1)、数据切分,按照某个策略将输入数据且分成若干个split,以便确定Map Task的个数即Mapper的个数,在MapReduce框架中,一个split就意味着需要一个Map Task;
AVRO、ORC、PARQUET、RCFILE、SEQUENCEFILE、TEXTFFILE
hive在创建表时默认存储格式是textfile,或者显示自定义的stored as textfile。
在上一篇中,我们实现了按 cookieId 和 time 进行二次排序,现在又有新问题:假如我需要按 cookieId 和 cookieId&time 的组合进行分析呢?此时最好的办法是自定义 InputFormat,让 mapreduce 一次读取一个 cookieId 下的所有记录,然后再按 time 进行切分 session,逻辑伪码如下: for OneSplit in MyInputFormat.getSplit() // OneSplit 是某个 cookieId 下的所有记录
flink-streaming-java_2.11-1.6.2-sources.jar!/org/apache/flink/streaming/api/environment/StreamExecutionEnvironment.java
前言 相关文章: 使用VideoToolbox硬编码H.264 使用VideoToolbox硬解码H.264 使用AudioToolbox编码AAC 使用AudioToolbox播放AAC HLS点播实现(H.264和AAC码流) HLS推流的实现(iOS和OS X系统) iOS在线音频流播放 Audio Unit播放PCM文件 Audio Unit录音(播放伴奏+耳返) Audio Unit播放aac/m4a/mp3等文件 Audio Unit和ExtendedAudioFile播放
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前面的文章介绍了Hadoop lzo的安装和配置(见 http://www.linuxidc.com/Linux/2014-05/101090.htm ),本文接着介绍lzo压缩在hadoop应用程序中的使用方法,包括在mapreduce程序,streaming程序和hive中的使用。 1 给lzo文件建立索引
Error while compiling statement: FAILED: Execution Error, return code 40000 from org.apache.hadoop.hive.ql.ddl.DDLTask. Changing file format (from ORC) is not supported for table
而百度上大部分教程都是用的hadoop0.x版本的api,容易误导新人,所以在看参考资料时要留意版本,学习合适的部分
最顶级是InputFormat抽象类 ,该类定义了两个方法,方法getSplits是负责切分输入文件(们)的,把很多的输入文件(们)切分成很多的输入分片,切分规则就是在这里定义的,每个InputSplit对应一个Mapper任务。方法createRecordReader是负责把getSplits生成的很多InputSplit解析成键值对的。InputFormat中的方法getSplits负责拆分输入文件的,方法createRecordReader负责把拆分的数据解析成键值对。这是从两个不同的角度设定的方法,职责不同,功能不同。方法getSplits的返回值是InputSplit的集合。抽象类InputSplit表示每个Mapper任务将要处理的数据,是二进制的,
1)保持数据原貌不做任何修改,起到备份数据的作用。 2)数据采用LZO压缩,减少磁盘存储空间。100G数据可以压缩到10G以内。 3)创建分区表,防止后续的全表扫描,在企业开发中大量使用分区表。 4)创建外部表。在企业开发中,除了自己用的临时表,创建内部表外,绝大多数场景都是创建外部表。
当面试公司问起 Hadoop 经验时,我们当然不能只停留在 Mapper 干了什么、Reducer 干了什么。没有 Performance Tuning 怎么能显示出我们的高大上呢? 下面几篇文章,包
Kafka 索引服务(indexing service)支持 inputFormat 和 parser 来指定特定的数据格式。
本文已上述的错误为切入点,分析下异常原因以及Hive相关的关于Format的异常。主要内容如下:
flink-table_2.11-1.7.1-sources.jar!/org/apache/flink/table/sources/TableSource.scala
在Hadoop中,每个MapReduce任务都被初始化为一个job,每个job又可分为两个阶段:map阶段和reduce阶段。这两个阶段分别用两个函数来表示。Map函数接收一个<key,value>形式的输入,然后同样产生一个<ey,value>形式的中间输出,Hadoop会负责将所有具有相同中间key值的value集合在一起传递给reduce函数,reduce函数接收一个如<key,(list of values)>形式的输入,然后对这个value集合进行处理,每个reduce产生0或1个输出,reduce的输出也是<key,value>形式。
离线数据分析平台实战——060深入理解MapReduce 01(案例) 用户自定义数据类型 MapReduce中的数据类型至少有两种用途。 第一个用途,这些类型定义的数据可以被序列化进行网络传输和文件存储, 第二个用途,在shuffle阶段要可以进行大小比较。 那么在hadoop中解决 第一种方式采用hadoop的接口Writable, 第二种采用接口java接口Comparable(Hadoop将这两个接口结合提供了WritableComparable接口)。 Hadoop提供了很多的内置数据类
