Mapreduce为了确保每个reducer的输入都按键排序。系统执行排序的过程 将map的输出作为输入传给reducer 称为shuffle。学习shuffle是如何工作的有助于我们理解mapreduce工作机制。shuffle属于hadoop不断被优化和改进的代码库的一部分。从许多方面看，shu ...
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2016-04-18 11:35:19
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一、hive的基本概念与原理Hive是基于Hadoop之上的数据仓库，可以存储、查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据。Hive 定义了简单的类 SQL 查询语言，称为 HQL，它允许熟悉 SQL 的用户查询数据，允许熟悉 MapReduce 开发者的开发自定义的 mapper 和 reducer 来处理内建的 mapper 和 reducer 无法完成的复杂的分析工作。Hive 没有专门的...
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2016-04-05 16:21:28
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有了上面Mapper输出的内存存储结构和硬盘存储结构讨论，我们来细致分析MapOutputBuffer的流程。首先是成员变量。最先初始化的是作业配置job和统计功能reporter。通过配置，MapOutputBuffer能够获取本地文件系统（localFs和rfs），Reducer的数目和Part ...
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2016-04-01 21:57:11
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Just like this！！！！！！！！！！！！！！！！
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public static class Reduce extends MapReduceBase implements
Reducer {
@Override
public voi...
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2016-03-17 07:07:16
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Shuffle是MapReduce框架中的一个特定的phase，介于Map phase和Reduce phase之间，当Map的输出结果要被Reduce使用时，输出结果需要按key哈希，并且分发到每一个Reducer上去，这个过程就是shuffle。由于shuffle涉及到了磁盘的读写和网络的传输，
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2016-03-16 18:50:12
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1） MapReduce中的基类Mapper类，自定义Mapper类的父类。 2） MapReduce中的基类Reducer类，自定义Reducer类的父类。 API文档 1） InputSplit输入分片，InputFormat输入格式化 2） 对Mapper输出结果进行Sorted排序和Grou
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2016-03-15 20:48:32
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上午课程：6：00amHadoopMapReduce内幕解密：MR架构解密MR运行集群研究JAVA操作MR实战【随课笔记】：一：基于Yarn的MapReduce架构1.MapReduce代码程序是基于实现Mapper和Reducer两大阶段构成的，其中Mapper是把一个计算任务分解成很多小任务进行并行计算，Reduce进行最后的统计..
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2016-02-10 18:48:22
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一：order by order by会对输入做全局排序，因此只有一个Reducer(多个Reducer无法保证全局有序)，然而只有一个Reducer，会导致当输入规模较大时，消耗较长的计算时间。关于order by的详细介绍请参考这篇文章：Hive Order by操作。 二：sort by so
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2016-01-31 21:08:58
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/** * A reducer for a single todo * @param state * @param action * @returns {*} */const todo = ( state, action ) => { switch ( action.type ) { ...
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2016-01-12 21:24:55
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