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mapreduce自定义排序
7.3
MapReduce
工作流程
答:
将key-value输入到
map
函数中(处理逻辑由用户
自定义
),输出中间结果。将中间结果做shuffle处理,即分区、
排序
、合并、归并,获得key-list[value]形式的结果。然后,把shuffle的结果分发给 各节点 的
reduce
任务(注意这时候会跨节点交互数据)。reduce函数对输入数据进行分析(处理逻辑也是用户自定义的),分...
与JAVA类型相比较,
MapReduce
中
定义
的数据类型有哪些特点?
答:
MapReduce
中定义的数据类型主要包括键值对(key-value pairs),这种数据类型可以方便地处理和分析大规模数据集。MapReduce中的键值对可以是任何类型的数据,包括基本类型(例如整型、浮点型和字符串),也可以是用户
自定义
的类型。MapReduce中的键值对可以通过映射和归约操作来进行处理和分析。例如,可以通过...
简单搞定Shuffle机制运行原理
答:
6)
reduce
task会取到同一个分区的来自不同
map
task的结果文件,reducetask会将这些文件再进行合并(归并
排序
)7)合并成大文件后,shuffle的过程也就结束了,后面进入reducetask的逻辑运算过程(从文件中取出一个一个的键值对group,调用用户
自定义
的reduce()方法)3)注意 Shuffle中的缓冲区大小会影响到map...
如何用
mapreduce
解决实际问题
答:
·
MapReduce
支持一种特殊类型的Reducer,也称为Combiner,可以从Mapper中减少洗牌(shuffled)数据大小。 · 它还支持同通过Partitioner实现的
自定义
分区,和通过分组Comparator实现的自定义分组。 · Context对象授予Counter API的访问权限以及它的累积统计。 · Reducer在其生命周期内一直能看到已
排序
好的key 。 · MapReduc...
MapReduce
之金庸的江湖人物分析项目
答:
Map
过程对输入的每一行进行切割,以<标签,人物名#PageRank值#关系链表>格式输出。
Reduce
过程中,同一标签的人物名汇聚在一起,然后根据每个标签人物集合的大小从大到小
排序
,重新赋予标签(从1开始)。这样输出文件中同一标签的人物名就会聚集在一起。最后的输出格式如下: 5.3.2 LPAMapper类 LPAIteration类完成标签的...
如何优化
mapreduce
job的运行效率
答:
Map
任务槽中任务的数量需要参考Map的运行时间,而
Reduce
任务的数量则只需要参考Map槽中的任务数,一般是0.95或1.75倍。4. 使用Combine函数 该函数用于合并本地的数据,可以大大减少网络消耗。具体请参考函数手册。5. 压缩 可以对一些中间数据进行压缩处理,达到减少网络消耗的目的。6.
自定义
comparator ...
如何实现
mapreduce
计算框架以有效实现迭代
答:
·
MapReduce
支持一种特殊类型的Reducer,也称为Combiner,可以从Mapper中减少洗牌(shuffled)数据大小。 · 它还支持同通过Partitioner实现的
自定义
分区,和通过分组Comparator实现的自定义分组。 · Context对象授予Counter API的访问权限以及它的累积统计。 · Reducer在其生命周期内一直能看到已
排序
好的key 。 · MapReduc...
Hive优化的十大方法
答:
可以改写为:三. order by & sort by order by : 对查询结果进行全局
排序
消耗时间长,需要set hive.
mapred
.mode=nostrict sort by : 局部排序,并非全局有序,提高效率。四. transform+python 一种嵌入在hive取数流程中的
自定义
函数,通过transform语句可以把在hive中不方便实现的功能在...
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...
做大数据分析系统Hadoop需要用哪些软件
答:
Impala不再使用缓慢的Hive+
MapReduce
批处理,而是通过与商用并行关系数据库中类似的分布式查询引擎(由QueryPlanner、QueryCoordinator和QueryExecEngine三部分组成),可以直接从HDFS或者HBase中用SELECT、JOIN和统计函数查询数据,从而大大降低了延迟。 4、Spark 代码托管地址:Apache Spark是个开源的数据分析集群计算框架,最初由...
1
2
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