Combiner作用是合并Mapper的输出，Combiner的输出作为Reducer的输入，这样可以减少map任务和reducer任务之间的数据传输。1、在Job中设置Combiner和不设置Combiner，观察Reducer输入情况使用如下代码设置Combinerjob.setCombinerClass(MaxTemperatureReducer.class);@Override p..
分类：
其他好文 时间：
2015-04-24 16:33:08
阅读次数：
143
作用：在Mapper端对数据进行Combine归约处理，Combine业务逻辑与Reducer端做的完全相同。处理后的数据再传送到Reducer端，再做一次归约。这样的好处是减少了网络传输的数量。在Mapper进行归约后，数据量变小了，这样再通过网络传输时，传输时间就变短了，减少了整个作业的运行时间...
分类：
其他好文 时间：
2015-04-23 10:51:40
阅读次数：
176
---恢复内容开始---1、解析Partiton 把map任务的输出的中间结果按照key的范围进行划分成r份，r代表reduce任务的个数。hadoop默认有个类HashPartition实现分区，通过key对reduce的个数取模(key%r),这样可以保证一段范围内的key交由一个reduce....
分类：
其他好文 时间：
2015-04-06 23:14:26
阅读次数：
332
使用到Combiner编程(可插拔式)
在map端对输出先做合并，最基本是实现本地key合并，具有本地reduce功能
如果不用combiner，所有结果都是reduce完成，效率会底下
Combiner的的输入输出类型应该完全一致(实现如累加，最大值等功能)
job.setCombinerClass();
倒排索引基本实现
package cn.MapReduce.px;
impo...
分类：
其他好文 时间：
2015-03-28 17:23:38
阅读次数：
128
集群上的可用宽带限制了MapReduce作业的数量，因此最重要的一点是尽量避免map任务和reduce任务之间的数据传输。Hadoop允许用户针对map任务的输出指定一个合并函数，有时候我们也称作combiner，它就像mapper和reducer一样。
合并函数的输出作为reduce函数的输入，由于合并函数是一个优化方案，所以Hadoop无法确定针对map任务输出中任一条记录需要调...
分类：
其他好文 时间：
2015-03-01 11:57:25
阅读次数：
213
一、Combiner的出现背景1.1 回顾Map阶段五大步凑 在第四篇博文《初始MapReduce》中，我们认识了MapReduce的八大步凑，其中在Map阶段总共五个步凑，如下图所示： 其中，step1.5是一个可选步凑，它就是我们今天需要了解的 Map规约 阶段。现在，我们再来看看前一篇博文.....
分类：
其他好文 时间：
2015-02-23 01:24:05
阅读次数：
854
Hadoop学习笔记(7) ——高级编程 从前面的学习中，我们了解到了MapReduce整个过程需要经过以下几个步骤： 1.输入(input):将输入数据分成一个个split，并将split进一步拆成。 2.映射(map)：根据输入的进生处理， 3.合并(combiner)：合并中间相两同的key值...
分类：
其他好文 时间：
2015-02-11 23:13:52
阅读次数：
260
今天在写一个MR的时候，用到了combiner。在使用过程中，遇到了一些问题，特此记录一下。Combiner分为两种，一种是可插拔的，一种是不可插拔的。可插拔的：Combiner和Reduce的处理逻辑是一样的，可以直接使用Reduce类进行处理。如果去掉Combiner，不影响结果。不可插拔：Co...
分类：
其他好文 时间：
2015-02-10 20:12:16
阅读次数：
179
??
练习1.33
题目第二行描述，只组合起由给定范围得到的项里的那些满足特定条件的项，因此我们需要在这一版本的accumulate中添加一个need-filter?，这个新的谓词可以用来传递下面就要用到的prime?。
(define (filtered-accumulateneed-filter? combiner null-value term a next b)
(...
分类：
其他好文 时间：
2015-02-07 11:50:50
阅读次数：
121
