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 分类:hadoop

8.1.1. 内置计数器

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6.5.5. 跳过坏记录

大型数据集十分庞杂。它们经常有损坏的记录。它们经常有不同格式的记录。它们经常有缺失的字段。在理想情况下,用户代码可以很好地处理这些情况。但实际情况中,忽略这些坏的记录只是权宜之计。取决于正在执行的分析,如果只有一小部分记录受影响,那么忽略它们并不会显著影响结果。然而,如果一个任务...

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7.1. MapReduce 的类型

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6.5.4. 任务JVM重用

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6.5.3. 关于 OutputCommitters

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第七章 MapReduce 的类型与格式

MapReduce的类型与格式 MapReduce数据处理模型非常简单:map和reduce函数的输入和输出是键/值对。本章深入讨论MapReduce模型,重点介绍各种类型的数据(从简单文本到结构化的二进制对象)如何在MapReduce中使用。 funct...

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6.5.2. 推测执行

MapReduce模型将作业分解成任务,然后并行地运行任务以使作业的整体执行时间少于各个任务顺序执行的时间。这使作业执行时间对运行缓慢的任务很敏感,因为只运行一个缓慢的任务会使整个作业所用的时间远远长于执行其他任务的时间。当一个作业由几百或几千个任务组成时,可能出现少数“拖后腿”...

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6.5. 任务的执行 5.1. 任务执行环境

在本小节,我们将了解 MapReduce用户对任务执行的更多的控制。 Hadoop为map任务或reduce任务提供运行环境相关信息。例如,map任务可以知道它处理的文件的名称(参见7.2.2节),map任务或reduce任务可以得知任务的尝试次数。表6-3中的属性可以从作业的...

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2.11. 查询文件系统

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6.4.3. 配置调优

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6.4.2. reduce端

现在转到处理过程的reduce部分。map输出文件位于运行map任务的 tasktracker的本地磁盘(注意,尽管map输出经常写到map tasktracker的本地磁盘,但reduce输出并不这样),现在,tasktracker需要为分区文件运行reduce任务。而且,re...

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