Hadoop的初学者经常会有这样两个问题： Hadoop的一个Block默认是128M(或者64M)，那么对于一条记录来说，会不会造成一条记录被分到两个Block中？...从Block中读取数据进行切分时，会不会造成一条记录被分到两个InputSplit中？ 对于上面的两个问题，首先要明确两个概念：Block和InputSplit。...在Hadoop中，文件由一个一个的记录组成，最终由mapper任务一个一个的处理。 例如，示例数据集包含有关1987至2008年间美国境内已完成航班的信息。...InputSplit就是解决这种跨越块边界记录问题的，Hadoop使用逻辑表示存储在文件块中的数据，称为输入拆分InputSplit。...当MapReduce作业客户端计算InputSplit时，它会计算出块中第一个记录的开始位置和最后一个记录的结束位置。
有时候我们在项目中会遇到输入结果集很大，但是输出结果很小，比如一些 pv、uv 数据，然后为了实时查询的需求，或者一些 OLAP 的需求，我们需要 mapreduce 与 mysql 进行数据的交互，...好了言归正传，简单的说说背景、原理以及需要注意的地方： 1、为了方便 MapReduce 直接访问关系型数据库（Mysql,Oracle），Hadoop提供了DBInputFormat和DBOutputFormat...通过DBInputFormat类把数据库表数据读入到HDFS，根据DBOutputFormat类把MapReduce产生的结果集导入到数据库表中。...至少在我的 0.20.203 中的 org.apache.hadoop.mapreduce.lib 下是没见到 db 包，所以本文也是以老版的 API 来为例说明的。...; /** * Function: 测试 mr 与 mysql 的数据交互，此测试用例将一个表中的数据复制到另一张表中 * 实际当中，可能只需要从 mysql 读，或者写到 mysql 中
org.apache.hadoop.conf.Configured; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.Text...; import org.apache.hadoop.mapreduce.Job; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat...; import org.apache.hadoop.util.Tool; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.util.ToolRunner...; import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; import org.apache.hive.hcatalog.data.HCatRecord; import...; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer; import org.apache.hive.hcatalog.data.schema.HCatSchema
（2）数据去重 "数据去重"主要是为了掌握和利用并行化思想来对数据进行有意义的筛选。统计大数据集上的数据种类个数、从网站日志中计算访问地等这些看似庞杂的任务都会涉及数据去重。 ...在MapReduce中，以求最大最小值为例，从N行数据中取出一行最小值，这就是一个典型的选择操作。 ...在MapReduce中，分组类似于分区操作，以处理手机上网日志为例，我们分为了手机号和非手机号这样的两个组来分别处理。 （8）多表连接 ? （9）单表关联 ?...（2）TreeMap中的put方法 在TreeMap的put()的实现方法中主要分为两个步骤，第一：构建排序二叉树，第二：平衡二叉树。 ...依次将map方法中传入的数据放入TreeMap中，并依靠红黑色的平衡特性来维持数据的有序性。
Hadoop学习：深入解析MapReduce的大数据魔力（二） 3.3 Shuffle 机制 3.3.1 Shuffle 机制 Map 方法之后，Reduce方法之前的数据处理过程称之为Shuffle。...分区） （1）输入数据 2）期望输出数据 手机号136、137、138、139开头都分别放到一个独立的4个文件中，其他开头的放到 一个文件中。...MapTask和ReduceTask均会对数据按照key进行排序。该操作属于 Hadoop的默认行为。任何应用程序中的数据均会被排序，而不管逻辑上是 否需要。...当所有数据拷贝完 毕后，ReduceTask统一对内存和磁盘上的所有数据进行一次归并排序。 排序分类 （1）部分排序 MapReduce根据输入记录的键对数据集排序。...在自定义排序过程中，如果compareTo中的判断条件为两个即为二次排序。
