在上一節分析了TaskTracker和JobTracker之間通過周期的心跳消息獲取任務分配結果的過程。中間留了一個問題,就是任務到底是怎么分配的。任務的分配自然是由JobTracker做出來的,具體來說,存在一個抽象類:TaskScheduler,主要負責分配任務,繼承該類的有幾個類 ...
我們的輸入文件 hello , 內容如下: 邏輯上有 條記錄, 它們以 分隔. 我們看看數據是如何被map讀取的... . 默認配置 Debug我們可以看到value的值是獲取了文件的整個內容作為這一條記錄的值的, 因為默認情況下是以換行符作為記錄分割符的, 而文件內容中沒有換行符. map只被調用 次 . 配置textinputformat.record.delimiter 我們為Configu ...
2015-05-09 15:43 0 3902 推薦指數:
在上一節分析了TaskTracker和JobTracker之間通過周期的心跳消息獲取任務分配結果的過程。中間留了一個問題,就是任務到底是怎么分配的。任務的分配自然是由JobTracker做出來的,具體來說,存在一個抽象類:TaskScheduler,主要負責分配任務,繼承該類的有幾個類 ...
1. map任務處理1.1 讀取輸入文件內容,解析成key、value對。對輸入文件的每一行,解析成key、value對。每一個鍵值對調用一次map函數。wcjob.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);InputFormat接口提供了兩個方法來實現 ...
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學習mapreduce過程中, map第一個階段是從hdfs 中獲取文件的並進行切片,我自己在好奇map的啟動的數量和文件的大小有什么關系,進過學習得知map的數量和文件切片的數量有關系,那文件的大小和切片的數量的有什么關系 ,下面我就進入Hadoop的源代碼進行研究一下 文件的大小 ...
一、概要描述 shuffle是MapReduce的一個核心過程,因此沒有在前面的MapReduce作業提交的過程中描述,而是單獨拿出來比較詳細的描述。 根據官方的流程圖示如下: 本篇文章中只是想嘗試從代碼分析來說明在map端是如何將map的輸出保存下來等待reduce來取。 在執行每個 ...
在map階段讀取數據前,FileInputFormat會將輸入文件分割成split。split的個數決定了map的個數。影響map個數(split個數)的主要因素有: 1) 文件的大小。當塊(dfs.block.size)為128m時,如果輸入文件為128m,會被划分為1個split ...
輸入分片(Input Split):在進行map計算之前,mapreduc ...
方法一: a.第一步:在job中加載兩個文件所在的位置 FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path[] { new Path("hdfs://192.168.9.13:8020/gradeMarking ...