本篇文章主要從mapreduce運行作業的過程，shuffle，以及mapreduce作業失敗的容錯幾個方面進行詳解。 一、mapreduce作業運行過程 1.1、mapreduce介紹 MapReduce是一種編程模型，用於大規模數據集（大於1TB）的並行運算。概念"Map（映射 ...

一、概述 優化前我們需要知道hadoop適合干什么活，適合什么場景，在工作中，我們要知道業務是怎樣的，能才結合平台資源達到最有優化。除了這些我們當然還要知道mapreduce的執行過程，比如從文件的讀取，map處理，shuffle過程，reduce處理，文件的輸出或者存儲。在工作中 ...

平時我們寫MapReduce程序的時候，在設置輸入格式的時候，總會調用形如job.setInputFormatClass(KeyValueTextInputFormat.class);來保證輸入文件按照我們想要的格式被讀取。所有的輸入格式都繼承於InputFormat，這是一個抽象類 ...

1.概述 　　前面我們已經對Hadoop有了一個初步認識，接下來我們開始學習Hadoop的一些核心的功能，其中包含mapreduce，fs，hdfs，ipc，io，yarn，今天為大家分享的是mapreduce部分，其內容目錄如下所示： MapReduce V1 MapReduce ...

上篇文章hadoop之mapreduce詳解（基礎篇）我們了解了mapreduce的執行過程和shuffle過程，本篇文章主要從mapreduce的組件和輸入輸出方面進行闡述。 一、mapreduce作業控制模塊以及其他功能 mapreduce包括作業控制模塊，編程模型，數據處理引擎 ...

　　在MR程序的開發過程中，經常會遇到輸入數據不是HDFS或者數據輸出目的地不是HDFS的，MapReduce的設計已經考慮到這種情況，它為我們提供了兩個組建，只需要我們自定義適合的InputFormat和OutputFormat，就可以完成這個需求，這里簡單的介紹一個從MongoDB中讀數 ...

本文是對Hadoop2.2.0版本的MapReduce進行詳細講解。請大家要注意版本，因為Hadoop的不同版本，源碼可能是不同的。 以下是本文的大綱： 1.獲取源碼2.WordCount案例分析3.客戶端源碼分析4.小結5.Mapper詳解 　　5.1.map輸入 　　5.2.map輸出 ...

1. Mapper 與 Reducer 數量 對於一個默認的MapReduce Job 來說，map任務的數量等於輸入文件被划分成的分塊數，這個取決於輸入文件的大小以及文件塊的大小（如果此文件在 HDFS中）。但是對於 reduce的任務，並不會自動決定reducer數目的大小，若未指定 ...