MapReduce编程模型,相对于初学者来说,会有一些门槛,没关系,这一篇让你学会使用MapReduce进行分布式处理。
反序列化 (Deserialization) 是序列化的逆过程. 把字节流转为结构化对象. 当要在进程间传递对象或持久化对象的时候, 就需要序列化对象成字节流, 反之当要将接收到或从 磁盘读取的字节流转换为对象, 就要进行反序列化
Hadoop核心组件之一:分布式计算的方案MapReduce,是一种编程模型,用于大规模数据集的并行运算,其中Map(映射)和Reduce(归约)。
注意:准备的数据的格式必须是文本,每个单词之间使用制表符分割。编码必须是utf-8无bom
MapReduce是一个分布式运算程序的编程框架,是用户开发“基于Hadoop的数据分析应用”的核心框架。
正文开始前 ,先介绍几个概念 序列化 所谓序列化,是指将结构化对象转化为字节流,以便在网络上传输或写到磁盘进行永久存储。 反序列化 是指将字节流转回到结构化对象的逆过程 序列化在分布式数据处理的两个大领域经常出现:进程间通信和永久存储 在Hadoop中,系统中多个节点上进程间的通信是通过"远程过程调用"(remote procedure call,RPC)实现的 。RPC协议将消息序列化成二进制流后发送到远程节点,远程节点接着将二进制流反序列化为原始消息 Hadoop使用了自己写的序列化格式Writ
前面的一篇给大家写了一些MapReduce的一些程序,像去重、词频统计、统计分数、共现次数等。这一篇给大家介绍的是关于Combiner优化操作。
前言 前面的一篇给大家写了一些MapReduce的一些程序,像去重、词频统计、统计分数、共现次数等。这一篇给大家介绍的是关于Combiner优化操作。 一、Combiner概述 1.1、为什么需要Combiner 我们map任务处理的结果是存放在运行map任务的节点上。 map处理的数据的结果在进入reduce的时候,reduce会通过远程的方式去获取数据。 在map处理完数据之后,数据量特别大的话。reduce再去处理数据它就要通过网络去获取很多的数据。 这样会导致一个问题是:大量的数据
https://www.cnblogs.com/tree1123/p/10683570.html
Bean对象实现WritableComparable几口,重写compareTo()方法
采用反编译工具【jd-gui.exe】反编译源码,发现WordCount案例有Map类、Reduce类和驱动类。且数据的类型是Hadoop自身封装的序列化类型。
关于二次排序主要涉及到这么几个东西: 在0.20.0 以前使用的是 setPartitionerClass setOutputkeyComparatorClass setOutputValueGroupingComparator 在0.20.0以后使用是 job.setPartitionerClass(Partitioner p); job.setSortComparatorClass(RawComparator c); job.setGroupingComparator
多个字段中如何按其中两个进行排序(二次排序) 1 原理 二次排序就是首先按照第一字段排序,然后再对第一字段相同的行按照第二字段排序,注意不能破坏第一次排序的结果。 这里主要讲如何使用一个Mapreduce就可以实现二次排序。Hadoop有自带的SecondarySort程序,但这个程序只能对整数进行排序,所以我们需要对其进行改进,使其可以对任意字符串进行排序。下面会分别列出这两个程序的详解。 Hadoop自带的例子中定义的map和reduce如下,关键是它对输入输出类型的定
这里Map阶段一般是对规模较大的数据进行分片、解析、整理,最后输出Key-Value的键值对;
就是首先按照第一字段排序,然后再对第一字段相同的行按照第二字段排序,注意不能破坏第一次排序 的结果 。例如
上一篇我们分析了一个MapReduce在执行中的一些细节问题,这一篇分享的是MapReduce并行处理的基本过程和原理。
前言 上一篇我们分析了一个MapReduce在执行中的一些细节问题,这一篇分享的是MapReduce并行处理的基本过程和原理。 Mapreduce是一个分布式运算程序的编程框架,是用户开发“基于hadoop的数据分析应用”的核心框架。 Mapreduce核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运算程序,并发运行在一个hadoop集群上。 一、MapReduce并行处理的基本过程 首先要说明的是Hadoop2.0之前和Hadoop2.0之后的区别: 2.
前言:非常感谢团队的努力,最新的章节终于有了成果,因为自己的懒惰,好久没有最新的进展了,感谢群里兄弟的努力。
1) 分而治之。采用分布式并行计算,将计算任务进行拆分,由主节点下的各个子节点共同完成,最后汇总各子节点的计算结果,得出最终计算结果。
离线数据分析平台实战——060深入理解MapReduce 01(案例) 用户自定义数据类型 MapReduce中的数据类型至少有两种用途。 第一个用途,这些类型定义的数据可以被序列化进行网络传输和文件存储, 第二个用途,在shuffle阶段要可以进行大小比较。 那么在hadoop中解决 第一种方式采用hadoop的接口Writable, 第二种采用接口java接口Comparable(Hadoop将这两个接口结合提供了WritableComparable接口)。 Hadoop提供了很多的内置数据类
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