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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。 functi...

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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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2.10. 目录

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2.9. 写入数据

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6.4.1. map端

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2.8.2. 通过FileSystem API读取数据

正如前一小节所解释的,有时根本不可能在应用中设置URLStreamHandlerFactory 实例。在这种情况下,需要使用FileSystem API来打开一个文件的输入流。 Hadoop文件系统中通过Hadoop Path对象(而非java.io.File对象,因为它的语义...

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6.4. shuffle 和排序

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2.8. Java 接口 2.8.1. 从Hadoop URL读取数据

在本小节中,我们要深入探索Hadoop的Filesystem类:它是与Hadoop的某一文件系统进行交互的API。虽然我们主要聚焦于HDFS实例,即 DistributedFileSystem,但总体来说,还是应该集成Filesystem抽象类,并编写代码,使其在不同文件系统中可...

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6.3.2. 容量调度器

针对多用户调度,容量调度器采用的方法稍有不同。集群由很多队列组成(类似于公平调度器的任务池),这些队列可能是层次结构的(因此,一个队列可能是另一个队列的子队列),每个队列被分配有一定的容量。这一点与公平调度器类似,只不过在每个队列内部,作业根据FIFO方式(考虑优先级)进行调度。...

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2.7. Hadoop文件系统

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