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出的键和值或者任意字符串。这允许每个 reducer（或者只有 map 作业的 mapper）创建多个文件。...; import org.apache.hadoop.conf.Configured; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.LongWritable...0 : 1; } } 在生成输出的 reduce 中，在 setup() 方法中构造一个 MultipleOutputs 的实例并将它赋予一个实例变量。...rw-r--r-- 3 xiaosi xiaosi 20 2016-12-06 10:41 tmp/order_by_sex/part-r-00008.gz 我们可以看到在输出文件中不仅有我们想要的输出文件类型
这个需求需要用到MultipleOutputFormat和MultipleOutputs来实现自定义多目录、文件的输出。...需要注意的是，在hadoop 0.21.x之前和之后的使用方式是不一样的： hadoop 0.21 之前的API 中有 org.apache.hadoop.mapred.lib.MultipleOutputFormat...， 新版的API 整合了上面旧API两个的功能，没有了MultipleOutputFormat。...路由到指定的文件中） http://superlxw1234.iteye.com/blog/1495465 http://ghost-face.iteye.com/blog/1869926...reduce多个输出 http://blog.csdn.net/inte_sleeper/article/details/7042020 5、Hadoop 0.20.2中怎么使用MultipleOutputFormat
自定义MultipleOutputFormat 在Hadoop 多文件输出MultipleOutputFormat中介绍了如何在Hadoop中根据Key或者Value的值将属于不同的类型的记录写到不同的文件中...在这里面用到了MultipleOutputFormat这个类。 因为Spark内部写文件方式其实调用的是Hadoop相关API，所以我们也可以通过Spark实现多文件输出。...上面例子中没有使用该参数，而是直接将同一个Key的数据输出到同一个文件中。...saveAsHadoopFile 函数并自定义 MultipleOutputFormat 类来实现多文件输出，如下所示输出： [xiaosi@ying ~]$ sudo -uxiaosi hadoop...（DataFrames是在Spark 1.3中引入的，但我们需要的partitionBy（）是在1.4中引入的。） 如果你使用的是RDD，首先需要将其转换为DataFrame。
【概述】 ---- 在hadoop中，客户端与namenode、datanode与namenode、dfsadmin与namenode、客户端与resourcemanager等模块之间的交互都采用rpc...的方式进行，本文就来聊聊hadoop中rpc的实现。...网络通信层：RPC的网络通信，具体包括RPC连接（hadoop中均采用tcp的方式）的建立，请求的发送与响应的接收。...： 请求处理线程从Call队列中取出RPC请求，并回调完成RPC请求处理后，会根据线程的繁忙程度，将响应数据放到队列中，由另外的线程从队列中取出响应结果发送给客户端，或者是直接进行数据的发送。...【总结】 ---- 本文总结了hadoop中rpc相关的原理，其实rpc客户端与服务端分别都还有诸多的配置项，例如服务端reader的线程数，请求处理线程数，call队列长度，空闲连接数等等，有兴趣的可以阅读相关源码
通过重写MultipleOutputFormat来自定义文件名 1.背景 在工作中碰到了个需求，需要将Spark Streaming中的文件写入到Hive...表中，但是Spark Streaming中的saveAsTextFiles会自己定义很多文件夹，不符合Hive读取文件的规范且saveAsTextFiles中的参数只能定义文件夹的名字，第二个是采用Spark...Streaming中的foreachRDD，这个方法会将DStream转成再进行操作，但是Spark Streaming中的是多批次处理的结构，也就是很多RDD，每个RDD的saveAsTextFile...都会将前面的数据覆盖，所以最终采用的方法是重写saveAsTextFile输出时的文件名 2.分析 2.1 分析代码 既然是重写saveAsTextFile输出逻辑，那先看看他是如何实现输出的 def...rddToPairRDDFunctions转成(NullWritable,Text)类型的RDD，再通过saveAsHadoopFile进行输出 可以看出输出的逻辑还是Hadoop的那一套，所以我们可以通过重写
