Hadoop权威指南

前言 本文搭建了一个由三节点（master、slave1、slave2）构成的Hadoop完全分布式集群（区别单节点伪分布式集群），并通过Hadoop分布式计算的一个示例测试集群的正确性。 本文集群三个节点基于三台虚拟机进行搭建，节点安装的操作系统为Centos7（yum源），Hadoop版本选取为2.8.0。作者也是初次搭建Hadoop集群，其间遇到了很多问题，故希望通过该博客让读者避免。 实验过程 1、基础集群的搭建 目的：获得一个可以互相通信的三节点集群 下载并安装VMware WorkStation Pro（支持快照，方便对集群进行保存）下载地址，产品激活序列号网上自行查找。 下载CentOS7镜像，下载地址。 使用VMware安装master节点（稍后其他两个……

Hadoop多Job并行处理的实例详解 有关Hadoop多Job任务并行处理，经过测试，配置如下： 首先做如下配置： 1、修改mapred-site.xml添加调度器配置： property namemapred.jobtracker.taskScheduler/name valueorg.apache.hadoop.mapred.FairScheduler/value/property 2、添加jar文件地址配置： property namehadoopTest.jar/name value所生成jar的地址/value/property Java基本代码如下： // 获取各个Job，有关Job的创建，这里就不贴上来了。Job job_base = (Job) 。。。;Job job_avg = (Job) 。。。;Job job_runCount = (Job) 。。。;Job job_activeUser = (Job) ....;job_base.setJarByClass(CapuseDateTimerTask.class);job_avg.setJarByClass(CapuseDateTimerTask.class);job_runCount.setJarByClass(CapuseDateTimerTask.class);job_activeUser.setJa……

Hadoop MultipleOutputs输出到多个文件中的实现方法 1.输出到多个文件或多个文件夹： 驱动中不需要额外改变，只需要在MapClass或Reduce类中加入如下代码 private MultipleOutputsText,IntWritable mos;public void setup(Context context) throws IOException,InterruptedException { mos = new MultipleOutputs(context);}public void cleanup(Context context) throws IOException,InterruptedException { mos.close();} 然后就可以用mos.write(Key key,Value value,String baseOutputPath)代替context.write(key, value); 在MapClass或Reduce中使用，输出时也会有默认的文件part-m-00*或part-r-00*，不过这些文件是无内容的，大小为0. 而且只有part-m-00*会传给Reduce。 注意：multipleOutputs.write(key, value, baseOutputPath)方法的第三个……

可以通过一个简单的例子来说明MapReduce到底是什么： 我们要统计一个大文件中的各个单词出现的次数。由于文件太大。我们把这个文件切分成如果小文件，然后安排多个人去统计。这个过程就是Map。然后把每个人统计的数字合并起来，这个就是Reduce。 上面的例子如果在MapReduce去做呢，就需要创建一个任务job，由job把文件切分成若干独立的数据块，并分布在不同的机器节点中。然后通过分散在不同节点中的Map任务以完全并行的方式进行处理。MapReduce会对Map的输出地行收集，再将结果输出送给Reduce进行下一步的处理。 对于一个任务的具体执行过程，会有一个名为JobTracker的进程负责协调MapReduce执行过程中……

Hadoop Combiner使用方法详解 Combiner函数是一个可选的中间函数，发生在Map阶段，Mapper执行完成后立即执行。使用Combiner有如下两个优势： Combiner可以用来减少发送到Reducer的数据量，从而提高网络效率。 Combiner可以用于减少发送到Reducer的数据量，这将提高Reduce端的效率，因为每个reduce函数将处理相对较少记录，相比于未使用Combiner之前。 Combiner与Reducer结构相同，因为Combiner和Reducer都对Mapper的输出进行处理。这给了我们一个复用Reducer作为Combiner的好机会。但问题是，复用Reducer作为Combiner总是是一个好主意吗？ 特点： Combiners是MapReduce中的一个优化，允许在shuffle和排序阶段之前在本地进行聚合。Combiners的首要……