HADOOP SPARK 集群环境搭建
基于hadoop集群的,spark集群安装、测试。
细节决定成败 MapReduce任务实战 倒排索引
通过倒排索引,加词频统计的一个案例,演示了如何使用自定义Key的comparaTo, 以及如何使用GroupingComparator。同时给出了分析过程。此任务是一个不错的hadoop MapReduce学习的练手任务。
细节决定成败 MapReduce任务实战 Reduce Join
这是一个两个数据集关联的任务。关联有map端join ,和reduce端join。 通常在有一个数据集比较小,可在全部放到内存中时,选择map端join;当两个数据集都很大,不能把一个数据集合部放到内存中时,使用reduce端join,这时也可以使用Bloom过滤器来增加效率。本次任务我们使用reduce端join实现。涉及到的内容有:自定义KEY,自定义GroupingComparator,配置多个Mapper类,配置多个输入路径
细节决定成败 MapReduce任务实战 Map Join
本篇使用一个最简单的map join实例,演示了如何使用map join
一个MapReduce 程序示例 细节决定成败(九):RawComparator
使用一个rawcomparator,并如何配置。
一个MapReduce 程序示例 细节决定成败(八):TotalOrderPartitioner
本实验与上一篇,合一起算是一个比较合面的练习。使用到了自定义Key,自定义InputFormat,使用CombinedFileInputFormat合并小文件,自定义RecordReader。分布式缓存文件,使用TotalOrderPartitioner进行全局排序的划分map输出。
一个MapReduce 程序示例 细节决定成败(七) :自定义Key 及RecordReader
上一篇中,演示了如何使用CombineFileInputFormat 来优化当有多个输入小文件时,减少起动的map task个数。在自定义的MyCombineFileInputFormat中的MyRecordReader是简单代理了LineRecordReader。其它我也还可以在这个地方做更多的东西。本次实验是使用自定义的RecordReader从split中自定义 key value。
一个MapReduce 程序示例 细节决定成败(六) :CombineFileInputFormat
hadoop mapreduce job 使用CombineFileInputFormat优化多个小文件输入。
一个MapReduce 程序示例 细节决定成败(五) :Partitioner
本篇记录了如何设置reduce task的个数,介绍了默认的partitioner :HashPartitioner.介绍了如何编写一个自定义的Partitioner,以及如何设置自定义的Partitioner 生效。一般情况要,自定义partitioner 是为了解决数据分布不均的情况,又叫数据倾斜。 而且自定义的partitioner 要保证,相同的key要发往相同的reducer。
一个MapReduce 程序示例 细节决定成败(四) :In-Map Aggregation
为什么使用in-map aggregation, 与combine 有什么区别,什么时候使用combiner ,什么时候使用in-map 聚合??继续研究这个例子,可以看到 代码中定义了一个map,来存放所有的字符的数量。这个map中最大的记录数也就26个,占用内存不大,那这是适用的。?假如我们统计的是单词数量,而且单词数量很多,就可能会导致map task的内存中存放不下,那这种情况就是不适用的!
一个MapReduce 程序示例 细节决定成败(三) :Combiner
本篇介绍了combiner的作用
一个MapReduce 程序示例 细节决定成败(二) :观察日志及 Counter
学习查看 mapreduce 运行日志。
一个MapReduce 程序示例 细节决定成败(一)
注意Mapper 与 Reducer 类写成内部类,一定要加static !!!!使用TextInputFormat时,进入?map 函数中的LongWritable类型的key 代表什么?经实验确认这个key 其实是本行的首字符在整个文件中的偏移量。
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