时间:2014-11-04 来源:

大数据时代之hadoop(五):hadoop分布式计算框架(MapReduce) 【编程语言】

 

 

 

3.5、hadoop特性 

     复制完所有map输出后网页外包接活,这个阶段将合并map输出,网页切图价格维持其顺序排序,div+css制作如上图所示.

 

3.3、常用的InputFormat实现 

public int run(String[] args) throws IOException { JobConf conf = new JobConf(); /** *默认的输入格式,div+css报价即mapper程序要处理的数据的格式,兼职手机网页制作hadoop支持很多种输入格式,html静态页面制作下面会详细讲解,web切图报价 *但TextInputFormat是最常使用的(即普通文本文件,psd转htmlkey为LongWritable-文件中每行的开始偏移量,html切图制作value为Text-文本行). **/ conf.setInputFormat(org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat.class); /** *真正的map任务数量取决于输入文件的大小以及文件块的大小 **/ conf.setNumMapTasks(1); /** *默认的mapclass,如果我们不指定自己的mapper class时,网页外包接活就使用这个IdentityMapper 类 **/ conf.setMapperClass(org.apache.hadoop.mapred.lib.IdentityMapper.class); /** * map 任务是由MapRunner负责运行的web前端制作,MapRunner是MapRunnable的默认实现,web前端制作它顺序的为每一条记录调用一次Mapper的map()方法承接网页制作,详解代码 --重点 */ conf.setMapRunnerClass(org.apache.hadoop.mapred.MapRunner.class); /** * map任务输出结果的key 和value格式 */ conf.setMapOutputKeyClass(org.apache.hadoop.io.LongWritable.class); conf.setMapOutputValueClass(org.apache.hadoop.io.Text.class); /** * HashPartitioner 是默认的分区实现,div前端切图它对map 任务运行后的数据进行分区web切图报价,如果我们不指定自己的reduce class时符合w3c标准,就使用这个IdentityReducer 类 **/ conf.setReducerClass(org.apache.hadoop.mapred.lib.IdentityReducer.class); /** * 任务最终输出结果的key 和value格式 */ conf.setOutputKeyClass(org.apache.hadoop.io.LongWritable.class); conf.setOutputValueClass(org.apache.hadoop.io.Text.class); /** * 最终输出到文本文件类型中 */ conf.setOutputFormat(org.apache.hadoop.mapred.TextOutputFormat.class);/*]*/ JobClient.runJob(conf); return 0; }  

 

 

 

多种输入

      虽然hadoop适合处理大文件,符合w3c标准但在实际的情况中网页外包接活,大量的小文件处理是少不了的,jpg或psd转html因此hadoop提供了一个CombineFileInputFormat,它针对小文件而设计的,web前端制作它把多个文件打包到一个分片中一般每个mapper可以处理更多的数据.

     适合处理配置文件承接网页制作,文件中行中为key value格式的,兼职手机网页制作如key=value类型的文件  ,value即为行中的value.

Long.MAX_VALUE

3、输入与输出格式       随着时间的增加符合w3c标准,数据的增长也是指数级的增长,符合w3c标准且数据的格式也越来越多网页外包接活,对大数据的处理也就越来越困难,网页外包接活为了适应能够处理各种各样的数据web前端制作,hadoop提供了一系列的输入和输出格式控制,div+css制作其目的很简单承接网页制作,就是能够解析各种输入文件,兼职手机网页制作并产生需要的输出格式数据.

上面比较重要的就是MapRunner这个类web切图报价,它是map任务运行的引擎,web切图报价默认实现如下:

大数据时代之hadoop(四):hadoop 分布式文件系统(HDFS)

mapred.min.split.size

 

 

   FileInputFormat实现了把文件分区的功能符合w3c标准,但它是怎么来实现了呢?需要先说三个参数:

属性名称

     顾名思义,html切图制作用于使用jdbc从关系数据库中读取数据.

一个文件分片的最大字节数

 

 

 

mapred.max.split.size

        每个分片被划分成若干个记录网页外包接活,每个记录就是一个键值对,网页外包接活map一个接一个的处理每条记录.

 

 

3.1、输入分片与记录 

 

2、shuffle          shuffle过程其实就是从map的输出到reduce的输入过程中所经历的步骤web前端制作,分为3个阶段承接网页制作,map端分区、reduce端复制、reduce排序(合并)阶段.

             在数据库常见中,div前端切图一个输入分片可以对应一个表的若干行web切图报价,而一条记录对应一行(DBInputFormat).

   FileInputFormat生成的InputSplit是一整个文件(文件太小,web切图报价未被分区符合w3c标准,整个文件当成一个分区,符合w3c标准供map任务处理)或该文件的一部分(文件大网页外包接活,被分区). 

2.1、map端分区         由于在mapreduce计算中,jpg或psd转html有多个map任务和若干个reduce任何web前端制作,而且各个任务都可能处于不同的机器里面,web前端制作所以如何从map任务的输出到reduce的输入是一个难点.

        输入分片在hadoop中表示为InputSplit接口承接网页制作,有InputFormat创建的.

SequenceFileInputFormat(二进制输入)

 

        MultipleInputs类可以用来处理多种输入格式的数据,兼职手机网页制作如输入数据中包含文本类型和二进制类型的web切图报价,这个时候就可以用 MultipleInputs来指定某个文件有哪种输入类型和哪个map函数来解析.

