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实现一个算法,需要先后三个MapReduce过程,要如何处理?
阿呆的脑残粉
2016-06-14 07:32:26
MR1的输出是MR2的输入,MR2的输入是MR3的输出。所以是要分成三个文件分别实现三个MapReduce,还是能在一个文件里先后完成三个MapReduce过程?如果想要在一个文件里实现三个过程,那我要怎么处理?拜托各位了。
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实现一个算法,需要先后三个MapReduce过程,要如何处理?
MR1的输出是MR2的输入,MR2的输入是MR3的输出。所以是要分成三个文件分别实现三个MapReduce,还是能在一个文件里先后完成三个MapReduce过程?如果想要在一个文件里实现三个过程,那我要怎么处理?拜托各位了。
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Q-WHai
2016-06-16
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用一个文件作为 mr1 的输入,mr1 与 mr2,mr2 与 mr3 之间是中间输出啊。这种例子,网上一大片吧
MapReduce
的执行流程
1、
mapreduce
原理 1.1、序列化和反序列化 (1)序列化:将内存的对象转换成字节序列,便于存储 (2)反序列化:将收到的字节序列或硬盘的持久化数据,转换成内存。 1.2、inputformat中默认的是(textinputformat) 1.3、Inputsplit的含义 –inputsplit只记录了分片的元数据信息,比如起始位置、长度及所在节点列表等。 (1)找到所需数据文件存储目录; (2)遍历
处理
目录下的每
一个
文件 (3)遍历第
一个
文件ss.txt ①遍历文件大小; ②计算切片大小,默认情
20、
MapReduce
工作流介绍
多个MR作业,
先后
依次执行来计算得出最终结果。这类作业类似于DAG的任务,各个作业之间有依赖关系,比如说,这
一个
作业的输入,依赖上
一个
作业的输出等等。一般实际的业务场景中,可能使用定时调度工具进行调度,但本示例仅仅说明
mapreduce
自身也可以做到。JobControl类:工作流job控制器,一次可以提交、管理多个job。JobControl类
实现
了线程Runnable接口。
需要
实例化
一个
线程来让它启动。ControlledJob类:可以将普通作业包装成受控作业。并且支持设置依赖关系。
hadoop学习五-
MapReduce
1 概述 1.1 定义
Mapreduce
是
一个
分布式运算程序的编程框架,是用户开发“基于 hadoop 的数据分析应用”的核心框架。
Mapreduce
核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成
一个
完整的分布式运算程序,并发运行在
一个
hadoop 集群上。 1.2 优缺点 1.2.1 优点
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 机器上运行。也就是说你写
一个
分布式程序,跟写
一个
简单的串行程序是一模一样的。
MapReduce
的Shuffle和Spark的Shuffle
过程
对比
MapReduce
的Shuffle和Spark的Shuffle
过程
对比
MapReduce
MapReduce
MapReduce
计算模型分为map和reduce两个重要阶段,map是映射,负责数据的过滤分发。reduce是规约,负责数据的计算归并,map将数据传递给reduce,reduce
需要
通过shuffle来读取数据。map输出到reduce的输入广义的称之为Shuffle。Shuffle横...
Hadoop(
MapReduce
)知识点总结
第1章
MapReduce
概论 1.1
MapReduce
定义
MapReduce
是
一个
分布式运算程序的编程框架,是用户开发“基于Hadoop的数据分析应用”的核心框架
MapReduce
核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成
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MapReduce
优缺点 1.2.1 优点 A.
MapReduce
易于编程 B.良好的扩...
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