combiner相当于是一个本地的reduce,它的存在是为了减少网络的负担,在本地先进行一次计算再叫计算结果提交给reduce进行二次处理. 现在的流程为: 对于combiner我们有这些理解: Mapper代码展示: package com.nenu.mprd.test; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.io.LongWritable;

本章来简单介绍下 Hadoop MapReduce 中的 Combiner.Combiner 是为了聚合数据而出现的,那为什么要聚合数据呢?因为我们知道 Shuffle 过程是消耗网络IO 和 磁盘IO 比较大的操作,如果我们能减少 Shuffle 过程的数据量,那就可以提升整个 MR 作业的性能.我在<大数据技术 - MapReduce的Shuffle及调优> 一文中写到 Shuffle 中会有两次调用 Combiner 的过程,有兴趣的朋友可以再翻回去看看.接下来我们还是以 WordCou

Hadoop基础-MapReduce的Combiner用法案例 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.编写年度最高气温统计 如上图说所示:有一个temp的文件,里面存放的是每年的数据,该数据全部是文本内容,大小2M左右,我已将他放在百度云(链接:https://pan.baidu.com/s/1CEcHAXlII2kKxbn1dmTPKA 密码:jgp0),当你下载后,看到该文件的第15列到19列存放的是年份,而第87列到92列存放的是温度,注意999是无效值,需

MapReduce WordCount Combiner程序 注意使用Combiner之后的累加情况是不同的: pom.xml <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http

hbase与mapreduce集成后,运行mapreduce程序,同时需要mapreduce jar和hbase jar文件的支持,这时我们需要通过特殊设置使任务可以同时读取到hadoop jar和hbase jar文件内容,否则任务会报错. 我们知道仅仅运行mapreduce任务时,不需要设置classpath,这时因为运行bin/yarn命令时已经在命令脚本中针对hadoop执行jar包路径进行了预设置的缘故,但是bin/yarn不能自动设置hbase可执行jar路径,这也是情理之中的事.

一般的mapreduce的wordcount程序如下: public class WcMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, LongWritable> { @Override protected void map(LongWritable key, Text value, Context ctx) throws IOException, InterruptedException { String[] words = value.toSt

对combiner的理解 combiner其实属于优化方案,由于带宽限制,应该尽量map和reduce之间的数据传输数量.它在Map端把同一个key的键值对合并在一起并计算,计算规则与reduce一致,所以combiner也可以看作特殊的Reducer. 执行combiner操作要求开发者必须在程序中设置了combiner(程序中通过job.setCombinerClass(myCombine.class)自定义combiner操作). Combiner组件是用来做局部汇总的,就在mapTask

1. Combiner概述 2. 自定义Combiner实现步骤 1). 定义一个Combiner继承Reducer,重写reduce方法 public class WordcountCombiner extends Reducer<Text, IntWritable, Text,IntWritable>{ @Override protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values,Context context)

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

作用:在Mapper端对数据进行Combine归约处理,Combine业务逻辑与Reducer端做的完全相同.处理后的数据再传送到Reducer端,再做一次归约.这样的好处是减少了网络传输的数量.在Mapper进行归约后,数据量变小了,这样再通过网络传输时,传输时间就变短了,减少了整个作业的运行时间.(注意:Mapper端的数据仅仅是本节点处理的数据,而Reducer端处理的数据是来自于多个Mapper任务的输出.因此在Mapper不能归约的数据,在Reducer端有可能归约处理). 不能作为标

conf.set("mapred.textoutputformat.ignoreseparator","true"); conf.set("mapred.textoutputformat.separator",","); 默认是tab

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

前言 前面的一篇给大家写了一些MapReduce的一些程序,像去重.词频统计.统计分数.共现次数等.这一篇给大家介绍的是关于Combiner优化操作. 一.Combiner概述 1.1.为什么需要Combiner 我们map任务处理的结果是存放在运行map任务的节点上. map处理的数据的结果在进入reduce的时候,reduce会通过远程的方式去获取数据. 在map处理完数据之后,数据量特别大的话.reduce再去处理数据它就要通过网络去获取很多的数据. 这样会导致一个问题是:大量的数据会对网

一.MR排序的分类 1.部分排序:MR会根据自己输出记录的KV对数据进行排序,保证输出到每一个文件内存都是经过排序的: 2.全局排序: 3.辅助排序:再第一次排序后经过分区再排序一次: 4.二次排序:经过一次排序后又根据业务逻辑再次进行排序. 二.MR排序的接口——WritableComparable 该接口继承了Hadoop的Writable接口和Java的Comparable接口,实现该接口要重写write.readFields.compareTo三个方法. 三.流量统计案例的排序与分区 /

MapReduce 的输入输出 MapReduce 框架运转在<key,value> 键值对上,也就是说,框架把作业的输入看成是一组<key,value>键值对,同样也产生一组<key,value>键值对作为作业的输出,这两组键值对可能是不同的. 一个 MapReduce 作业的输入和输出类型如下图所示:可以看出在整个标准的流程中,会有三组<key,value>键值对类型的存在. MapReduce的处理流程 1．  Mapper任务执行过程详解 第一阶段是

一.Combiner 在MapReduce编程模型中,在Mapper和Reducer之间有一个非常重要的组件,主要用于解决MR性能瓶颈问题 combiner其实属于优化方案,由于带宽限制,应该尽量map和reduce之间的数据传输数量.它在Map端把同一个key的键值对合并在一起并计算,计算规则和reduce一致,所以combiner也可以看作特殊的Reducer(本地reduce). 执行combiner操作要求开发者必须在程序中设置了combiner(程序中通过job.setCombiner

如何确定Yarn中容器Container,Mapreduce相关参数的内存设置,对于初始集群,由于不知道集群的类型(如cpu密集.内存密集)我们需要根据经验提供给我们一个参考配置值,来作为基础的配置. 完成这一任务有两种方式,确定YARN和MapReduce的内存设置,我们可以使用HDP工具脚本进行内存配置设定 运行hdp-configuration-utils.py 这个Python脚本(下载地址:hdp-configuration-utils)来计算YARN.MapReduce需要的内存,执

怎样确定Yarn中容器Container,Mapreduce相关參数的内存设置,对于初始集群,由于不知道集群的类型(如cpu密集.内存密集)我们须要依据经验提供给我们一个參考配置值,来作为基础的配置. 完毕这一任务有两种方式,确定YARN和MapReduce的内存设置,我们能够使用HDP工具脚本进行内存配置设定 执行hdp-configuration-utils.py 这个Python脚本(下载地址:hdp-configuration-utils)来计算YARN.MapReduce须要的内存,执

一.Combiner的出现背景 1.1 回顾Map阶段五大步骤 在第四篇博文<初识MapReduce>中,我们认识了MapReduce的八大步凑,其中在Map阶段总共五个步骤,如下图所示: 其中,step1.5是一个可选步骤,它就是我们今天需要了解的 Map规约 阶段.现在,我们再来看看前一篇博文<计数器与自定义计数器>中的第一张关于计数器的图: 我们可以发现,其中有两个计数器:Combine output records和Combine input records,他们的计数都是

WordCount是一个入门的MapReduce程序(从src\examples\org\apache\hadoop\examples粘贴过来的): package org.apache.hadoop.examples; import java.io.IOException; import java.util.StringTokenizer; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path