Hadoop学习：深入解析MapReduce的大数据魔力（一） 前言 在大数据时代，高效地处理海量数据成为了各行各业的迫切需求。...Hadoop作为一种重要的大数据处理框架，其核心概念之一就是MapReduce。今天开始将深入了解MapReduce，探索其在大数据处理中的重要作用。...1.MapReduce概述 1.1MapReduce 定义 MapReduce 是一个分布式运算程序的编程框架，是用户开发“基于Hadoop的数据分析应用”的核心框架。...2）不擅长流式计算 流式计算的输入数据是动态的，而MapReduce的输入数据集是静态的，不能动态变化。 这是因为MapReduce自身的设计特点决定了数据源必须是静态的。...2、案例分析 （1）输入数据有两个文件： file1.txt 320M file2.txt 10M （2）经过FileInputFormat的切片机制 运算后，形成的切片信息如下： file1
Hadoop学习：深入解析MapReduce的大数据魔力（三） 3.5 MapReduce 内核源码解析 3.5.1 MapTask 工作机制 （1）Read阶段：MapTask通过InputFormat...每轮合并mapreduce.task.io.sort.factor（默认 10）个文件，并将产生的文件重新加入待合并列表中，对文件排序后，重复以上过程，直到最终得到一个大文件。...（2）Sort 阶段：在远程拷贝数据的同时，ReduceTask启动了两个后台线程对内存和磁盘上的文件进行合并，以防止内存使用过多或磁盘上文件过多。...按照MapReduce语义，用户编写reduce()函数输入数据是按key进行聚集的一组数据。为了将key相同的数据聚在一 起，Hadoop采用了基于排序的策略。...（2）部分排序：对最终输出的每一个文件进行内部排序。 （3）全排序：对所有数据进行排序，通常只有一个Reduce。 （4）二次排序：排序的条件有两个。
hadoop数据传输 Hbase结构化可伸缩的存储数据库 实时查询数据 快查（s级别上） 发行版本选择 解决jar包冲突 商业按照 CDH提供cm码，浏览器下一步安装，文档丰富，Spark合作...中设置了副本系数为1，为什么此时查询文件看到的3呢？...如何解决大数据量的统计分析 ==> url TOPN <== wc的延伸 工作中很多场景的开发都是wc的基础上进行改造的 借助于分布式计算框架来解决了： mapreduce 分而治之...作业来处理的数据块，是MapReduce中最小的计算单元 HDFS：blocksize 是HDFS中最小的存储单元 128M 默认情况下：他们两是一一对应的，当然我们也可以手工设置他们之间的关系（...IOException; TextInputFormat: 处理文本格式的数据 OutputFormat: 输出 MapReduce1.x的架构 1）JobTracker
一、写在之前的 1.1 回顾Map阶段四大步骤 首先，我们回顾一下在MapReduce中，排序和分组在哪里被执行： ? ...从上图中可以清楚地看出，在Step1.4也就是第四步中，需要对不同分区中的数据进行排序和分组，默认情况下，是按照key进行排序和分组。...1.2 实验场景数据文件 在一些特定的数据文件中，不一定都是类似于WordCount单次统计这种规范的数据，比如下面这类数据，它虽然只有两列，但是却有一定的实践意义。...三、初步探索分组 3.1 默认的分组 在Hadoop中的默认分组规则中，也是基于Key进行的，会将相同key的value放到一个集合中去。...参考资料 （1）吴超，《深入浅出Hadoop》：http://www.superwu.cn/ （2）Suddenly，《Hadoop日记Day18-MapReduce排序和分组》：http://www.cnblogs.com
Hadoop学习：深入解析MapReduce的大数据魔力之数据压缩（四） 4.1 概述 1）压缩的好处和坏处 压缩的优点：以减少磁盘IO、减少磁盘存储空间。 压缩的缺点：增加CPU开销。...即使你的MapReduce的输入输出文件都是未压缩的文件，你仍然可以对Map任务的中 间结果输出做压缩，因为它要写在硬盘并且通过网络传输到Reduce节点，对其压缩可以提 高很多性能，这些工作只要设置两个属性即可...1）给大家提供的Hadoop源码支持的压缩格式有：==BZip2Codec、DefaultCodec == package com.atguigu.mapreduce.compress; import...因为在MapTask的源码中，执行分区的前提是先判断ReduceNum个数是否大于1。不大于1 肯定不执行。...否则输出的文件内容中数据为空。
