1. Maven依赖 <dependency> <groupId>org.apache.hadoop</groupId> <artifactId>hadoop-client</artifactId> <version>2.7.2</version> </dependency> <dependency> <groupId>junit</groupId> <a

Hadoop   本地调试  

1.需求 我们项目中需要复制一个大文件,最开始使用的是hadoop cp命令,但是随着文件越来越大,拷贝的时间也水涨船高。下面进行hadoop cp与hadoop distcp拷贝时间上的一个对比。我们将11.9G的文件从data_group/adv/day=20170116下所有文件复制到tmp/data_group/adv/day=20170116/文件下 1.1 查看文件大小 hadoop

Hadoop   MapReduce   Distcp   数据迁移   拷贝  

1.需求 我们项目中需要复制一个大文件,最开始使用的是hadoop cp命令,但是随着文件越来越大,拷贝的时间也水涨船高。下面进行hadoop cp与hadoop distcp拷贝时间上的一个对比。我们将11.9G的文件从data_group/adv/day=20170116下所有文件复制到tmp/data_group/adv/day=20170116/文件下 1.1 查看文件大小 hadoop

hadoop   distcp   cp   数据迁移   大文件复制  

在查看数据块的如何处理之前,我们需要更仔细地了解Hadoop如何存储数据。在Hadoop中,文件由一个一个的记录组成,最终由mapper任务一个一个的处理。 例如,示例数据集包含有关1987至2008年间美国境内已完成航班的信息。如果要下载数据集可以打开如下网址: http://stat-computing.org/dataexpo/2009/the-data.html 。每一年都会生成一个大文件

Block   InputSplit   Hadoop   MapReduce  

1. 多路径输入 FileInputFormat是所有使用文件作为其数据源的 InputFormat 实现的基类,它的主要作用是指出作业的输入文件位置。因为作业的输入被设定为一组路径, 这对指定作业输入提供了很强的灵活性。FileInputFormat 提供了四种静态方法来设定 Job 的输入路径: public static void addInputPath(Job job,Path

Hadoop   MapReduce   MultipleInputs   多路径输入   多个输入  

Combiner函数是一个可选的中间函数,发生在Map阶段,Mapper执行完成后立即执行。使用Combiner有如下两个优势: Combiner可以用来减少发送到Reducer的数据量,从而提高网络效率。 Combiner可以用于减少发送到Reducer的数据量,这将提高Reduce端的效率,因为每个reduce函数将处理相对较少记录,相比于未使用Combiner之前。 Combiner与Red

mapreduce   hadoop   Combiner   Reducer  

Partitioners负责划分Maper输出的中间键值对的key,分配中间键值对到不同的Reducer。Maper输出的中间结果交给指定的Partitioner,确保中间结果分发到指定的Reduce任务。在每个Reducer中,键按排序顺序处理(Within each reducer, keys are processed in sorted order)。Combiners是MapReduce

Hadoop   MapReduce   Partitioner   Combiner  

A partitioner works like a condition in processing an input dataset. Partition阶段发生在Map阶段之后,Reduce阶段之前。partitioner的个数等于reducer的个数(The number of partitioners is equal to the number of reducers)。这就意味着一个p

Hadoop   MapReduce   Partitioner  

1. 从输入到输出 一个MapReducer作业经过了input,map,combine,reduce,output五个阶段,其中combine阶段并不一定发生,map输出的中间结果被分到reduce的过程成为shuffle(数据清洗)。 在shuffle阶段还会发生copy(复制)和sort(排序)。 在MapReduce的过程中,一个作业被分成Map和Reducer两个计算阶段,它们由一个或者

Hadoop   MapReduce   工作流程  

1. 什么是Hadoop archives? Hadoop archives是特殊的档案格式。一个Hadoop archive对应一个文件系统目录。 Hadoop archive的扩展名是*.har。Hadoop archive包含元数据(形式是_index和_masterindx)和数据(part-*)文件。_index文件包含了档案中的文件的文件名和位置信息。 2. 如何创建archive?

Hadoop   archives   HAR  
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