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随笔分类 -  2.Mapreduce

Mapreduce
MapRedece(多表关联)
摘要：多表关联： 准备数据 ******************************************** 工厂表： ************************************** **** 地址表： **************************************** 阅读全文
posted @ 2017-02-22 20:24 CJZhaoSimons 阅读(686) 评论(0) 推荐(0) 编辑
MapRedece(单表关联)
摘要：源数据：Child--Parent表 目标：表的自连接：从图中可以找出Tom的grandparent为Marry和Ben，同理可以找出其他的人的grandparent 根据Child--Parent表推断grandchild和grandparent 左表 右表 将一张表分解为两张表的连接：从图中可以 阅读全文
posted @ 2017-02-22 17:02 CJZhaoSimons 阅读(569) 评论(0) 推荐(0) 编辑
MapReduce实例(数据去重)
摘要：数据去重： 原理(理解)：Mapreduce程序首先应该确认<k3,v3>,根据<k3,v3>确定<k2,v2>，原始数据中出现次数超过一次的数据在输出文件中只出现一次。Reduce的输出是不重复的数据，也就是每一行数据作为key，即k3。而v3为空或不需要设值。根据<k3，v3>得到k2为每一行的 阅读全文
posted @ 2017-02-22 13:23 CJZhaoSimons 阅读(8091) 评论(2) 推荐(1) 编辑
Mapreduce其他部分
摘要：1.hadoop的压缩codec Codec为压缩，解压缩的算法实现。 在Hadoop中，codec由CompressionCode的实现来表示。下面是一些实现： 可分割性：可分割与不可分割的区别：文件是否可被切成多个inputsplit。 对于不能切割的文件，如果使用mapreduce算法，需要切 阅读全文
posted @ 2017-02-21 23:17 CJZhaoSimons 阅读(383) 评论(0) 推荐(0) 编辑
MapReduce的洗牌(Shuffle)
摘要：Shuffle过程：数据从map端传输到reduce端的过程~ Map端 每个map有一个环形内存缓冲区，用于存储任务的输出。默认大小100MB（io.sort.mb属性），一旦达到阀值0.8（io.sort.spill.percent）,一个后台线程把内容写到(spill)磁盘的指定目录（mapr 阅读全文
posted @ 2017-02-21 22:01 CJZhaoSimons 阅读(655) 评论(0) 推荐(0) 编辑
MapReduce规约
摘要：深入了解Combiners编程(相当于Map端的Reduce) 每一个map可能会产生大量的输出，combiner的作用就是在map端对输出先做一次合并，以减少传输到reducer的数据量。 combiner最基本是实现本地key的归并，combiner具有类似本地的reduce功能。 如果不用co 阅读全文
posted @ 2017-02-21 20:36 CJZhaoSimons 阅读(943) 评论(0) 推荐(1) 编辑
MapReduce分组
摘要：分组：相同key的value进行分组 例子：如下输入输出，右边的第一列没有重复值，第二列取得是当第一列相同时第二例取最大值 分析：首先确定<k3,v3>,k3的选择两种方式， 方法1.前两列都作为k3 方法2.两列分别是k3和v3，此种情况的k2和v2分别是那些，第一列为k2，第二列为v2，但是最后 阅读全文
posted @ 2017-02-21 19:17 CJZhaoSimons 阅读(1950) 评论(0) 推荐(1) 编辑
MapReduce排序
摘要：在map和reduce阶段进行排序时，比较的是k2。v2是不参与排序比较的。如果要想让v2也进行排序，需要把k2和v2组装成新的类，作为k2，才能参与比较。 例子: 二次排序：在第一列有序得到前提下第二列進行排序。 思路：先找<k3,v3>在找<k2,v2>之後的mapreduce就容易寫了 方法1 阅读全文
posted @ 2017-02-21 15:21 CJZhaoSimons 阅读(865) 评论(0) 推荐(0) 编辑
MapReduce的分区
摘要：第一部分 分区简述(比如国家由省市来划分) 分区：map的输出经过partitioner分区进行下一步的reducer。一个分区对应一个reducer，就会使得reducer并行化处理任务。默认为1 1. Partitioner是partitioner的基类，如果需要定制partitioner也需要 阅读全文
posted @ 2017-02-17 14:31 CJZhaoSimons 阅读(800) 评论(0) 推荐(0) 编辑
MapReduce的计数器
摘要：第一部分.Hadoop计数器简述 hadoop计数器: 可以让开发人员以全局的视角来审查程序的运行情况以及各项指标，及时做出错误诊断并进行相应处理。 内置计数器（MapReduce相关、文件系统相关和作业调度相关）， 也可以通过http://master:50030/jobdetails.jsp查看 阅读全文
posted @ 2017-02-17 10:40 CJZhaoSimons 阅读(1913) 评论(0) 推荐(0) 编辑
MapReduce部分源码解读(一)
摘要：1 /** 2 * Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one 3 * or more contributor license agreements. See the NOTICE file 4 * distributed w 阅读全文
posted @ 2017-02-16 15:30 CJZhaoSimons 阅读(2121) 评论(2) 推荐(3) 编辑
Hadoop序列化
摘要：数据在虚拟机内外交换的方式简称为序列化 *序列化（Serialization）是指把结构化对象转化为字节流。(写出去，以内存中得对象为基础或参照物) *反序列化（Deserialization）是序列化的逆过程。即把字节流转回结构化对象。(读进来，以内存中得对象为基础或参照物) Java序列化（ja 阅读全文
posted @ 2017-02-15 16:11 CJZhaoSimons 阅读(562) 评论(3) 推荐(0) 编辑
Mapreduce实验一：WordCountTest
摘要：1.确定Hadoop处于启动状态 [root@neusoft-master ~]# jps 23763 Jps3220 SecondaryNameNode3374 ResourceManager2935 NameNode3471 NodeManager3030 DataNode 2. 在/usr/l 阅读全文
posted @ 2017-02-14 22:49 CJZhaoSimons 阅读(1277) 评论(0) 推荐(0) 编辑
Mapreduce 原理及程序分析
摘要：1.MapReduce（Map+Reduce） 提出一个问题： 目标：你想数出一摞牌中有多少张黑桃。 直观方式：一张一张检查并且数出有多少张是黑桃数目 MapReduce方法则是： 给在座的所有玩家中分配这摞牌 让每个玩家数自己手中的牌有几张是黑桃，(map) 然后把这个数目汇报给你你把所有玩家告诉 阅读全文
posted @ 2017-02-05 18:03 CJZhaoSimons 阅读(687) 评论(0) 推荐(0) 编辑
SequenceFile实例操作
摘要：HDFS API提供了一种二进制文件支持，直接将<key,value>对序列化到文件中，该文件格式是不能直接查看的，可以通过hadoop dfs -text命令查看，后面跟上SequenceFile的HDFS路径 通过写入SequenceFile和读入SequenceFile文件，打成jar包在Ha 阅读全文
posted @ 2017-01-30 20:19 CJZhaoSimons 阅读(992) 评论(0) 推荐(0) 编辑