MapReduce

How to Serialize object in hadoop (in HDFS)

由 ◇◆丶佛笑我妖孽 提交于 2019-12-31 06:53:49
问题 I have a HashMap < String,ArrayList < Integer > >. I want to serialize my HashMap object(hmap) to HDFS location and later deserialize it at Mapper and Reducers for using it. To serialize my HashMap object on HDFS I used normal java object serialization code as follows but got error (permission denied) try { FileOutputStream fileOut =new FileOutputStream("hashmap.ser"); ObjectOutputStream out = new ObjectOutputStream(fileOut); out.writeObject(hm); out.close(); } catch(Exception e) { e

Getting MapReduce results on RIAK (using the Java client)

由 女生的网名这么多〃 提交于 2019-12-31 05:01:27
问题 I am storing Person POJOs (4 string fields - id, name, lastUpdate, Data) on RIAK, then trying to fetch these objects with MapReduce. I am doing it very similar to Basho documentation: BucketMapReduce m = riakClient.mapReduce("person"); m.addMapPhase(new NamedJSFunction("Riak.mapByFields"), true); MapReduceResult result = m.execute(); Collection<Person> tmp = result.getResult(Person.class); the Person's String constructor is invoked: public Person(String str){} (I must have this constructor,

How to access Hadoop counters values via API?

由 不羁岁月 提交于 2019-12-31 03:30:07
问题 In Hadoop we can increment counter in map/reduce task, it looks like this: ... context.getCounter(MyCountersEnum.SomeCounter).increment(1); ... Than you can find their value in log. How do you access them from code after job completes? What is Hadoop API to read counter value? 回答1: Counters represent global counters , defined either by the Map-Reduce framework or applications. Each Counter can be of any Enum type. You can define counter as an enum in Driver class static enum UpdateCount{ CNT

hadoop(三)

由 允我心安 提交于 2019-12-31 01:11:42
hadoop(三) 1.对MapReduce的认识   MapReduce是运行在yarn上面的一个分布式运算框架,它是用来解决海量的分布式运算的.对于MapReduce来说,我们可以把它分成两部分来看: Map:负责分,就是把复杂的任务分解为若干个"简单的任务"即 把数据或者计算的规模相对于任务要大大的缩小 会把任务分配到存放到所需数据的节点上面运行(也就是就近原则) 这些任务可以并行计算 Reduce:负责对map阶段的汇总 1.1 MapReduce的设计思想   mapreduce的核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带的默认组件整合成一个完整的分布式运算程序,并运行在一个hadoop集群上面. Hadoop MapReduce构建思想体现在下面的几个方面 对大数据处理采取分而治之   对相互间不具有计算依赖关系的大数据，实现并行最自然的办法就是采取分而治之的策略。并行计算的第一个重要问题是如何划分计算任务或者计算数据以 便对划分的子任务或数据块同时进行计算。不可分拆的计算任务或相互间有依赖 关系的数据无法进行并行计算！ 构建抽象模型: Map和Reduce MapReduce 借鉴了函数式语言中的思想，用 Map 和 Reduce 两个函数提供了 高层的并行编程抽象模型。 Map: 对一组数据元素进行某种重复式的处理； Reduce: 对 Map

hadoop MapReduce

由 為{幸葍}努か 提交于 2019-12-31 01:11:28
简单介绍 官方给出的介绍是hadoop MR是一个用于轻松编写以一种可靠的、容错的方式在商业化硬件上的大型集群上并行处理大量数据的应用程序的软件框架。 MR任务通常会先把输入的数据集切分成独立的块（可以看成是一个较小数据集），然后这些块由map任务以完全并行的方式的去处理。map任务输出的结果排完序之后会交给reduce去处理得到最终结果。MR负责调度，监听并重新执行失败的任务，它的输入和输入都存储在hdfs上。 MR框架由一个主节点 ResourceManager , 一个或多个从节点 NodeManager 以及每个应用程序独有的 MRAppMaster 组成。通常而言， MR 框架和hdfs运行在一组相同的的节点，即执行计算任务和负责数据存储的节点是同一个，这样的配置允许MR能够在存在数据的节点上高效地调度任务。 对于MR程序的开发，开发者只需要指定输入输出路径，通过实现适当的接口、抽象类以及一些其他的任务参数便可以完成。 任务流程 这里以MR的inputs-outputs、map、reducet三个方面来深入了解MR任务流程。 Inputs-outputs MR框架仅操作 <key, value> 形式的键值对，即MR把输入的数据视为一组<key, value>，并输出一组<key, value>。值得一提的是输入和输出的<key, value>在数据类型上并没有任何联系。

hadoop(二MapReduce)

