Hadopo提供了一个抽象的文件系统模型FileSystem,HDFS是其中的一个实现。FileSystem是Hadoop中所有文件系统的抽象父类,它定义了文件系统所具有的基本特征和基本操作。FileSystem类在org.apache.hadoop.fs包中。在eclipse中按ctrl+shift+T进行搜索,提示导入源码包hadoop-hdfs-client-3.0.0-sources.ja
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2023-07-12 13:37:31
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之前学习hadoop的时候,一直希望可以调试hadoop源码,可是一直没找到有效的方法,今天在调试矩阵乘法的时候发现了调试的方法,所以在这里记录下来。1)事情的起因是想在一个Job里设置map的数量(虽然最终的map数量是由分片决定的),在hadoop1.2.1之前,设置方法是: job.setNumMapTasks() 不过,hadoop1.2.1没有了这个方法,只保留了设置reduce数量
0、先说结论: 由于mapreduce中没有办法直接控制map数量,所以只能曲线救国,通过设置每个map中处理的数据量进行设置;reduce是可以直接设置的。 控制map和reduce的参数set mapred.max.split.size=256000000; -- 决定每个map处理的最大的文件大小,单位为B
set mapred.min.split.size.per.nod
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2023-07-24 11:06:39
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map和reduce是hadoop的核心功能,hadoop正是通过多个map和reduce的并行运行来实现任务的分布式并行计算,从这个观点来看,如果将map和reduce的数量设置为1,那么用户的任务就没有并行执行,但是map和reduce的数量也不能过多,数量过多虽然可以提高任务并行度,但是太多的map和reduce也会导致整个hadoop框架因为过度的系统资源开销而使任务失败。所以用户在提交
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2023-07-12 11:15:18
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这一章都是文字叙述,不需要写源代码了。一般情况下,只需要记住这些东西就可以了。Hadoop处理大数据。大数据以文件的形式存储在HDFS。大文件被划分成文件块存贮,每个文件块有固定的大小,通常是64M,或者128M,或者255M。我们在第2章写了一个WordCount的MapReduce程序,最关键部分是Mapper和Reducer。在做MapReuce时,先做Map,再
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2023-12-31 20:45:25
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为了开发MapReduce程序,一共可以分为以上八个步骤,其中每个步骤都是一个class类,通过job对象将程序组装成一个任务提交即可。为了简化MapReduce程序的开发,每一个步骤的class类,都有一个既定的父类,直接继承即可,因此可以大大简化MapReduce程序的开发难度,也可以快速的实现功能开发。 MapReduce编程当中,其中最重要的两个步骤就是Mapper类和Reducer类1、
Hadoop生态技术体系下,负责大数据存储管理的组件,涉及到HDFS、Hive、Hbase等。Hive作为数据仓库工具,最初的存储还是落地到HDFS上,这其中就有一个关键的环节,是小文件的处理。今天的大数据开发分享,我们就主要来讲讲,Hive小文件合并。本身来说,由于Hadoop的特性,对大文件的处理非常高效。大文件可以减少文件元数据信息,减轻NameNode的存储压力。相对于上层的数据表汇总程度
# Hadoop 分析多个文件
在大数据时代,我们经常需要处理大量的数据。Hadoop 是一个强大的分布式计算框架,它可以处理海量的数据,提供高性能的数据分析和处理能力。本文将介绍如何使用 Hadoop 分析多个文件,并提供相应的代码示例。
