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8.1.3. 用户定义的Streaming计数器

使用Streaming的MapReduce程序可以向标准错误流发送一行特殊格式的信息来增加计数器的值,这种技术可被视为一种计数器控制手段。信息的格式如下: reporter:counter:group,counter,amount 以下Python代码片段将Temperature...

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7.2.1.5. 避免切分

有些应用程序可能不希望文件被切分,而是用一个mapper完整处理每一个输入文件。例如,检査一个文件中所有记录是否有序,一个简单的方法是顺序扫描毎一条记录并且比较后一条记录是否比前一条要小。如果将它实现为一个map任务,那么只有一个map操作整个文件时,这个算法才可行。 有两种方...

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7.2.1.4. 小文件与CombineFileInputFormat

相对于大批量的小文件,Hadoop更合适处理少量的大文件。一个原因是FilelnputFormat生成的分块是一个文件或该文件的一部分。如果文件很小(“小”意味着比HDFS的块要小很多),并且文件数量很多,那么每次map任务只处理很少的输入数据,(一个文件)就会有很多map任务,...

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7.2.1.3. FilelnputFormat类的输入分片

假设有一组文件,FilelnputFormat如何把它们转换为输入分片呢? FilelnputFormat只分割大文件。这里的“大”指的是文件超过HDFS块的大小。分片通常与HDFS块大小一样,这在大多应用中是合理的;然而,这个值也可以通过设置不同的Hadoop属性来...

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7.2.1.2. FilelnputFormat类的输入路径

作业的输入被设定为一组路径,这对指定作业输入提供了很强的灵活性。 FilelnputFormat提供四种静态方法来设定Job的输入路径: public static void addInputPath(Job job, ...

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7.2.1.1. FilelnputFormat类

FilelnputFormat是所有使用文件作为其数据源的InputFormat实现的基类(参见图7-2)。它提供两个功能:一个用于指出作业的输入文件位置,一个是输入文件生成分片的实现代码段。把分片分割成记录的作业由其子类来完成。   funct...

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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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