hadoop 多目录输入，map到reduce如何排序

前言 在做需求时,经常遇到多个目录,也就是多个维度进行join,这里分析一下,数据是怎么流动的. 1.多目录输入 使用MultipleInputs.addInputPath()  对多目录制定格式和map 2.数据流分析 map按行读入数据,需要对不同的输入目录,打上不同的标记(这个方法又叫reduce端连接),map在输出后会进行partition和sort,按照key进行排序,然后输出到reduce进行处理. 例子 三个输入文件: a.txt: 500 501 b.txt: 500 501

本文主要讲解三个问题: 1 使用Java编写MapReduce程序时,如何向map.reduce函数传递参数. 2 使用Streaming编写MapReduce程序(C/C++, Shell, Python)时,如何向map.reduce脚本传递参数. 3 使用Streaming编写MapReduce程序(C/C++, Shell, Python)时,如何向map.reduce脚本传递文件或文件夹. (1) streaming 加载本地单个文件 (2) streaming 加载本地多个文件 (3

使用MultipleInputs.addInputPath 对多个路径输入 如今如果有三个文件夹,并使用了三个mapper去处理, 经过map处理后,输出的结果会依据key 进行join, 假设使用TextPair,会依据第一个字段jion.第二个字段排序 然后在作为reduce的输入,进行计算

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今天在公司做了一个hadoop分享,包括mapreduce,及shuffle深度讲解,还有YARN框架的详细说明等. v\:* {behavior:url(#default#VML);} o\:* {behavior:url(#default#VML);} w\:* {behavior:url(#default#VML);} .shape {behavior:url(#default#VML);} Normal 0 false 7.8 磅 0 2 false false false EN-US

转载http://my.oschina.net/Chanthon/blog/150500 map和reduce是hadoop的核心功能,hadoop正是通过多个map和reduce的并行运行来实现任务的分布式并行计算,从这个观点来看,如果将map和reduce的数量设置为1,那么用户的任务就没有并行执行,但是map和reduce的数量也不能过多,数量过多虽然可以提高任务并行度,但是太多的map和reduce也会导致整个hadoop框架因为过度的系统资源开销而使任务失败.所以用户在提交map/re

本文主要讲解三个问题: 1 使用Java编写MapReduce程序时,如何向map.reduce函数传递参数. 2 使用Streaming编写MapReduce程序(C/C++, Shell, Python)时,如何向map.reduce脚本传递参数. 3 使用Streaming编写MapReduce程序(C/C++, Shell, Python)时,如何向map.reduce脚本传递文件或文件夹. (1) streaming 加载本地单个文件 (2) streaming 加载本地多个文件 (3

map和reduce是hadoop的核心功能,hadoop正是通过多个map和reduce的并行运行来实现任务的分布式并行计算,从这个观点来看,如果将map和reduce的数量设置为1,那么用户的任务就没有并行执行,但是map和reduce的数量也不能过多,数量过多虽然可以提高任务并行度,但是太多的map和reduce也会导致整个hadoop框架因为过度的系统资源开销而使任务失败.所以用户在提交map/reduce作业时应该在一个合理的范围内,这样既可以增强系统负载匀衡,也可以降低任务失败的开销

看了下MapReduce的例子.再看了下Mapper和Reducer源码,理清了参数的意义,就o了. public class Mapper<KEYIN, VALUEIN, KEYOUT, VALUEOUT> public class Reducer<KEYIN,VALUEIN,KEYOUT,VALUEOUT> Map是打散过程,把输入的数据,拆分成若干的键值对.Reduce是重组的,根据前面的键值对,重组数据. 自己写Map/Reduce的话,理解了如何拆分数据.组装数据,理解了