## 什么是 Hadoop?
Hadoop 是一个开源的分布式计算框架,它可以处理大量的数据并提供高性能的数据分析和处理能力。Hadoop 使用分布式存
原创
2023-09-23 10:29:58
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对于复杂的mr任务来说,只有一个map和reduce往往是不能够满足任务需求的,有可能是需要n个map之后进行reduce,reduce之后又要进行m个map。 在hadoop的mr编程中可以使用ChainMapper和ChainReducer来实现链式的Map-Reduce任务。 ChainMapper 以下为官方API文档翻译: ChainMapper类允许在单一的Map任务中使
# Hadoop加载多个文件的介绍
Hadoop是一个开源的分布式计算框架,广泛用于处理大规模数据集。其核心组件是Hadoop分布式文件系统(HDFS),支持分布式存储和管理。Hadoop可以简化多个文件的加载过程,尤其是在数据分析和处理时。本文将介绍如何在Hadoop中加载多个文件,并提供相应的代码示例。
## 加载多个文件的概念
在Hadoop中,“加载多个文件”指的是将多个数据文件同时
# Hadoop Map文件数配置详解
## 简介
在使用Hadoop进行大数据处理时,MapReduce是一个非常重要的组件。而在MapReduce任务中,Map任务的数量对任务的性能和效率有着重要的影响。本文将介绍如何配置Hadoop中的Map任务数量,以及如何根据实际需求进行优化。
## Hadoop Map任务数量配置
在Hadoop中,Map任务的数量是由输入数据的大小和配置参数来确
一下通过查看相关资料整理的hdfs命令,希望对大家有帮助! 1、cat 使用方法:hadoop fs -cat URI [URI …] 将路径指定文件的内容输出到stdout。 示例: hadoop fs -cat hdfs://host1:port1/file1 hdfs://host2:port2/file2 hadoop fs -cat file:///file3 /user/hadoop/
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2023-07-24 08:56:48
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一.输入文件类型设置为 CombineTextInputFormathadoop job.setInputFormatClass(CombineTextInputFormat.class) spark val data = sc.newAPIHadoopFile(args(1),
classOf[CombineTextInputFormat],
classOf[L
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2023-12-14 16:15:56
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HDFS小文件弊端:
HDFS上每个文件都要在namenode上建立一个索引,这个索引的大小约为150byte,这样当小文件比较多的时候,就会产生很多的索引文件,一方面会大量占用namenode的内存空间,另一方面就是索引文件过大是的索引速度变慢。
解决的方式:
1:Hadoop本身提供了一
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2023-07-10 17:08:17
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Hadoop文件系统简介Hadoop家族中,最重要的两部分内容就是MapReduce和HDFS,其中MapReduce是一种编程范型,这种范型比较适合用来在分布式环境下进行批处理计算。另一部分就是HDFS,即hadoop分布式文件系统。Hadoop环境下可以兼容多种文件系统,包括本地文件系统,体现在文件系统API层面上就是有一个文件系统接口,这个接口可以有多种实现,包括本地文件系统或者分布式文件系
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2023-07-12 14:26:06
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不多说,直接上干货! 解决办法 因为,如下,我的Hadoop HA集群。 1、首先在hdfs-site.xml中添加下面的参数,该参数的值默认为false: <property>
最近检查发现生产环境 HDFS 上文件和目录数量已经有 70w+ 个,对 namenode 的压力也越来越大,需要对 HDFS 上的小文件进行合并处理,但并非所有文件都可以合并,一般是针对 Hive 表映射在 HDFS 的文件进行合并来减少文件数量,下面整理出来的 3 个处理方法:
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2023-07-24 11:22:44
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背景: presto计算落地出现了大量的小文件,目前暂时没有发现可以通过参数优化解决,所以开发了小文件合并工具工具架构如下工具主要分为三部分:collector负责将合并规则推送到redis队列,合并规则对象定义如下,public class FileCombineRuleDto {
private int fileSize;//默认单位mb
private String fil
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2023-07-12 14:03:41
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首先复习一下hadoop中hdfs常用的命令/**
* hadoop fs -mkdir 创建HDFS目录
* hadoop fs -ls 列出HDFS目录
* hadoop fs -copyFromLocal 使用-copyFromLocal 复制本地(local)文件到HDFS
* hadoop fs -put 使用-put 复制本地(local)文件到HDFS
*
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2023-09-20 07:20:02
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# Hadoop Mapper加载多个文件的原理与实践
Hadoop 是一个分布式计算框架,广泛用于处理海量数据。在 Hadoop 生态系统中,MapReduce 是核心计算模型,其中 Mapper 组件负责处理输入数据。通常情况下,Mapper 处理单个输入文件,但在实际应用中,需要处理多个文件的情况并不少见。本文将探讨如何在 Hadoop 中配置 Mapper 加载多个文件,并提供相应的代码