通过前面的实例,可以基本了解MapReduce对于少量输入数据是如何工作的,但是MapReduce主要用于面向大规模数据集的并行计算。所以,还需要重点了解MapReduce的并行编程模型和运行机制。 我们知道,MapReduce计算模型主要由三个阶段构成:Map、shuffle ...
问题 : Exception in thread main org.apache.hadoop.mapred.InvalidJobConfException: Output directory not set 原因: 将FileOutputFormat.setOutputPath job, new Path args 写成了FileInputFormat 问题 : demo master hado ...
2020-02-26 12:07 0 793 推荐指数:
通过前面的实例,可以基本了解MapReduce对于少量输入数据是如何工作的,但是MapReduce主要用于面向大规模数据集的并行计算。所以,还需要重点了解MapReduce的并行编程模型和运行机制。 我们知道,MapReduce计算模型主要由三个阶段构成:Map、shuffle ...
默认情况下,Map输出的结果会对Key进行默认的排序,但是有时候需要对Key排序的同时还需要对Value进行排序,这时候就要用到二次排序了。下面我们来说说二次排序 1、二次排序原理 我们把二次排序分为以下几个阶段 Map起始阶段 在Map阶段,使用 ...
附录之前总结的一个例子: http://www.cnblogs.com/DreamDrive/p/7398455.html 另外两个有价值的博文: http://www.cnblogs.com/ ...
默认情况下,Map 输出的结果会对 Key 进行默认的排序,但是有时候需要对 Key 排序的同时再对 Value 进行排序,这时候就要用到二次排序了。下面让我们来介绍一下什么是二次排序。 二次排序原理 我们把二次排序主要分为以下几个阶段。 Map 起始阶段 ...
1.MapReduce的核心编程思想 2.yarn集群工作机制 3.maptask并行度与决定机制 4.maptask工作机制 5.MapReduce整体流程 6.shuffle机制 7.yarn架构 ...
MapReduce常见编程实例集锦。 WordCount单词统计 数据去重 倒排索引 1. WordCount单词统计 (1) 输入输出 输入数据: 输出结果: (2) 代码实现及分析 ...
MapReduce原理图: MapReduce具体执行过程图: 首先是客户端要编写好mapreduce程序,配置好mapreduce的作业也就是job,接下来就是提交job了,提交job是提交到JobTracker上的,这个时候JobTracker就会构建这个job,具体就是分配一个新 ...
基于HPC集群的并行计算模型做一个简要比较,也算是对前一阵子所学的MapReduce知识做一个总结和梳理。 ...