Hadoop的初学者经常会有这样两个问题： Hadoop的一个Block默认是128M(或者64M)，那么对于一条记录来说，会不会造成一条记录被分到两个Block中？...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。...InputSplit就是解决这种跨越块边界记录问题的，Hadoop使用逻辑表示存储在文件块中的数据，称为输入拆分InputSplit。...下图显示了数据块和InputSplit之间的关系： ? 块是磁盘中的数据存储的物理块，其中InputSplit不是物理数据块。它只是一个逻辑概念，并没有对实际文件进行切分，指向块中的开始和结束位置。...InputSplit的开始位置可以在一个块中开始，在另一个块中结束。
所有具有相同 key 的键值对位于同一个分区中，并在相同的 reducer 中结束。 (3) 在写入磁盘之前，使用指定的 Sort Comparator 对数据进行排序。...B 和 C 键值对的 key 有相同的 state 和 city，因此它们组合在一起在一个 reducer() 中调用。传递给函数的 key 是分组中第一个键值对的 key，因此它依赖于排序。...B， C ，D 键值对中的 key 都具有相同的 state，因此它们被组合在一起以在一个 reducer() 中调用。 在某些情况下分组可能很有用。...例如，如果你想在每个捐赠输出旁边打印给定城市的所有捐款总和，则可以使用上述示例中的第二个分组。这样做，可以在输出所有值之前，将 reduce() 函数中的所有 “总计” 字段求和。...所有内容都按照查询中的要求排序。
周更快变成月更了，但还是要坚持，本文来聊聊hadoop中的token，涉及到的点如下图所示。...【Hadoop为什么需要Token】 ---- hadoop最初的实现中并没有认证机制，这意味着存储在hadoop中的数据很容易泄露。...后来，基于kerberos认证的安全特性被加入到hadoop中，但是基于kerberos的认证在使用过程中，会存在以下问题： 过程比较复杂，认证过程中还需要涉及到第三方的服务 kdc服务存在单点问题（不管是可靠性...challenge和对应的response都是任意长度的二进制数据。其大概流程如下所示： 【Hadoop中的Token认证】 ---- 1....【总结】 ---- 小结一下，本文先讲述hadoop中为什么需要token认证，什么是token，token和sasl是什么关系，最后讲解了hadoop中token认证的通用流程。
日志是定位问题最重要的手段，Hadoop2中的日志主要有三类：系统日志；应用日志（Job）；标准输出 系统日志 系统日志指各个组件打印的日志，如resourcemanager、namenode等，系统日志默认在...${HADOOP_HOME}/logs目录下，格式为hadoop-username-service.log或者yarn-username-service.log，这个比较简单，很容易在找到，但是路径和日志级别都是可以修改的...，可以在yarn-daemon.sh和hadoop-daemon.sh分别修改yarn和HDFS的日志路径和级别。...应用日志 应用日志指每个application打印的日志（例如一个MR任务），应用日志默认保存在${HADOOP_HOME}/logs/userlogs下，按照application_时间戳_应用ID创建目录保存...container的标准输出中，具体路径在${HADOOP_HOME}/logs/userlogs/application_时间戳_应用ID/container_时间戳_应用ID_TaskID_TaskAttemptID
Hadoop存在多种日志文件，其中master上的日志文件记录全面信息，包括slave上的jobtracker与datanode也会将错误信息写到master中。...而slave中的日志主要记录完成的task任务信息。...默认情况下，hadoop日志保存在HADOOP_INSTALL/logs目录，但一般情况下建议重新指定路径，常用的是/var/log/hadoop，通过在hadoop-env.sh中增加以下一行来实现：...export HADOOP_LOG_DIR=/var/log/hadoop 一、master服务器上的日志 1、保存在master服务器上的日志有以下四类。...四、MR作业历史日志 记录已经完成的任务，放在HADOOP_LOG_DIR/histroy中。
