在上一节分析了TaskTracker和JobTracker之间通过周期的心跳消息获取任务分配结果的过程。中间留了一个问题,就是任务到底是怎么分配的。任务的分配自然是由JobTracker做出来的,具体来说,存在一个抽象类:TaskScheduler,主要负责分配任务,继承该类的有几个类 ...
我们的输入文件 hello , 内容如下: 逻辑上有 条记录, 它们以 分隔. 我们看看数据是如何被map读取的... . 默认配置 Debug我们可以看到value的值是获取了文件的整个内容作为这一条记录的值的, 因为默认情况下是以换行符作为记录分割符的, 而文件内容中没有换行符. map只被调用 次 . 配置textinputformat.record.delimiter 我们为Configu ...
2015-05-09 15:43 0 3902 推荐指数:
在上一节分析了TaskTracker和JobTracker之间通过周期的心跳消息获取任务分配结果的过程。中间留了一个问题,就是任务到底是怎么分配的。任务的分配自然是由JobTracker做出来的,具体来说,存在一个抽象类:TaskScheduler,主要负责分配任务,继承该类的有几个类 ...
1. map任务处理1.1 读取输入文件内容,解析成key、value对。对输入文件的每一行,解析成key、value对。每一个键值对调用一次map函数。wcjob.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);InputFormat接口提供了两个方法来实现 ...
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学习mapreduce过程中, map第一个阶段是从hdfs 中获取文件的并进行切片,我自己在好奇map的启动的数量和文件的大小有什么关系,进过学习得知map的数量和文件切片的数量有关系,那文件的大小和切片的数量的有什么关系 ,下面我就进入Hadoop的源代码进行研究一下 文件的大小 ...
一、概要描述 shuffle是MapReduce的一个核心过程,因此没有在前面的MapReduce作业提交的过程中描述,而是单独拿出来比较详细的描述。 根据官方的流程图示如下: 本篇文章中只是想尝试从代码分析来说明在map端是如何将map的输出保存下来等待reduce来取。 在执行每个 ...
在map阶段读取数据前,FileInputFormat会将输入文件分割成split。split的个数决定了map的个数。影响map个数(split个数)的主要因素有: 1) 文件的大小。当块(dfs.block.size)为128m时,如果输入文件为128m,会被划分为1个split ...
输入分片(Input Split):在进行map计算之前,mapreduc ...
方法一: a.第一步:在job中加载两个文件所在的位置 FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path[] { new Path("hdfs://192.168.9.13:8020/gradeMarking ...