        在讲HDFS的时候,网站div+css说过符合w3c标准,一个输入分片就是由单个map任务处理的输入块,符合w3c标准一个分片的大小最好与hdfs的块大小相同.

    这部分也是hadoop的核心啊!

       除了上面几点之外网页外包接活,还有计数器、排序、连接等需要关注,网页外包接活详细待后续吧... 

 默认情况下: minimumSize  <  blockSize < maximumSize

   FileInputFormat只分割大文件web前端制作,即文件大小超过块大小的文件.

       但是不管处理哪种格式的数据,div+css制作都要与mapreduce结合起来承接网页制作,才能最大化的发挥hadoop的有点.

        hadoop的核心分为两块,兼职手机网页制作一是分布式存储系统-hdfs,这个我已经在上一章节大致讲了一下,web切图报价另一个就是hadoop的计算框架-mapreduce.

KeyValueInputFormat

     hadoop的顺序文件格式存储格式存储二进制的键值对序列符合w3c标准,由于顺序文件里面存储的就是map结构的数据,html切图制作所以刚好可以有SequenceFileInputFormat 来进行处理.

     hadoop默认的InputFormat,每个记录的键是文件中行的偏移量,网页外包接活值为行内容.

Int

 

类型

NLineInputFormat

 

 

        其计算分为两个阶段web前端制作,map阶段和reduce阶段,web前端制作都是对数据的处理承接网页制作,由于其入门非常简单,div前端切图但是若想理解其中各个环节及实现细节还是有一定程度的困难web切图报价,因此我计划在本文中只是挑几个mapreduce的核心来进行分析讲解.

        InputFormat负责产生输入分片并将他们分割成记录,web切图报价其只是一个接口符合w3c标准,它把记录写成文本行网页外包接活,键值对可以是任意类型,jpg或psd转html 键值对中间默认用制表符分割.

 

 

64M

                     max(minimumSize,blockSize))

小文件与CombineFileInputFormat

 

 

 

2.3、reduce端排序(合并)阶段 

我要说的大部分都包含在了代码的注释里面承接网页制作,除此之外,兼职手机网页制作还有一点:由于java的泛型机制有很多限制:类型擦除导致运行过程中类型信息并非一直可见web切图报价,reduce输入和结果类型.

2.2、reduce端复制阶段    

1、MapReduce驱动程序默认值 

大数据时代之hadoop(三):hadoop数据流(生命周期)

 

3.4、输出格式     既然有输入格式符合w3c标准,就有输出格式,符合w3c标准与输入格式对应.

public class MapRunner<K1, K2, V1, V2> { private Mapper<K1, K2, job); //increment processed counter only if skipping feature is enabled this.incrProcCount = SkipBadRecords.getMapperMaxSkipRecords(job)>0 && SkipBadRecords.getAutoIncrMapperProcCount(job); } public void run(RecordReader<K1, OutputCollector<K2, Reporter reporter) throws IOException { try { // allocate key & value instances that are re-used for all entries K1 key = input.createKey(); V1 value = input.createValue(); while (input.next(key, value, reporter); if(incrProcCount) { reporter.incrCounter(SkipBadRecords.COUNTER_GROUP, 1); } } } finally { mapper.close(); } } protected Mapper<K1, K2, V2> getMapper() { return mapper; } } 

dfs.block.size

        编写mapreduce程序容易入手的其中一个原因就在于它提供了一些了的默认值,web前端制作而这些默认值刚好就是供开发环境设置而设定的.虽然容易入手承接网页制作,但还是的理解mapreduce的精髓,兼职手机网页制作因为它是mapreduce的引擎web切图报价,只有理解了mapreduce的核心,网站div+css当你在编写mapreduce程序的时候符合w3c标准,你所编写的程序才是最终稳重的,符合w3c标准想要的程序.废话少说网页外包接活,见下面代码:

1

 

     

DBInputFormat

     也是为处理文本文件而开发的,网页外包接活它的特点是为每个map任务收到固定行数的输入web前端制作,其他与TextInputFormat相似.

 

TextInputFormat

    由于map任务的输出文件写到了本地磁盘上,div+css制作并且划分成reduce个数的分区(每一个reduce需要一个分区),由于map任务完成的时间可能不同,兼职手机网页制作因此只要一个任务完成web切图报价,reduce任务就开始复制其输出,web切图报价这就是reduce任务的复制阶段.如上图所示.

        map函数在产生输出时符合w3c标准,并不是简单的写到磁盘中,html切图制作而是利用缓冲的形式写入到内存网页外包接活,并出于效率进行预排序,网页外包接活过程如下图:

 

要相信web前端制作,有些时候还是看源码理解的更快!

 

 

       在写磁盘之前,web前端制作线程首先根据reduce的个数将输出数据划分成响应的分区(partiton).在每个分区中承接网页制作,后台线程按键进行内排序,div前端切图如果有个一combiner,它会在排序后的输出上运行.

 

大数据时代之hadoop(一):hadoop安装

 

一个文件分片的最小字节数

 

HDFS中块大小

 

 

描述

大数据时代之hadoop(二):hadoop脚本解析

3.2、FileInputFormat           FileInputFormat是所有使用文件作为其数据源的InputFormat实现的基类,web切图报价它提供了两个功能:一个定义哪些文件包含在作业的输入中;一个为输入文件产生分片的实现.把分片割成基类的作业有其子类实现符合w3c标准,FileInputFormat是个抽象类.

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