MapReduce

hadoop系列四:mapreduce的使用(二)

由 随声附和 提交于 2019-12-30 05:23:09
转载请在页首明显处注明作者与出处 一：说明 此为大数据系列的一些博文，有空的话会陆续更新，包含大数据的一些内容，如hadoop,spark,storm,机器学习等。 当前使用的hadoop版本为2.6.4 此为mapreducer的第二章节 这一章节中有着 计算共同好友，推荐可能认识的人 上一篇 : hadoop系列三:mapreduce的使用(一) 一：说明 二：在开发工具在运行mapreducer 2.1:本地模式运行mapreducer 2.2:在开发工具中运行在yarn中 三:mapreduce实现join 3.1:sql数据库中的示例 3.2:mapreduce的实现思路 3.3:创建相应的javabean 3.4:创建mapper 3.5:创建reduce 3.6:完整代码 3.7:数据倾斜的问题 四:查找共同好友，计算可能认识的人 4.1:准备数据 4.2:计算指定用户是哪些人的好友 4.3:计算共同好友 五:使用GroupingComparator分组计算最大值 5.1:定义一个javabean 5.2:定义一个GroupingComparator 5.3:map代码 5.4:reduce的代码 5.5:启动类 六:自定义输出位置 6.1:自定义FileOutputFormat 七:自定义输入数据 八:全局计数器 九:多个job串联，定义执行顺序 十

Skipping the first line of the .csv in Map reduce java

由 核能气质少年 提交于 2019-12-30 05:02:18
问题 As mapper function runs for every line , can i know the way how to skip the first line. For some file it consists of column header which i want to ignore 回答1: In mapper while reading the file, the data is read in as key-value pair. The key is the byte offset where the next line starts. For line 1 it is always zero. So in mapper function do the following @Override public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException { try { if (key.get() == 0 && value.toString()

Why does my Mapreduce implementation (real world haskell) using iteratee IO also fails with “Too many open files”

由 ♀尐吖头ヾ 提交于 2019-12-30 04:22:08
问题 I am implementing a haskell program wich compares each line of a file with each other line in the file. Which can be implemented single threaded as follows distance :: Int -> Int -> Int distance a b = (a-b)*(a-b) sumOfDistancesOnSmallFile :: FilePath -> IO Int sumOfDistancesOnSmallFile path = do fileContents <- readFile path return $ allDistances $ map read $ lines $ fileContents where allDistances (x:xs) = (allDistances xs) + ( sum $ map (distance x) xs) allDistances _ = 0 This will run in O

Streaming or custom Jar in Hadoop

由 流过昼夜 提交于 2019-12-30 04:06:06
问题 I'm running a streaming job in Hadoop (on Amazon's EMR) with the mapper and reducer written in Python. I want to know about the speed gains I would experience if I implement the same mapper and reducer in Java (or use Pig). In particular, I'm looking for people's experiences on migrating from streaming to custom jar deployments and/or Pig and also documents containing benchmark comparisons of these options. I found this question, but the answers are not specific enough for me. I'm not looking

面试题_hadoop

由 别来无恙 提交于 2019-12-30 02:53:48
Hadoop 准备 运行hadoop集群需要哪些守护进程？ DataNode,NameNode,TaskTracker和JobTracker都是运行Hadoop集群需要的守护进程。 hadoop和spark都是并行计算，那么他们有什么相同和区别？ 两者都使用mr模型来进行并行计算，hadoop的一个作业称为job，job里面分为map task和reduce task，每个task都是在自己的进程中运行的，当task结束时，进程也会结束。 Spark用户提交的任务称为application，一个application对应一个SparkContext，app中存在多个job，没触发一个action操作就会产生一个job。 这些job可以并行或者串行执行，每个job有多个stage，stage是shuffle过程中DAGSchaduler通过RDD之间的依赖关系划分job而来的，每个stage里面有多个task，组成taskset有TaskSchaduler分发到各个executor中执行，executor的生命周期是和application一样的，即使没有job运行也是存在的，所以task可以快速启动读取内存进行计算的。 Hadoop的job只有map和reduce操作，表达能力比较欠缺而且在mr过程中会重复的读写hdfs，造成大量的io操作，多个job需要自己管理关系。

