如何将一个反向引用索引的程序的Reducer输出的类型改为IntWritable public static class Reduce extends MapReduceBase ?????? implements Reducer<Text, Text, Text, IntWritable> { ?????? public...
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2014-12-09 14:09:38
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Hadoop的二次排序2013-01-08 14:46:53分类：HADOOPhadoop的使用中，一般只关注运行结果。对于mapper和reducer之间的处理逻辑往往不care。比如key-value对到达reducer的先后顺序等目前接触到的运用场景有：1.根据用户操作时间来整理事件链，在网站...
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2014-11-26 20:46:43
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今天在用Streaming-Python处理一个MapReduce程序时，发现reducer失败，原因为耗费内存达到极限了！仔细查看代码时，发现有一个集合里保存着URL，而URL长度是比较长的，直接保存确实是耗费内存，于是想到用压缩存储，然后用的时候再解压，虽然处理时间增加，但是耗费内存大大降低！
具体就是使用zlib模块
import zlib
raw_data = "hello,wor...
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2014-11-08 07:06:23
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Mapper的处理过程：1.1. InputFormat 产生 InputSplit，并且调用RecordReader将这些逻辑单元（InputSplit）转化为map task的输入。其中InputSplit是map task处理的最小输入单元的逻辑表示。1.2. 在客户端代码中调用Job类来设置...
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2014-11-07 20:35:57
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Hadoop-2.4.1中MapReduce作业的Mapper和Reducer综述...
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2014-11-05 13:05:32
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众所周知，Hadoop框架使用Mapper将数据处理成一个键值对，再网络节点间对其进行整理(shuffle)，然后使用Reducer处理数据并进行最终输出。 在上述过程中，我们看到至少两个性能瓶颈：如果我们有10亿个数据，Mapper会生成10亿个键值对在网络间进行传输，但如果我们只是对数据求最大值...
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2014-10-30 20:32:28
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在Hadoop中，MapReduce的Java作业通常由编写Mapper和Reducer开始，接着创建Job对象，然后使用该对象的set方法设置Mapper和Reducer以及诸如输入输出等参数，最后调用Job对象的waitForCompletion(true)方法提交作业并等待作业的完成。尽管使用了寥寥数语就描述了作业的创建和提交，但实际情况要复杂的多，本篇文章将通过分析源代码来深入学习该过程。...
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2014-10-27 17:48:18
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mapreduce中我们自己定义的mapper和reducer程序在运行后有可能遇上出错退出的情况，mapreduce中jobtracker会全程追踪任务的运行情况，对于出错的任务mapreduce也定义了一套自己的处理方式。 首先要明白的是mapreduce推断任务失败的方式。三种情况下任务...
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2014-10-12 20:07:38
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example4演示了如何指定Reducer的数量，本节演示如何使用HashPartitioner将Mapper的输出按照key进行分组后交给Reducer来处理。合理的分组策略将使得每个Reducer获得的计算负载差距不大，从而整体reduce的性能更加均衡。Reducer的数量由HashPartitioner函数getPartition返回值来确定。public int getPartitio...
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2014-10-03 16:37:14
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本篇介绍如何控制reduce的数目。前面观察结果文件，都会发现一般是以part-r-00000 形式出现多个文件，其实这个reducer的数目有关系，reducer数目多，结果文件数目就多。在初始化job的时候，是可以设置reducer的数目的。example4在example的基础上做了改动。修改了pom.xml，使得结束一个参数作为reducer的数目。修改了LogJob.java的代码，作为...
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2014-10-03 15:39:04
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