HDFS（Hadoop Distributed File System）是Hadoop分布式计算中的数据存储系统，是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的。...下面我们首先介绍HDFS中的一些基础概念，然后介绍HDFS中读写操作的过程，最后分析了HDFS的优缺点。...本文参考：Hadoop集群（第8期）_HDFS初探之旅 http://www.linuxidc.com/Linux/2012-12/76704p8.htm 相关文章：再理解HDFS的存储机制 http...具体checkpoint的过程如下图：（参考hadoop集群的博客） checkpoint的过程如下：Secondary NameNode通知NameNode生成新的日志文件，以后的日志都写到新的日志文件中...横向扩展，一个Hadoop集群能管理的小文件有限，那就把几个Hadoop集群拖在一个虚拟服务器后面，形成一个大的Hadoop集群。google也是这么干过的。多Master设计，这个作用显而易见了。
1. hadoop中HDFS的NameNode原理 1.1. 组成 包括HDFS（分布式文件系统），YARN（分布式资源调度系统），MapReduce（分布式计算系统），等等。 1.2....edits log还会写入JournalNodes集群，通过JournalNodes会把操作日志传到Standby NameNode，这就相当于是个备份服务，确保了Standby NameNode内存中的元数据和...上传到Active NameNode，替换掉内存中的元数据，再清空掉Active NameNode所在磁盘上的edits log，重新开始记录日志 为什么要这么做？...因为为了防止Active NameNode突然宕机后，我们需要进行恢复，它的恢复是基于磁盘上的edits log的，和redis的aof相同的道理，它需要重新运行一遍日志中的所有命令，当时间长了后日志可能会很大...参考： 用大白话告诉你小白都能看懂的Hadoop架构原理 大规模集群下Hadoop NameNode如何承载每秒上千次的高并发访问
在Hadoop中，ZooKeeper主要用于实现HA(Hive Availability），包括HDFS的NamaNode和YARN的ResourceManager的HA。...HDFS中NameNode的HA的实现原理跟YARN中ResourceManager的HA的实现原理相同。其锁节点为/hadoop-ha/mycluster/ActiveBreadCrumb。...需要注意的是，RMStateStore 中的绝大多数状态信息都是不需要持久化存储的，因为很容易从上下文信息中将其重构出来，如资源的使用情况。在存储的设计方案中，提供了三种可能的实现，分别如下。...基于文件系统的实现，如HDFS。 基于ZooKeeper实现。 由于这些状态信息的数据量都不是很大，因此Hadoop官方建议基于ZooKeeper来实现状态信息的存储。...小结： ZooKeepr在Hadoop中的应用主要有： HDFS中NameNode的HA和YARN中ResourceManager的HA。 存储RMStateStore状态信息
文件路径问题： 本地文件（linux）的路径要写为 file:///开头的，然后加上实际文件路径。例如：file:///home/myHadoop/test 集群中的文件路径为以/开头。...例如：/temp/test 命令行操作，以删除为例，在hadoop集群中的任何一台节点上操作： 1.删除集群中的文件 hdfs dfs -rmr /temp/test hadoop 2.2.0写法...hadoop fs -rmr /temp/test 旧版本的写法 2.删除本地机器节点的命令 hdfs dfs -rmr file:///home/myhadoop/test hadoop fs...-rmr /temp/test 查看hadoop Filesystem shell命令：http://hadoop.apache.org/docs/r2.2.0/hadoop-project-dist...org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.FileSystem; import org.apache.hadoop.fs.Path
：ssh localhost 四、安装hadoop并更改用户所有权 我们采用的Hadoop版本是最新的Hadoop-0.20.2，可到Apache基金会官方主页下载http://www.apache.org.../conf/hadoop-env.sh 切换到Hadoop的安装路径找到hadoop-0.20.2下的conf/hadoop-env.sh文件 将：# export JAVA_HOME.../conf/hdfs-site.xml 切换到Hadoop的安装路径找到hadoop-0.20.2下的conf/hdfs-site.xml文件内容如下： <configuration....ssh 目录:cd ~/.ssh (3) 把公钥内容添加到登录认证文件中：cat 89_id_rsa.pub >> authorized_keys (4) 登录到192.168.71.89...的提示，输入yes。 三，配置hadoop文件。
