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. 丢失文件路径过滤 应用场景:我们想查询一个月以来度假的订单数据,但是HDFS中可能因为业务故障,导致某一天的订单数据不存在: FileInputFormat.setInputPaths(job, inputPath); 上述代码在遇到路径不存在的时候会报错。 所以在设置路径之前需要进行一次判断,判断这个路径在HDFS上是否存在,如果存在,使用addInputPath方法添加:

Hadoop   MapReduce   globStatus   PathFilter   通配符  

在MapReduce中,map函数和reduce函数的独立测试是非常方便的,这是由函数风格决定的 。MRUnit是一个测试库,它便于将已知的输入传递给mapper或者检查reducer的输出是否符合预期。MRUnit与标准的执行框架(JUnit)一起使用。 1. 设置开发环境 从(https://repository.apache.org/content/repositories/releases

Hadoop   MRUnit   单元测试   MapReduce  

FileOutputFormat及其子类产生的文件放在输出目录下。每个reducer一个文件并且文件由分区号命名:part-r-00000,part-r-00001,等等。有时可能要对输出的文件名进行控制或让每个reducer输出多个文件。MapReduce为此提供了MultipleOutputFormat类。 MultipleOutputFormat类可以将数据写到多个文件,这些文件的名称源于输

Hadoop   MapReduce   MultipleOutputs   LazyOutputFormat