由 不羁的心 提交于 2019-12-31 01:11:13
hadoop(二MapReduce) 介绍 MapReduce:其实就是把数据分开处理后再将数据合在一起. Map负责“分”，即把复杂的任务分解为若干个“简单的任务”来并行处理。可以进行拆分的前提是这些小任务可以并行计算，彼此间几乎没有依赖关系。 Reduce负责“合”，即对map阶段的结果进行全局汇总。 MapReduce运行在yarn集群 MapReduce中定义了如下的 Map 和 Reduce 两个抽象的编程接口，由用户去编程 实现 .Map和Reduce, MapReduce处理的数据类型是 键值对 代码处理 MapReduce 的开发一共有八个步骤, 其中 Map 阶段分为 2 个步骤，Shuwle 阶段 4 个步 骤，Reduce 阶段分为 2 个步骤 ​ Map 阶段 2 个步骤 设置 InputFormat 类, 将数据切分为 Key-Value(K1和V1) 对, 输入到第二步 自定义 Map 逻辑, 将第一步的结果转换成另外的 Key-Value（K2和V2） 对, 输出结果 Shuwle 阶段 4 个步骤 对输出的 Key-Value 对进行分区 对不同分区的数据按照相同的 Key 排序 (可选) 对分组过的数据初步规约, 降低数据的网络拷贝 对数据进行分组, 相同 Key 的 Value 放入一个集合中 Reduce 阶段 2 个步骤 对多个 Map

hadoop之MapReduce学习

由 淺唱寂寞╮ 提交于 2019-12-31 01:11:01
为什么需要MapReduce 进行分析数据，计算方便和复用性强；而且是文件级别的 进程包括三个 mrappmaster：负责整个程序管理 maptask：负责map阶段的整个过程 reducemask：负责reduce阶段的整个过程 为什么需要把jar包上传到集群上？ 因为不止一个节点需要用到jar包，放到本地不能够被使用，因此放到集群上， namenode会告诉需要的节点，jar包所在位置 hadoop解决问题？ 主要解决，海量数据的存储和海量数据的分析计算问题。 Hadoop三大发行版本？ 三大发行版本: Apache、Cloudera、Hortonworks Apache版本最原始（最基础）的版本，对于入门学习最好。 Cloudera在大型互联网企业中用的较多。主要为CDH Hortonworks文档较好。 Hadoop的优势 1、高可靠2、高扩展性3、高效性4、高容错性 Hadoop组成 1）Hadoop HDFS：一个高可靠、高吞吐量的分布式文件系统。 2）Hadoop MapReduce：一个分布式的离线并行计算框架。 3）Hadoop YARN：作业调度与集群资源管理的框架。 4）Hadoop Common：支持其他模块的工具模块。 yarn架构 1）ResourceManager(rm)、2）NodeManager(nm)、3）ApplicationMaster、4

Hadoop运行mapreduce实例时,抛出错误 All datanodes xxx.xxx.xxx.xxx:xxx are bad. Aborting…

由 余生长醉 提交于 2019-12-30 22:10:53
【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> Hadoop运行mapreduce实例时,抛出错误 All datanodes xxx.xxx.xxx.xxx:xxx are bad. Aborting… java.io.IOException: All datanodes xxx.xxx.xxx.xxx:xxx are bad. Aborting… at org.apache.hadoop.dfs.DFSClient$DFSOutputStream.processDatanodeError(DFSClient.java:2158) at org.apache.hadoop.dfs.DFSClient$DFSOutputStream.access$1400(DFSClient.java:1735) at org.apache.hadoop.dfs.DFSClient$DFSOutputStream$DataStreamer.run(DFSClient.java:1889) java.io.IOException: Could not get block locations. Aborting… at org.apache.hadoop.dfs.DFSClient$DFSOutputStream.processDatanodeError(DFSClient

Hadoop options are not having any effect (mapreduce.input.lineinputformat.linespermap, mapred.max.map.failures.percent)

由 丶灬走出姿态 提交于 2019-12-30 10:43:22
问题 I am trying to implement a MapReduce job, where each of the mappers would take 150 lines of the text file, and all the mappers would run simmultaniously; also, it should not fail, no matter how many map tasks fail. Here's the configuration part: JobConf conf = new JobConf(Main.class); conf.setJobName("My mapreduce"); conf.set("mapreduce.input.lineinputformat.linespermap", "150"); conf.set("mapred.max.map.failures.percent","100"); conf.setInputFormat(NLineInputFormat.class); FileInputFormat

Shuffle and sort for mapreduce

由 时光总嘲笑我的痴心妄想 提交于 2019-12-30 08:25:12
问题 I read through the definitive guide and some other links on the web including the one here My question is where exactly does shuffling and sorting happen? As per my understanding, they happen on both mappers and reducers. But some links mention that shuffling happens on mappers and sorting on reducers. Can someone confirm if my understanding is correct; if not can they provide additional documentation I can go through? 回答1: Shuffle: MapReduce makes the guarantee that the input to every
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