iOS/Android 客户端开发同学如果想要开始学习音视频开发,最丝滑的方式是对音视频基础概念知识有一定了解后,再借助 iOS/Android 平台的音视频能力上手去实践音视频的采集 → 编码 → 封装 → 解封装 → 解码 → 渲染过程,并借助音视频工具来分析和理解对应的音视频数据。
上次分析了客户端源码,这次分析mapper源码让大家对hadoop框架有更清晰的认识
•Flink 1.12.2_2.11•Hudi 0.9.0-SNAPSHOT(master分支)•Spark 2.4.5、Hadoop 3.1.3、Hive 3.1.2
MapReduce主要包括两个阶段:一个是Map,一个是Reduce. 每一步都有key-value对作为输入和输出。
Hive创建表时默认使用的格式为TextFile,当然内置的存储格式除了TextFile,还有sequencefile、rcfile、ORC、Parquet、Avro。
MapReduce是我们再进行离线大数据处理的时候经常要使用的计算模型,MapReduce的计算过程被封装的很好,我们只用使用Map和Reduce函数,所以对其整体的计算过程不是太清楚,同时MapReduce1.0和MapReduce2.0在网上有很多人混淆。
Qcon 全球软件开发者大会2016北京站 演讲主题:Spark在360的大规模实践与经验分享 李远策 360-Spark集群概况 360-Spark集群概况 360-Spark应用 MLLib
AudioToolbox提供的API主要是C 使用起来相对晦涩,针对本文提供了简单的代码示例减小学习的阻力 AudioToolbox
将多个小文件合并成一个SequenceFile文件(SequenceFile文件是Hadoop用来存储二进制形式的key-value(bytes) 对的文件格式),SequenceFile里面存储着多个文件,存储的形式为文件路径+名称为key,文件内容为value。
目录 1 MapReduce概述 2 MapReduce编程模型之通过wordcount词频统计分析案例入门 MapReduce执行流程 InputFormat OutputFormat OutputFormt接口决定了在哪里以及怎样持久化作业结果。Hadoop为不同类型的格式提供了一系列的类和接口,实现自定义操作只要继承其中的某个类或接口即可。你可能已经熟悉了默认的OutputFormat,也就是TextOutputFormat,它是一种以行分隔,包含制表符界定的键值对的文本文件格式。
1,在介绍hadoop写文件的时候我们经常会说首先分割文件为多个块;那么是怎么分割的呢?
4)创建外部表。在企业开发中,除了自己用的临时表,创建内部表外,绝大多数场景都是创建外部表。
AVAudioEngine录音频时偶发崩溃 报错信息大致如下: 2021-12-15 20:12:38.429028+0800 *[1659:708511] NSURLConnection finished with error – code -1002 “AudioRecorder 创建Audio缓存文件夹成功 /var/mobile/Containers/Data/Application//Library/Caches/Audio” 2021-12-15 20:13:30.762736+0800 ***[1659:708411] [avae] AVAEInternal.h:76 required condition is false: [AVAudioIONodeImpl.mm:1158:SetOutputFormat: (format.sampleRate == hwFormat.sampleRate)] 2021-12-15 20:13:30.764037+0800 ***[1659:708411] *** Terminating app due to uncaught exception ‘com.apple.coreaudio.avfaudio’, reason: ‘required condition is false: format.sampleRate == hwFormat.sampleRate’ *** First throw call stack: (0x1989799d8 0x1accffb54 0x19888850c 0x1a88e2984 0x1a898c998 0x1a8923038 0x1a892945c 0x1a89a4f4c 0x1a899f414 0x10626bad4 0x10626b130 0x10627f8bc 0x10480ecc0 0x10480e8f4 0x10621e100 0x10621b720 0x10621dcf8 0x10480e8a0 0x10480ed20 0x19b1eaf38 0x19ab80184 0x19ab804c8 0x19ab7ee00 0x19ad65350 0x19ad634e0 0x19b2274cc 0x19b202b0c 0x19b285078 0x19b289818 0x19b280afc 0x1988f9bf0 0x1988f9af0 0x1988f8e38 0x1988f33e0 0x1988f2ba0 0x1af65b598 0x19b1e42f4 0x19b1e9874 0x1ac073b54 0x104a54194 0x104a5410c 0x104a5425c 0x1985d1568) libc++abi.dylib: terminating with uncaught exception of type NSException *** Terminating app due to uncaught exception ‘com.apple.coreaudio.avfaudio’, reason: ‘required condition is false: format.sampleRate == hwFormat.sampleRate’ terminating with uncaught exception of type NSException *** Terminating app due to uncaught exception ‘com.apple.coreaudio.avfaudio’, reason: ‘required condition is false: format.sampleRate == hwFormat.sampleRate’ terminating with uncaught exception of type NSException
InputFormat 在HDFS文件系统中读取要进行计算的数据 输出给Split
第一步 InputFormat Inputformat到hdfs上读取数据 将数据传给Split 第二步 Split Split将数据进行逻辑切分 将数据传给RR 第三步 RR(RecordReader) RR:将传入的数据转换成一行一行的数据,输入行首字母偏移量和对应数据 将数据传给Map 第四步 Map map根据业务需求实现自定义代码 将数据传给shuffle的partition 第五步partition(分区) partition:按照一定的分区规则,将key va
SourceFunction 是 Flink 中所有流数据 Source 的基本接口。SourceFunction 接口继承了 Function 接口,并在内部定义了数据读取使用的 run() 方法、取消运行的 cancel() 方法以及 SourceContext 内部接口:
数据切片:数据切片只是在逻辑上对输入进行分片,并不会在磁盘上将其切分成片进行存储。
本文主要研究一下flink jdbc的ParameterValuesProvider
(1)默认使用的实现类是:TextInputFormat (2)TextInputFormat的功能逻辑是:一次读一行文本,然后将该行的起始偏移量作为key,行内容作为value返回。 (3)KeyValueTextInputFormat每一行均为一条记录,被分隔符分割为key,value。默认分隔符是tab(\t)。 (4)NlinelnputFormat按照指定的行数N来划分切片。 (5)CombineTextlnputFormat可以把多个小文件合并成一个切片处理,提高处理效率。 (6)用户还可以自定义InputFormat。
在文章Flink Table/SQL自定义Sources和Sinks全解析(附代码)中我们说到在Flink Table/SQL中如何自定义Sources和Sinks,有了上述文章的基础,我们再来理解Flink Table/SQL是如何实现Hudi的数据读取与写入就比较容易了。
Hive 分区就是将数据按照数据表的某列或者某几列分为多个区域进行存储,这里的区域是指 hdfs 上的文件夹。按照某几列进行分区,就是说按照某列分区后的数据,继续按照不同的分区列进行分区。创建分区后,指定分区值即可直接查询该分区的数据,能够有效提高查询性能。
此前Apache Hudi社区一直有小伙伴询问能否使用Amazon Redshift(数仓)查询Hudi表,现在它终于来了。
用户根据业务需求实现其中三个方法:map() setup() cleanup()
MRAppMaster(MR任务的主节点): 一个Job在运行时,会先启动一个进程,这个进程称为MRAppMaster,负责Job中执行状态的监控,容错,和RM申请资源,提交Task等。
Hadoop 是Google MapReduce的一个Java实现。MapReduce是一种简化的分布式编程模式,让程序自动分布到一个由普通机器组成的超大集群上并发执行。就如同java程序员可以不考虑内存泄露一样, MapReduce的run-time系统会解决输入数据的分布细节,跨越机器集群的程序执行调度,处理机器的失效,并且管理机器之间的通讯请求。这样的模式允许程序员可以不需要有什么并发处理或者分布式系统的经验,就可以处理超大的分布式系统得资源。
1、问题引出 MapTask的并行度决定Map阶段的任务处理并发度,进而影响到整个Job的处理速度。 思考:1G的数据,启动8个MapTask,可以提高集群的并发处理能力。那么1K的数据,也启动8个MapTask,会提高集群性能吗?MapTask并行任务是否越多越好呢?哪些因素影响了MapTask并行度?
Hadoop总结 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 210
①InputFormat调用RecordReader,从输入目录的文件中,读取一组数据,封装为keyin-valuein对象
在小菌上一篇博客《什么是MapReduce(入门篇)》中,小菌已经为大家介绍了MapReduce的相关概念介绍。其中谈到了MapReduce主要由Map和Reduce两个过程组成!事实上,为了让Reduce可以并行处理Map的结果,需要对Map的输出进行一定的分区(Partition),排序(Sort),合并(Combine),分组(Group)等操作,得到<key,value-list>形式的中间结果,再交给对应的Reduce 进行处理,这个过程也就是小菌需要为大家介绍的,叫做Shuffle(混洗)!
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