8.Combiner合并案例 需求：统计过程中对每个MapTask的输出进行局部汇总，以减小网络传输量即采用Combiner功能 期望输出数据：Comnine输入数据多，输出是经过合并，输出数据降低 程序源码 Map类 import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.a
在每个maptask的结束，我们拿到的是<K,V>的队列，在Reduce中，输入的是<K,Iterable V>。在中间有一个被称为Shuffle的工作，将Maptask的数据按Key排序。其主要的工作，大体上讲1.完整地从map task端拉取数据到reduce端。2.在跨节点拉取数据时，尽可能地减少对带宽的不必要消耗。3.减少磁盘IO对
目录 一、MapReduce基本常识 二、MapReduce要点 一、MapReduce基本常识 二、MapReduce要点 1、combiner的组件需要注意什么？ 因为combiner在MapReduce过程中可能调用也可能不调用，可能调用一次也可能调用多次，无法确定和控制。 所以，combiner的使用原则是：有或没有都不能
从源代码深入Stream / 学习的时候,官方文档是最重要的. 及其重要的内容我们不仅要知道stream用,要知道为什么这么用,还要知道底层是怎么去实现的. --个人注释:从此看出,虽然新的jdk版本对开发人员提供了很大的遍历,但是从底层角度来说,实现确实是非常复杂的. --对外提供很简单的
学习Hadoop搞明白Shuffle的原理是非常重要的，然而相信很多人看了《Hadoop权威指南4》好几遍，也没有真正搞明白它真正的原理。看完这篇文章，相信会对你理解Shuffle有很大的帮助。 官方给的定义：系统执行排序、将map输出作为输入传给reducer的过程称为Shuffle。（看完是不是一脸懵逼）通俗
Map阶段流程:input File通过split被逻辑切分为多个split文件，通过Record按行读取内容给map（用户自己实现的）进行处理，数据被map处理结束之后交给OutputCollector收集器，对其结果key进行分区（默认使用hash分区），然后写入buffer，每个map task都有一个内存缓冲区，存储着map的输出结果，当缓冲区快
在Mapper和Reducer之间有一个非常重要的组件Combiner。每一个map都可能会产生大量的本地输出，Combiner的作用就是对map端的输出先做一次合并，以减少在map和reduce节点之间的数据传输量，以提高网络IO性能，是MapReduce的一种优化手段之一 Combiner最基本是实现本地key的聚合，对map输出
一、序列化 （*） 核心接口：Writable接口。如果有一个类实现了Writable接口，就可以作为Map/Reduce的key和value. 举例： 读取员工数据，生成员工对象，直接存储在HDFS 序列化的顺序和反序列化 的顺序要保持相同。 public void readField
一、Stream收集器 Collector接口 package com.java.design.java8.Stream; import com.java.design.java8.entity.Student; import com.java.design.java8.entity.Students; import org.junit.Before; import org.junit.Test; import org.junit.runner.RunWith; import org.springf
在hadoop生态中，wordcount是hadoop世界的第一个hello world程序。 wordcount程序是用于对文本中出现的词计数，从而得到词频，本例中的词以空格分隔。 关于mapper、combiner、shuffler、reducer等含义请参照Hadoop权威指南里的说明。 1、hadoop平台搭建 参照之前的帖子搭一个伪分布式的h
