MapReduce数据流-输入

MapReduce的输入一般来自HDFS中的文件,这些文件分布存储在集群内的节点上.运行一个MapReduce程序会在集群的许多节点甚至所有节点上运行mapping任务,每一个mapping任务都是平等的:mappers没有特定“标识物”与其关联.因此,任意的mapper都可以处理任意的输入文件.每一个mapper会加载一些存储在运行节点本地的文件集来进行处理(译注:这是移动计算,把计算移动到数据所在节点,可以避免额外的数据传输开销). 当mapping阶段完成后,这阶段所生成的中间键值对数据必

在上一篇文章中我们讲解了一个基本的MapReduce作业由那些基本组件组成,从高层来看,所有的组件在一起工作时如下图所示: 图4.4高层MapReduce工作流水线 MapReduce的输入一般来自HDFS中的文件,这些文件分布存储在集群内的节点上.运行一个MapReduce程序会在集群的许多节点甚至所有节点上运行mapping任务,每一个mapping任务都是平等的:mappers没有特定“标识物”与其关联.因此,任意的mapper都可以处理任意的输入文件.每一个mapper会加载一些存储在运

一.先理解MapReduce作业组成 一个完整的MapReduce作业称作job,它包括三部分: 输入数据 MapReduce程序 配置信息 Hadoop工作时会将job分成若干个task:map任务和reduce任务 有两类节点控制作业执行的过程:JobTracker和TaskTracker JobTracker:记录作业整体进度,对TaskTracker进行调度 TaskTracker:执行task任务并向JobTracker汇报 二.大块数据先流入map Hadoop会将输入数据划分成等长

输入块(InputSplit):一个输入块描述了构成MapReduce程序中单个map任务的一个单元.把一个MapReduce程序应用到一个数据集上,即是指一个作业,会由几个(也可能几百个)任务组成.Map任务可能会读取整个文件,但一般是读取文件的一部分.默认情况下,FileInputFormat及其子类会以64MB(与HDFS的Block默认大小相同,译注:Hadoop建议Split大小与此相同)为基数来拆分文件.你可以在hadoop-site.xml(译注:0.20.*以后是在mapred-

Hadoop 中的MapReduce库支持几种不同格式的输入数据.例如,文本模式的输入数据的每一行被视为一个key/value pair,其中key为文件的偏移量,value为那一行的内容.每一种输入类型的实现都必须能够把输入数据分割成数据片段,并能够由单独的Map任务来对数据片段进行后续处理. 一.  输入格式InputFormat 当运行一个M-R 作业的时候,我们需要为作业制定它的输入格式.InputFormat为Hadoop作业的所有输入格式的抽象基类,它描述了作业输入需要满足的规范细节

数据流有两种通用类型,文本流与二进制流,文本流由分成行的字符序列组成,二进制流是char类型的数据值序列.基于数据流的概念,C语言有丰富而有用途的输入输出函数,这些函数多在stdio.h.wchar.h中定义,数据类型FILE保存数据流的信息. FILE* fopen(const char* restrict filename, const char* restrict mode); fopen带有文件名和存取方式两个参数,文件名按实现指定的方式打开或建立文件,将其和一个数据流相关联,宏FILE

MultipleInputs类指定不同的输入文件路径以及输入文化格式 现有两份数据 phone 123,good number 124,common number 125,bad number user zhangsan,123 lisi,124 wangwu,125 现在需要把user和phone按照phone number连接起来.得到下面的结果 zhangsan,123,good number lisi,123,common number wangwu,125,bad number 分析思

多种自定义文件格式的文件输入处理 MultipleInputs可以让MR支持多种输入格式 比如我们有两种文件格式,那么我们就要有两套Record Class,RecordReader和InputFormat InputFormat(extends FileInputFormat)--->RecordReader(extends RecordReader)--->RecordClass(implements Writable) MultipleInpts需要不同的InputFormat,一种In

之前windows下执行wordcount都正常,今天执行的时候指定的输入路径是文件夹,然后就报了如题的错误,把输入路径改成文件后是正常的,也就是说目前的wordcount无法对多个文件操作 报的异常是getStat出了问题,也就是说SHELL.WINDOWS是false了,于是猜测是hadoop.dll的问题,因为之前用的是3.0的,于是去GitHub上下了个3.1的,链接https://github.com/s911415/apache-hadoop-3.1.0-winutils/blob/