Hadoop 已经迅速成为建立在海量数据之上的商业智能的标准。然而，其按批调度的开销和基于磁盘的数据存储使其不适合用于分析生产环境中的实时数据。...有种替代方法是将所需的分布式数据存储在内存中。将 MapReduce 与其所需的数据放在内存中就可以消除由文件 I/O 操作产生的延迟。...Ignite 内存文件系统（IGFS） 它也是一个 Hadoop 文件系统的替代方案，在内部名为 IgniteHadoopFileSystem。它可以将数据集存储在内存中。...内存中的 Ignite MapReduce 的高级架构如下所示： chap5-3-1.png 内存中的 Ignite 单元在所有单元节点上都有一个基于 Java 的前级执行环境，并会将其重复用于多个数据处理流程里面...另外，内存中的 Ignite 数据单元可以自动部署所有必需的可执行程序或类库，以便在整个内存单元中执行 MapReduce，从而大大缩短了启动时间，甚至能缩短到毫秒级别。 现在我们已经了解了基础知识。
MapReduce 中的计数器 计数器是收集作业统计信息的有效手段之一，用于质量控制或应用级统计。计数器还可辅 助诊断系统故障。...hadoop内置计数器列表 MapReduce任务 计数器 org.apache.hadoop.mapreduce.TaskCounter 文件系统计数器 org.apache.hadoop.mapreduce.FileSystemCounter...org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormatCounter 作业计数器 org.apache.hadoop.mapreduce.JobCounter...运行程序之后就可以看到我们自定义的计数器在map阶段读取了七条数据 ?...第二种方式 通过enum枚举类型来定义计数器 统计reduce端数据的输入的key有多少个，对应的value有多少个 ?
【大数据哔哔集】是小编发起的每日大数据圈子了最高频、时尚、前沿的面试题目以及资讯等，欢迎您关注。 首先，我们祭出两张经典的图： ? ? 上图表示MapReduce的shuffle执行过程。...在MapReduce的shuffle过程中执行了三次排序，分别是： map的溢写阶段：根据分区以及key进行快速排序 map的合并溢写文件：将同一个分区的多个溢写文件进行归并排序，合成大的溢写文件 reduce...输入阶段：将同一分区，来自不同map task的数据文件进行归并排序 此外，在MapReduce整个过程中，默认是会对输出的KV对按照key进行排序的，而且是使用快速排序。...，而如果compareTo() 方法中，比较条件为两个的话，这就是所谓的二次排序。...好了，到此 Hadoop 中的排序你清楚了吗？ ? ? 版权声明： 本文为《大数据真好玩》原创整理，转载需作者授权。未经作者允许转载追究侵权责任。
数据在深度学习中的重要性怎么说都不为过，无论是训练模型，还是性能调优，都离不开大量的数据。有人曾经断言中美在人工智能领域的竞赛，中国将胜出，其依据就是中国拥有更多的数据。...除了自行搜集数据，还有一条捷径就是获得公开的数据集，这些数据集往往是研究机构或大公司出于研究的目的而创建的，提供免费下载，可以很好的弥补个人开发者和小型创业公司数据不足的问题。...不过由于这些数据集由不同的组织创建，其格式也各不相同，往往需要针对不同的数据集编写解析代码。 keras作为一个高层次的深度学习框架，提供了友好的用户接口，其内置了一些公共数据集的支持。...通过这些数据集接口，开发者不需要考虑数据集格式上的不同，全部由keras统一处理，下面就来看看keras中集成的数据集。...出于方便起见，单词根据数据集中的总体词频进行索引，这样整数“3”就是数据中第3个最频繁的单词的编码。
本文来自 stack overflow 上的一个帖子 base与data.table适用 SQL版 流行的dplyr 最后看看各种操作的性能吧 data.table 就是牛批！
