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史上最快! 10小时大数据入门实战(五)-分布式计算框架MapReduce

标签:
Hadoop

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目录

1 MapReduce概述

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2 MapReduce编程模型之通过wordcount词频统计分析案例入门

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MapReduce执行流程

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  • InputFormat


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  • 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。尽管如此,对多数类型的数据而言,如再常见不过的数字,文本序列化会浪费一些空间,由此带来的结果是运行时间更长且资源消耗更多。为了避免文本文件的弊端,Hadoop提供了SequenceFileOutputformat,它将对象表示成二进制形式而不再是文本文件,并将结果进行压缩。

3 MapReduce核心概念

1000


1000

3.1 Split

1000

3.2 InputFormat

4 MapReduce 1.x 架构

1000

1000


1000


1000


1000

5 MapReduce 2.x 架构

1000

6 Java 实现 wordCount

1000


1000

clean package


1000

上传到Hadoop服务器


1000

全路径没有问题


1000

7 重构

1000

8 Combiner编程

1000

9 Partitoner

1000


1000

10 JobHistoryServer



作者:芥末无疆sss
链接:https://www.jianshu.com/p/b39a50f070d2
來源:简书
简书著作权归作者所有,任何形式的转载都请联系作者获得授权并注明出处。


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