成J

高阶MapReduce_1_链接多个MapReduce作业

链接MapReduce作业 1. 顺序链接MapReduce作业顺序链接MapReduce作业就是将多个MapReduce作业作为生成的一个自己主动化运行序列,将上一个MapReduce作业的输出作为下一个MapReduce作业的输入. MapReduce作业的链接就类似于Unix 的管道: mapreduce – 1 | mapreduce – 2 | mapreduce – 3 | ··· 顺序链接MapReduce作业的执行过程,就是driver为MapReduce作业创建一个

经典MapReduce作业和Yarn上MapReduce作业运行机制

一.经典MapReduce的作业运行机制如下图是经典MapReduce作业的工作原理: 1.1 经典MapReduce作业的实体经典MapReduce作业运行过程包含的实体: 客户端,提交MapReduce作业. JobTracker,协调作业的运行.JobTracker是一个Java应用程序,它的主类是JobTracker. TaskTracker,运行作业划分后的任务.TaskTracker是Java应用程序,它的主类是TaskTracker. 分布式文件系统(一般为HDFS),用来在其

js中json字符串转成js对象

json字符串转成js对象我所知的方法有2种: //json字符串转换成json对象 var str_json = "{name:'liuchuan'}"; //json字符串 //1. 函数对象构造定义 var obj1 = new Function("return " + str_json)(); console.log(obj1.name); //2. eval函数 var obj2 = eval("(" + str_json + &quo

利用JAVA反射机制将JSON数据转换成JAVA对象

net.sf.json.JSONObject为我们提供了toBean方法用来转换为JAVA对象, 功能更为强大, 这里借鉴采用JDK的反射机制, 作为简单的辅助工具使用, 有些数据类型需要进行转换, 根据需要进行扩展, 这里可以处理Long和Date类型. 只支持单个JSONObject对象的处理, 对于复杂的JSON对象, 如JSONArray数组, 可考虑先遍历, 获取JSONObject后再进行处理. package common; import java.lang.refle

将具有关联关系的两个表从hibernate查询出来转成json对象时报错

第一篇文章: 相信大家做过JSON相关的东西对这个异常并不陌生,这个异常是由于JSONObject插件内部会无限拆解你传入的对象,直到没有可拆解为止,问题就在这,如果你传入的对象有外键关系,或者相互引用,那么内部就会死循环,也就会抛出这个异常解决办法,我们先说一种网上通用的:过滤不错,过滤肯定会解决该问题,过滤也有两种方法: 一种是通过 jsonConfig.setExcludes(new String[]{"dianYuanHeSuans"}) 该方法接受一个数组,也就

JS中把字符串转成JSON对象的方法

在JS中,把 json 格式的字符串转成JSON对象,关键代码 json = eval('('+str+')'); <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"> <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml

数据库表转换成javaBean对象小工具

package test.utils; import java.io.FileWriter;import java.io.IOException;import java.io.PrintWriter;import java.sql.Connection;import java.sql.DriverManager;import java.sql.PreparedStatement;import java.sql.ResultSetMetaData;import java.sql.SQLExcept

使用MRUnit，Mockito和PowerMock进行Hadoop MapReduce作业的单元测试

0.preliminary 环境搭建 Setup development environment Download the latest version of MRUnit jar from Apache website: https://repository.apache.org/content/repositories/releases/org/apache/mrunit/mrunit/. For example if you are using the Hadoop version 1.0

[Json] C#ConvertJson|List转成Json|对象|集合|DataSet|DataTable|DataReader转成Json （转载）

简单的反射把datatable 转换成list对象

/// <summary> /// 把datatable 转换成list对象 /// </summary> /// <typeparam name="T"></typeparam> /// <param name="dt"></param> /// <returns></returns> public List<T> SelectsAll<T>(D

Java对象转换成xml对象和Java对象转换成JSON对象

1.把Java对象转换成JSON对象 apache提供的json-lib小工具,它可以方便的使用Java语言来创建JSON字符串.也可以把JavaBean转换成JSON字符串. json-lib的核心jar包有: json-lib.jar,只有两个核心类: JSONObject, JSONArray: json-lib的依赖jar包有: commons-lang.jar commons-beanutils.jar commons-logging.jar commons-collections.j

mapreduce作业,抽象成job对象

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