MapReduce

一、 VM虚拟环境搭建（详细讲解） 说明：在windos10上使用VmWare Workstation创建3节点Hadoop虚拟环境 创建虚拟机 下一步 设置虚拟机主机名和介质存放路径 设置20G磁盘大小 选择“自定义硬件” 配置网络模式为NAT模式 配置虚拟机启动镜像 到这里，使用虚拟机克隆技术配置另外两台slave 同理克隆slave2, 步骤省略 此时windos网络连接里面会出现两张虚拟网卡 接下来就是给虚拟机配置IP网络 虚拟机网卡IP要和NAT模式的IP是在同一个段，虚拟机才能通过windos笔记的VMnet8网卡与互联网通信 接下来启动虚拟机配置操作系统IP网络（具体配置过程省略） 二、Hadoop2.6.5+centos7.5三节点集群搭建步骤 1、环境规划 Hadoop2.6.5+centos7.5 2、配置集群中主机域名访问解析 [root@master ~]# cat /etc/hosts 127.0.0.1 localhost localhost.localdomain localhost4 localhost4.localdomain4 ::1 localhost localhost.localdomain localhost6 localhost6.localdomain6 192.168.11.10 master 192.168.11.11

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> MapReduce: 超大机群上的简单数据处理 摘要 MapReduce是一个编程模型,和处理,产生大数据集的相关实现.用户指定一个 map函数处理一个key/value对,从而产生中间的key/value对集.然后再指定一个reduce函数合并所有的具有相同中间key的中间 value.下面将列举许多可以用这个模型来表示的现实世界的工作. 以这种方式写的程序能自动的在大规模的普通机器上实现并行化.这个运行时系统关心这些细节:分割输入数据,在机群上的调度,机器的错误处理,管理机器之间必要的通信.这样就可以让那些没有并行分布式处理系统经验的程序员利用大量分布式系统的资源. 我们的MapReduce实现运行在规模可以灵活调整的由普通机器组成的机群上,一个典 型的MapReduce计算处理几千台机器上的以TB计算的数据.程序员发现这个系统非常好用:已经实现了数以百计的MapReduce程序,每天在 Google的机群上都有1000多个MapReduce程序在执行. 1. 介绍 在过去的5年里,作者和Google的许多人已经实现了数以百计的为专门目的而写的计算 来处理大量的原始数据,比如,爬行的文档,Web请求日志,等等.为了计算各种类型的派生数据,比如,倒排索引,Web文档的图结构的各种表示,每个主机

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 上一篇文章分析了自定义inputFormat（小文件合并）的实现，在此博主将继续Mapreduce的其他补充（计数器、多job串联、参数优化等）内容的分享。 一、计数器应用 在实际生产代码中，常常需要将数据处理过程中遇到的不合规数据行进行全局计数，类似这种需求可以借助mapreduce框架中提供的全局计数器来实现。示例代码如下： public class MultiOutputs { //通过枚举形式定义自定义计数器 enum MyCounter{MALFORORMED,NORMAL} static class CommaMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, LongWritable> { @Override protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException { String[] words = value.toString().split(","); for (String word : words) { context.write(new Text(word), new

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 1、计数器 简介 在许多情况下，一个用户需要了解待分析的数据，尽管这并非所要执行的分析任务 的核心内容。以统计数据集中无效记录数目的任务为例，如果发现无效记录的比例 相当高，那么就需要认真思考为何存在如此多无效记录。是所采用的检测程序存在 缺陷，还是数据集质量确实很低，包含大量无效记录？如果确定是数据集的质量问 题，则可能需要扩大数据集的规模，以增大有效记录的比例，从而进行有意义的 分析。 计数器是一种收集作业统计信息的有效手段，用于质量控制或应用级统计。计数器 还可辅助诊断系统故障。如果需要将日志信息传输到map或reduce任务，更好的 方法通常是尝试传输计数器值以监测某一特定事件是否发生。对于大型分布式作业 而言，使用计数器更为方便。首先，获取计数器值比输出日志更方便，其次，根据 计数器值统计特定事件的发生次数要比分析一堆日志文件容易得多。 2 、内置计数器 Hadoop为每个作业维护若干内置计数器, 以描述该作业的各项指标。例如，某些计数器记录已处理的字节数和记录数，使用户可监控已处理的输入数据量和已产生的输出数据量，并以此对 job 做适当的优化。 14/06/08 15:13:35 INFO mapreduce.Job: Counters: 46 File System Counters FILE:

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> MapReduce Counter为提供我们一个窗口：观察MapReduce job运行期的各种细节数据。 MapReduce自带了许多默认Counter。 Counter有"组group"的概念，用于表示逻辑上相同范围的所有数值。MapReduce job提供的默认Counter分为三个组 Map-Reduce Frameword Map input records，Map skipped records，Map input bytes，Map output records，Map output bytes，Combine input records，Combine output records，Reduce input records，Reduce input groups，Reduce output records，Reduce skipped groups，Reduce skipped records，Spilled records File Systems FileSystem bytes read，FileSystem bytes written Job Counters Launched map tasks，Launched reduce tasks，Failed map tasks，Failed

1.打包时指定main Class信息 注意：默认直接通过maven插件打成jar包中没有指定main class信息，因此在运行mapreduce的jar包时必须在指令后明确main class信息 需要在插件进行配置 1 <build> 2 <plugins> 3 <plugin> 4 <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId> 5 <artifactId>maven-jar-plugin</artifactId> 6 <configuration> 7 <outputDirectory>${basedir}/target</outputDirectory> 8 <archive> 9 <manifest> 10 <!-- 在打包插件中指定main class 信息 --> 11 <mainClass>com.yt.wordcount.WordCountJob</mainClass> 12 </manifest> 13 </archive> 14 </configuration> 15 </plugin> 16 </plugins> 17 </build> 　　 执行命令：clean package 　　 2.使用wagon插件实现自动上传至hadoop集群 1 <build> 2 <!--扩展maven的插件中加入ssh插件-->