編寫MapReduce程序,在面臨多任務、大數據而出現大量數據傾斜,計算速度慢等問題時,也無法給出解決方 ...
第 章 MapReduce框架原理 . InputFormat數據輸入 . . 切片與MapTask並行度決定機制 . . Job提交流程源碼和切片源碼詳解 . . FileInputFormat切片機制 . . CombineTextInputFormat切片機制 . . CombineTextInputFormat案例實操 . . FileInputFormat實現類 . . KeyValu ...
2019-02-15 23:29 1 663 推薦指數:
編寫MapReduce程序,在面臨多任務、大數據而出現大量數據傾斜,計算速度慢等問題時,也無法給出解決方 ...
第1章 MapReduce概述 1.1 MapReduce定義 1.2 MapReduce優缺點 1.2.1 優點 1.2.2 缺點 1.3 MapReduce核心思想 MapReduce核心編程思想,如圖4-1所示。 圖4-1 ...
一、MapReduce完整運行流程 解析: 1 在客戶端啟動一個作業。 2 向JobTracker請求一個Job ID。 3 將運行作業所需要的資源文件復制到HDFS上,包括MapReduce程序打包的jar文件、配置文件和客戶端計算所得的計算划分信息。這些文件都存放在 ...
本章內容我們學習一下 MapReduce 中的 Shuffle 過程,Shuffle 發生在 map 輸出到 reduce 輸入的過程,它的中文解釋是 “洗牌”,顧名思義該過程涉及數據的重新分配,主要分為兩部分:1. map 任務輸出的數據分組、排序,寫入本地磁盤 2. reduce 任務拉取排序 ...
1.Combiner Combiner是MapReduce的一種優化手段。每一個map都可能會產生大量的本地輸出,Combiner的作用就是對map端的輸出先做一次合並,以減少map和reduce結點之間的數據傳輸量,以提高網絡IO性能。只有操作滿足結合律的才可設置combiner ...
第6章 DataNode(面試開發重點)6.1 DataNode工作機制6.2 數據完整性6.3 掉線時限參數設置6.4 服役新數據節點6.5 退役舊數據節點6.5.1 添加白名單6.5.2 黑名單退役6.6 Datanode多目錄配置第7章 HDFS 2.X新特性7.1 集群間數據拷貝 ...
前幾章我們介紹了 Hadoop 的 MapReduce 和 HDFS 兩大組件,內容比較基礎,看完后可以寫簡單的 MR 應用程序,也能夠用命令行或 Java API 操作 HDFS。但要對 Hadoop 做深入的了解,顯然不夠用。因此本章就深入了解一下 MapReduce 應用的運行機制,從而學習 ...
第1章 HDFS概述1.1 HDFS產出背景及定義1.2 HDFS優缺點1.3 HDFS組成架構1.4 HDFS文件塊大小(面試重點)第2章 HDFS的Shell操作(開發重點)第3章 HDFS客戶端操作(開發重點)3.1 HDFS客戶端環境准備3.2 HDFS的API操作3.2.1 ...