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Hadoop Archives

本文讲的是Hadoop Archives,【IT168 资讯】Hadoop archives是特殊的档案格式。一个Hadoop archive对应一个文件系统目录。 Hadoop archive的扩展名是.har。Hadoop archive包含元数据(形式是_index和_masterindx)和数据(part-)文件。_index文件包含了档案中的文件的文件名和位置信息。 如何创建archive?用法: hadoop archive -archiveName name * 由-archiveName选项指定你要创建的archive的名字。比如foo.har。archive的名字的扩展名应该是*.har。输入是文件系统的路径名,路径名的格式和平时的表达方式一样。创建的archive会保存到目标目录下。注意创建archives是一个Map/Reduce job。你应该在map reduce集群上运行这个命令。下面是一个例子:hadoop archive -archiveName foo.har /user/hadoop/dir1 /user/hadoop/dir2 /user/zoo/...

一脸懵逼学习MapReduce的原理和编程(Map局部处理,Reduce汇总)和MapReduce几种运行方式

1:MapReduce的概述: (1):MapReduce是一种分布式计算模型,由Google提出,主要用于搜索领域,解决海量数据的计算问题.(2):MapReduce由两个阶段组成:Map和Reduce,用户只需要实现map()和reduce()两个函数,即可实现分布式计算,非常简单。(3):这两个函数的形参是key、value对,表示函数的输入信息。 2:MapReduce执行步骤: (1): map任务处理 (a):读取输入文件内容,解析成key、value对。对输入文件的每一行,解析成key、value对。每一个键值对调用一次map函数。(b):写自己的逻辑,对输入的key、value处理,转换成新的key、value输出。(2)reduce任务处理 (a)在reduce之前,有一个shuffle的过程对多个map任务的输出进行合并、排序。(b)写reduce函数自己的逻辑,对输入的key、value处理,转换成新的key、value输出。(c)把reduce的输出保存到文件中。 例子:实现WordCountApp3:map、reduce键值对格式: 4:MapReduce流程...

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