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MapReduce的数据流程、执行流程

MapReduce的数据流程: 预先加载本地的输入文件 经过MAP处理产生中间结果 经过shuffle程序将相同key的中间结果分发到同一节点上处理 Recude处理产生结果输出 将结果输出保存在hdfs上 MAP 在map阶段,使用job.setInputFormatClass定义的InputFormat将输入的数据集分割成小数据块splites, 同时InputFormat提供一个RecordReder的实现。默认的是TextInputFormat, 他提供的RecordReder会将文本的一行的偏移量作为key,这一行的文本作为value。 这就是自定义Map的输入是<LongWritable, Text>的原因。 然后调用自定义Map的map方法,将一个个<LongWritable, Text>对输入给Map的map方法。 最终是按照自定义的MAP的输出key类,输出class类生成一个List<MapOutputKeyClass, MapOutputValueClass>。 Partitioner 在map阶段的最后,会先调用job.set...

mapreduce中counter的使用

MapReduce Counter为提供我们一个窗口:观察MapReduce job运行期的各种细节数据。MapReduce自带了许多默认Counter。 Counter有"组group"的概念,用于表示逻辑上相同范围的所有数值。MapReduce job提供的默认Counter分为三个组 Map-Reduce Frameword Map input records,Map skipped records,Map input bytes,Map output records,Map output bytes,Combine input records,Combine output records,Reduce input records,Reduce input groups,Reduce output records,Reduce skipped groups,Reduce skipped records,Spilled records File Systems FileSystem bytes read,FileSystem bytes written Job Counters L...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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