MapReduce的排序和序列化 概述 序列化（Serialization）是指把结构化对象转化为字节流。 反序列化（Deserialization）是序列化的逆过程。把字节流转为结构化对象。...Java的序列化（Serializable）是一个重量级序列化框架，一个对象被序列化后，会附带很多额外的信息（各种校验信息，header，继承体系…），不便于在网络中高效传输；所以，hadoop自己开发了一套序列化机制...不用像java对象类一样传输多层的父子关系，需要哪个属性就传输哪个属性值，大大的减少网络传输的开销。 Writable是Hadoop的序列化格式，hadoop定义了这样一个Writable接口。...分析 实现自定义的bean来封装数据，并将bean作为map输出的key来传输 MR程序在处理数据的过程中会对数据排序(map输出的kv对传输到reduce之前，会排序)，排序的依据是map...所以，我们如果要实现自己需要的排序规则，则可以考虑将排序因素放到key中，让key实现接口：WritableComparable，然后重写key的compareTo方法。
return "" + upFlow + "\t" + downFlow + "\t" + sumFlow + ""; 69 } 70 71 72 //从数据流中反序列出对象的数据...73 //从数据流中读取字段时必须和序列化的顺序保持一致 74 @Override 75 public void readFields(DataInput in) throws...； 2.2：需要自定义改造两个机制： 2.2.1：改造分区的逻辑，自定义一个partitioner 2.2.2：自定义reducer task的并发任务数 1 package...18 * @author Administrator 19 * 1:对流量原始日志进行流量统计，将不同的省份的用户统计结果输出到不同文件； 20 * 2:需要自定义改造两个机制： 21 *...5.2：切片是一个逻辑的概念，指的就是文件中数据的偏移量的范围。 5.3：切片的具体大小应该根据所处理的文件的大小来调整。
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 该数据集包括了学生的一些信息和考试中获得的分数。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4....数据来源 来源于Kaggle。
设置溢写的比例 mapreduce.cluster.local.dir ${hadoop.tmp.dir}/mapred/local 溢写数据目录 mapreduce.task.io.sort.factor...copy阶段包含一个eventFetcher来获取已完成的map列表，由Fetcher线程去copy数据，在此过程中会启动两个merge线程，分别为inMemoryMerger和onDiskMerger...，分别将内存中的数据merge到磁盘和将磁盘中的数据进行merge。...5、Merge阶段：在ReduceTask远程复制数据的同时，会在后台开启两个线程对内存到本地的数据文件进行合并操作。...Shuffle中的缓冲区大小会影响到mapreduce程序的执行效率，原则上说，缓冲区越大，磁盘io的次数越少，执行速度就越快 缓冲区的大小可以通过参数调整, 参数：mapreduce.task.io.sort.mb
MapReduce的自定义分组 GroupingComparator是mapreduce当中reduce端的一个功能组件，主要的作用是决定哪些数据作为一组，调用一次reduce的逻辑，默认是每个不同的...522.8 Order_0000002 Pdt_04 122.4 Order_0000002 Pdt_05 722.4 Order_0000003 Pdt_01 222.8 现在需要求出每一个订单中成交金额最大的一笔交易...将订单id相同的kv聚合成组，然后取第一个即是最大值 实现 第一步：定义OrderBean 定义一个OrderBean，里面定义两个字段，第一个字段是我们的orderId，第二个字段是我们的金额...，通过比较相同的订单id，将相同的订单id放到一个组里面去，进过分组之后当中的数据，已经全部是排好序的数据，我们只需要取前topN即可 /* 1: 继承WriteableComparator... 2: 调用父类的有参构造 3: 指定分组的规则(重写方法) */ import org.apache.hadoop.io.WritableComparable; import org.apache.hadoop.io.WritableComparator
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