让我们再来看看DAG算法现在都应用在哪些hadoop引擎中。...Oozie： Oozie工作流是放置在控制依赖DAG（有向无环图 Direct Acyclic Graph）中的一组动作（例如，Hadoop的Map/Reduce作业、Pig作业等），其中指定了动作执行的顺序...Oozie为以下类型的动作提供支持： Hadoop map-reduce、Hadoop文件系统、Pig、Java和Oozie的子工作流。...RDD是Spark最核心的东西，它表示已被分区，不可变的并能够被并行操作的数据集合，不同的数据集格式对应不同的RDD实现。RDD必须是可序列化的。...RDD可以cache到内存中，每次对RDD数据集的操作之后的结果，都可以存放到内存中，下一个操作可以直接从内存中输入，省去了MapReduce大量的磁盘IO操作。
MapReduce应用1 1.在IDEA工具中新建一个空白的Maven工程，导入依赖--根据自己工程的hadoop版本而定 ...--scope设置为provided是为了在导出jar包的时候不把hadoop-client加进去，以免增加jar大小。...,Long类型,在Hadoop中有其自己的序列化类LongWriterable 相当于获取到读取的光标--读取到哪里了 * 参数二：VALUEIN 默认情况下,是MapReduce所读取到的一行文本的内容...,Hadoop中序列化类型为Text 就是一行字符串 * 参数三：KEYOUT 是用户自定义逻辑处理完成后输出的KEY,在此处是单词,String 代表某个单词的名称 *...://xx.xx.xx.xx:9000/out 指令解释： hadoop jar :使用hadoop运行jar包 wordcount-1.0-SNAPSHOT.jar ：之前我们到出的项目jar包
在装Hadoop之前首先需要： 1.java1.6.x 最好是sun的，1.5.x也可以 2.ssh 安装ssh $ sudo apt-get install ssh $ sudo apt-get...install rsync 下载Hadoop 从http://Hadoop.apache.org/core/releases.html 下载最近发布的版本 最好为Hadoop创建一个用户: 比如创建一个...group为Hadoop user为Hadoop的用户以及组 $ sudo addgroup Hadoop $ sudo adduser --ingroup Hadoop Hadoop 解压下载的Hadoop...export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-6-sun-1.6.0.15 现在可以使用单节点的方式运行： $ cd Hadoop $ mkdir input $ cp conf...配置为你想要的路径，${user.name}会自动扩展为运行Hadoop的代码 1.
本文主要介绍如何通过kettle写入到hdfs中，同时提供一个简单的demo。 好，下面上货。 1、新建一个转换，如下图： ?...Permission denied: user=wuxueyou, access=WRITE, inode="/user/root/etl":root:supergroup:drwxr-xr-x 这个异常的主要原因是当前用户没有对应的...hdfs文件夹的写权限，导致异常。...解决的方案有两种。一种是使用acls，一种是使用sentry。我们这里只介绍使用acls的方式。...主要参考： https://blog.csdn.net/wild46cat/article/details/69664376 4、进入hadoop中，切换到hdfs账户。
namenode和datanode的clusterID不一致。...打开hdfs-site.xml里配置的datanode和namenode对应的目录，分别打开current文件夹里的VERSION，可以看到clusterID项正如日志里记录的一样，确实不一致....修改datanode里VERSION文件的clusterID 与namenode里的一致，再重新启动dfs（执行start-dfs.sh）再执行jps命令可以看到datanode已正常启动。...原因是 Combiner是Mapper端运行的，所以Combiner的配置是用Mapper的，即： job.setMapOutputKeyClass(IntWritable.class...(RunJar.java:214) at org.apache.hadoop.util.RunJar.main(RunJar.java:136) 编译的时候java版本太新了。
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