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hadoop语句中排序
hadoop
secondrysort 中有了sort为什么要使用setgroupingcomparatorclas...
答:
一,有了partioner,所有的key已经放到一个分区了,每个分区对应一个reducer,而且key也可以
排序
了,实现了整个数据集的全排序了 第二,mapper产生的中间结果经过shuffle和sort后,每个key整合成一个记录,每次reduce方法调用处理一个记录,但是group的目的是让一次reduce调用处理多条记录,这不是矛盾吗,找了...
hadoop
secondrysort 中有了sort为什么要使用setgroupingcomparatorclas...
答:
不用分组,同一组的记录就要在多次reduce方法中独立处理,那么有些状态数据就要传递了,就会增加复杂度,在一次调用中处理的话,这些状态只要用方法内的变量就可以的。比如查找最大值,只要读第一个值就可以了。
简述
Hadoop的
MapReduce与Googl的MapReducc 之间的关系
答:
合并所有Map的spill文件:TaskTracker会在每个map任务结束后对所有map产生的spill文件进行merge,merge规则是根据分区将各个spill文件中数据同一分区中的数据合并在一起,并写入到一个已分区且
排序
的map输出文件中。待唯一的已分区且已排序的map输出文件写入最后一条记录后,map端的shuffle阶段就结束了。 在写磁盘前,线程首...
如何架构大数据系统
hadoop
答:
(1)Hadoop最底层是一个HDFS(Hadoop Distributed File System,分布式文件系统),存储在HDFS中的文件先被分成块,然后再将这些块复制到多个主机中(DataNode,数据节点)。 (2)
Hadoop的
核心是MapReduce(映射和化简编程模型)引擎,Map意为将单个任务分解为多个,而Reduce则意为将分解后的多任务结果汇总,该引擎由JobTrackers(工...
怎么优化
hadoop
任务调度算法
答:
Hadoop
平台中的Capacity Scheduler是由Yahoo贡献的,在调度器上,设置了三种粒度的对象:queue,job,task.在该策略下,平台可以有多个作业队列,每个作业队列经提交后,都会获得一定数量的TaskTracker资源.具体调度流程如下.(1)选择queue,根据资源库的使用情况从小到大
排序
,直到找到一个合适的job.(2...
Hadoop
读写文件时内部工作机制是怎样的
答:
对每一个block来说,namenode返回拥有此block备份的所有namenode的地址信息(按集群的拓扑网络中与客户端距离的远近
排序
,关于在
Hadoop
集群中如何进行网络拓扑请看下面介绍)。如果客户端本身就是一个datanode(如客户端是一个mapreduce任务)并且此datanode本身就有所需文件block的话,客户端便从本地读取文件。 以上步骤完成...
mapreduce和
hadoop
难吗
答:
合并所有Map的spill文件:TaskTracker会在每个map任务结束后对所有map产生的spill文件进行merge,merge规则是根据分区将各个spill文件中数据同一分区中的数据合并在一起,并写入到一个已分区且
排序
的map输出文件中。待唯一的已分区且已排序的map输出文件写入最后一条记录后,map端的shuffle阶段就结束了。 在写磁盘前,线程首...
Hadoop
请教学习顺序
答:
自定义的lzo,学会自定义Combiner/Patitioner等,掌握各种输入输出 格式的区别及应用场景,学会自定义输入输出格式,其次学习MapReduce算法,比如In-Map-Combing,相对频度计算,Pairs算法,Strips算法等。掌握好 mapreduce编程。在这其中,需要好好阅读
HADOOP
_HOME/src/目录下的
Hadoop
源码,这个就是开源最大的...
Pig和Hive有什么不同啊?
hadoop
答:
也就是说,Pig最大的作用就是对mapreduce算法(框架)实现了一套shell脚本 ,类似我们通常熟悉的SQL
语句
,在Pig中称之为Pig Latin,在这套脚本中我们可以对加载出来的数据进行
排序
、过滤、求和、分组(group by)、关联(Joining),Pig也可以由用户自定义一些函数对数据集进行操作,也就是传说中的UDF(user-...
如何用mapreduce解决实际问题
答:
合并所有Map的spill文件:TaskTracker会在每个map任务结束后对所有map产生的spill文件进行merge,merge规则是根据分区将各个spill文件中数据同一分区中的数据合并在一起,并写入到一个已分区且
排序
的map输出文件中。待唯一的已分区且已排序的map输出文件写入最后一条记录后,map端的shuffle阶段就结束了。 在写磁盘前,线程首...
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