Hadoop MapReduce概念学习系列之shuffle大揭秘（十九）
shuffle是非常重要！一定要深入理解和多实践。 缓存，分组，排序，转发，这些都是mr的shuffle。 Soga 我想得到按流量来排序，而且还是倒序，怎么达到实现呢？这就牵扯到排序的的问题 默认是根据key来排， 我想根据value里的某个排， 解决思路:将value里的某个，放到ke...
Hadoop MapReduce编程 API入门系列之最短路径（十五）
====================================== = Iteration: 1 = Input path: out/shortestpath/input.txt = Output path: out/shortestpath/1 ====================================== 2016-12-12 16:37:0...
Hadoop MapReduce编程 API入门系列之join（二十六）
天气记录数据库 气象站数据库 气象站和天气记录合并之后的示意图如下所示。 011990-99999 SIHCCAJAVRI 195005150700 0 011990-99999 SIHCCAJAVRI 195005151200 22 011990-99999...
使用python构建基于hadoop的mapreduce日志分析平台
原创rfyiamcool2013-12-12 23:51:47评论(11)4411人阅读 流量比较大的日志要是直接写入Hadoop对Namenode负载过大，所以入库前合并，可以把各个节点的日志凑并成一个文件写入HDFS。 根据情况定期合成，写入到hdfs里面。 咱们看看日志的大小，200G的dns日志文件，我压缩到了18G，要是用awk perl当然也可以，但是处理速度肯定...
Hadoop MapReduce概念学习系列之MapReduce 资源组织方式（六）
MapReduce计算框架并没有直接调用CPU和内存等多维度资源，它把多维度资源抽象为“slot”，用“slot” 来描述资源的数量。管理员可以在每个节点上单独配置slot个数。slot可以分为map slot和reduce slot。从一定程度上，slot可以看做“任务运行并行度”。如果某个节点配置了5个map slot，那么这个节点最多运行5个Map Task；如果某个节点配置了3个red....
Hadoop MapReduce概念学习系列之MapReduce的特点（八）
MapReduce 为什么如此受欢迎？尤其现在互联网+时代，互联网+公司都在使用 MapReduce。MapReduce 之所以如此受欢迎，它主要有以下几个特点。 1、MapReduce 易于编程。它简单的实现一些接口，就可以完成一个分布式程序，这个分布式程序可以分布到大量廉价的 PC 机器...
Hadoop MapReduce概念学习系列之MapReduce 作业的生命周期（十）
这个过程分为以下 5 个步骤： 步骤 1 作业提交与初始化。用户提交作业后，首先由 JobClient 实例将作业相关信 息，比如将程序 jar 包、作业配置文件、分片元信息文件等上传到分布式文件系统（一般为HDFS）上，其中，分片元信息文件记录了每个输入分片的逻辑位置信息。然后 JobClient 通过 RPC通知JobTracker。JobTracker收到...
Hadoop MapReduce概念学习系列之MyEclipse和Hadoop上都出现中文乱码问题（二十四）
出现中文乱码问题情况，详细如下！ 在MyEclipse里 在Hadoop里 那么，如果是这样情况，说明是要改编码。 解决的办法？ 1 、windows -> preferences 2、 将Text file encoding的other部分，改为UTF-8。 3、hadoop项目，右键，p...
Hadoop MapReduce编程 API入门系列之分区和合并（十四）
代码 1 package zhouls.bigdata.myMapReduce.Star; 2 3 4 import java.io.IOException; 5 import org.apache.hadoop.conf.Conf...
Hadoop MapReduce编程 API入门系列之网页流量版本1（二十一）
对流量原始日志进行流量统计，将不同省份的用户统计结果输出到不同文件。 代码...
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