摘要：
一、Hive概述 1.Hive简介 Hive数据仓库软件有助于使用SQL读取、编写和管理驻留在分布式存储中的大型数据集。提供了命令行工具和JDBC驱动程序以将用户连接到Hive。 Hive可以将SQL语句自动转化为Mapreduce程序，节省了手写框架的困难。 2.Hive优缺点 优点：1）操作接口 阅读全文
posted @ 2019-04-09 10:16
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摘要：
一、影响MR程序效率的因素 1.计算机性能： CPU、内存、磁盘、网络， 计算机的性能会影响MR程序的速度与效率 2.I/O方面 1）数据倾斜（代码优化） 2）map和reduce数量设置不合理(通过配置文件后代码中设置) 3）map运行时间过长，导致reduce等待时间过长 4）小文件过多（浪费元 阅读全文
posted @ 2019-04-08 10:49
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摘要：
一、Hadoop的数据压缩 1.概述 在进行MR程序的过程中，在Mapper和Reducer端会发生大量的数据传输和磁盘IO，如果在这个过程中对数据进行压缩处理，可以有效的减少底层存储(HDFS)读写的字节数，，并且通过减少Map和Reduce阶段数据的输入输出来提升MR程序的速度，提高了网络带宽和 阅读全文
posted @ 2019-04-08 10:19
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一、Mapjoin案例 1.需求：有两个文件，分别是订单表、商品表， 订单表有三个属性分别为订单时间、商品id、订单id（表示内容量大的表）， 商品表有两个属性分别为商品id、商品名称（表示内容量小的表，用于加载到内存）， 要求结果文件为在订单表中的每一行最后添加商品id对应的商品名称。 2.解决思 阅读全文
posted @ 2019-04-08 01:21
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一、自定义InputFormat InputFormat是输入流，在前面的例子中使用的是文件输入输出流FileInputFormat和FileOutputFormat，而FileInputFormat和FileOutputFormat它们默认使用的是继承它们的子类TextInputFormat和Te 阅读全文
posted @ 2019-04-01 20:54
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一、shuffle机制概述 shuffle机制就是发生在MR程序中，Mapper之后，Reducer之前的一系列分区排序的操作。shuffle的作用是为了保证Reducer收到的数据都是按键排序的。 二、shuffle机制的流程 还是按照上个随笔MR整体流程的需求来做参考： 1.Mapper中con 阅读全文
posted @ 2019-03-29 00:35
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一、辅助排序 需求：先有一个订单数据文件，包含了订单id、商品id、商品价格，要求将订单id正序，商品价格倒序，且生成结果文件个数为订单id的数量，每个结果文件中只要一条该订单最贵商品的数据。 思路：1.封装订单类OrderBean，实现WritableComparable接口； 2.自定义Mapp 阅读全文
posted @ 2019-03-28 21:47
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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——WritableComparabl 阅读全文
posted @ 2019-03-24 23:11
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摘要：
一、Maptask并行度与决定机制 1.一个job任务的map阶段的并行度默认是由该任务的大小决定的； 2.一个split切分分配一个maprask来并行处理； 3.默认情况下，split切分的大小等于blocksize大小； 4.切片不是mapper类中对单词的切片，而是对每一个处理文件的单独切片 阅读全文
posted @ 2019-03-24 22:43
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一、Hadoop数据序列化的数据类型 Java数据类型 => Hadoop数据类型 int IntWritable float FloatWritable long LongWritable double DoubleWritable String Text boolean BooleanWrita 阅读全文
posted @ 2019-03-24 21:48
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