Explanation for Hadoop Mapreduce Console Output

由 给你一囗甜甜゛ 提交于 2019-12-30 02:34:09
问题 I am newbie in hadoop environment. I already set up 2 node cluster hadoop. then I run sample mapreduce application. (wordcount actually). then I got output like this File System Counters FILE: Number of bytes read=492 FILE: Number of bytes written=6463014 FILE: Number of read operations=0 FILE: Number of large read operations=0 FILE: Number of write operations=0 HDFS: Number of bytes read=71012 HDFS: Number of bytes written=195 HDFS: Number of read operations=404 HDFS: Number of large read

/bin/bash: /bin/java: No such file or directory

由 大憨熊 提交于 2019-12-30 02:08:05
问题 I was trying to run a simple wordcount MapReduce Program using Java 1.7 SDK and Hadoop2.7.1 on Mac OS X EL Captain 10.11 and I am getting the following error message in my container log "stderr" /bin/bash: /bin/java: No such file or directory Application Log- 5/11/27 02:52:33 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable 15/11/27 02:52:33 INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at /192.168.200.96

Hadoop体系架构简介

由 让人想犯罪 __ 提交于 2019-12-30 01:41:37
　　今天跟一个朋友在讨论hadoop体系架构，从当下流行的Hadoop+HDFS+MapReduce+Hbase+Pig+Hive+Spark+Storm开始一直讲到HDFS的底层实现，MapReduce的模型计算，到一个云盘如何实现，再到Google分布式史上那最伟大的三篇文章。 　　这几个名词刚问到初学者的时候肯定会一脸懵逼包括我自己，整个Hadoop家族成员很多，“势力”很庞大，下面画个图，简单概括下。 到这里本文内容已结束，下文是摘自网络上一些比较经典或者浅显易懂的相关文字，有兴趣的继续往下看。对初学者来说，如果上图能大概看懂，那下面的内容能更有利于你理解。 Google的分布式计算三驾马车： Hadoop的创始源头在于当年Google发布的3篇文章，被称为Google的分布式计算三驾马车。 Google File System（ 中文 ， 英文 ）用来解决数据存储的问题，采用N多台廉价的电脑，使用冗余（也就是一份文件保存多份在不同的电脑之上）的方式，来取得读写速度与数据安全并存的结果。 Map-Reduce说穿了就是函数式编程，把所有的操作都分成两类，map与reduce，map用来将数据分成多份，分开处理，reduce将处理后的结果进行归并，得到最终的结果。但是在其中解决了容错性的问题。 BigTable是在分布式系统上存储结构化数据的一个解决方案

MapReduce之统计和列出大图中的三角形（一）

由 孤街浪徒 提交于 2019-12-30 00:36:47
MapReduce之统计和列出大图中的所有三角形 什么是三角形 图作为一个数据结构，包括一个有限的节点集，称为顶点。包括一个有限的线集，称为边，边会连接其中一些或全部节点。令 T = ( a , b , c ) T=(a,b,c) T = ( a , b , c ) 是图G中三个不同节点构成的一个集合，如果其中两个节点相连 ( a , b ) , ( a , c ) (a,b),(a,c) ( a , b ) , ( a , c ) , T T T 就是一个三联体，如果所有三个节点都相连(a,b),(a,c),(b,c)，这就是一个三角形 三角形的意义 在图论分析中，有三个很重要的度量参数： 全局集聚系数 传递比，即 T ( G ) = 3 × ( 图 中 三 角 形 个 数 ) ( 互 连 的 顶 点 三 联 体 个 数 ) T(G)=\frac{3\times (图中三角形个数)}{(互连的顶点三联体个数)} T ( G ) = ( 互 连 的 顶 点 三 联 体 个 数 ) 3 × ( 图 中 三 角 形 个 数 ) ​ 局部集聚系数 要为一个大图计算这3个度量参数，必须要统计出图中三角形个数，在社交图中也具有广泛应用。 MapReduce解决方案 这个方案分为如下三步： 1、生成经过u的长度为2的路径，并复制从u出发的所有边作为键。如下所示 mapper: ( k , v

How to write 'map only' hadoop jobs?

由 六眼飞鱼酱① 提交于 2019-12-29 19:03:10
问题 I'm a novice on hadoop, I'm getting familiar to the style of map-reduce programing but now I faced a problem : Sometimes I need only map for a job and I only need the map result directly as output, which means reduce phase is not needed here, how can I achive that? 回答1: This turns off the reducer. job.setNumReduceTasks(0); http://hadoop.apache.org/docs/current/api/org/apache/hadoop/mapreduce/Job.html#setNumReduceTasks(int) 回答2: You can also use the IdentityReducer: http://hadoop.apache.org
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