编写MapReduce程序,在面临多任务、大数据而出现大量数据倾斜,计算速度慢等问题时,也无法给出解决方 ...
第 章 MapReduce框架原理 . InputFormat数据输入 . . 切片与MapTask并行度决定机制 . . Job提交流程源码和切片源码详解 . . FileInputFormat切片机制 . . CombineTextInputFormat切片机制 . . CombineTextInputFormat案例实操 . . FileInputFormat实现类 . . KeyValu ...
2019-02-15 23:29 1 663 推荐指数:
编写MapReduce程序,在面临多任务、大数据而出现大量数据倾斜,计算速度慢等问题时,也无法给出解决方 ...
第1章 MapReduce概述 1.1 MapReduce定义 1.2 MapReduce优缺点 1.2.1 优点 1.2.2 缺点 1.3 MapReduce核心思想 MapReduce核心编程思想,如图4-1所示。 图4-1 ...
一、MapReduce完整运行流程 解析: 1 在客户端启动一个作业。 2 向JobTracker请求一个Job ID。 3 将运行作业所需要的资源文件复制到HDFS上,包括MapReduce程序打包的jar文件、配置文件和客户端计算所得的计算划分信息。这些文件都存放在 ...
本章内容我们学习一下 MapReduce 中的 Shuffle 过程,Shuffle 发生在 map 输出到 reduce 输入的过程,它的中文解释是 “洗牌”,顾名思义该过程涉及数据的重新分配,主要分为两部分:1. map 任务输出的数据分组、排序,写入本地磁盘 2. reduce 任务拉取排序 ...
1.Combiner Combiner是MapReduce的一种优化手段。每一个map都可能会产生大量的本地输出,Combiner的作用就是对map端的输出先做一次合并,以减少map和reduce结点之间的数据传输量,以提高网络IO性能。只有操作满足结合律的才可设置combiner ...
第6章 DataNode(面试开发重点)6.1 DataNode工作机制6.2 数据完整性6.3 掉线时限参数设置6.4 服役新数据节点6.5 退役旧数据节点6.5.1 添加白名单6.5.2 黑名单退役6.6 Datanode多目录配置第7章 HDFS 2.X新特性7.1 集群间数据拷贝 ...
前几章我们介绍了 Hadoop 的 MapReduce 和 HDFS 两大组件,内容比较基础,看完后可以写简单的 MR 应用程序,也能够用命令行或 Java API 操作 HDFS。但要对 Hadoop 做深入的了解,显然不够用。因此本章就深入了解一下 MapReduce 应用的运行机制,从而学习 ...
第1章 HDFS概述1.1 HDFS产出背景及定义1.2 HDFS优缺点1.3 HDFS组成架构1.4 HDFS文件块大小(面试重点)第2章 HDFS的Shell操作(开发重点)第3章 HDFS客户端操作(开发重点)3.1 HDFS客户端环境准备3.2 HDFS的API操作3.2.1 ...