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整合Kafka两种模式说明 ★面试题：Receiver & Direct 开发中我们经常会利用SparkStreaming实时地读取kafka中的数据然后进行处理，在spark1.3版本后，kafkaUtils里面提供了两种创建DStream的方法: 1.Receiver接收方式： KafkaUti 阅读全文
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secondary namenode NameNode职责是管理元数据信息，DataNode的职责是负责数据具体存储，那么SecondaryNameNode的作用是什么？对很多初学者来说是非常迷惑的。它为什么会出现在HDFS中。从它的名字上看，它给人的感觉就像是NameNode的备份。但它实际上却不 阅读全文
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MapReduce思想： 核心： 分而治之，先分在和 应用场景： 复杂任务，没有依赖，以并行提供处理效率 脉络体现： 先map后reduce map：把复杂的任务拆分成任务，局部进行计算，得出局部结果 reduce：把map的局部结果进行全局汇总，得到最终结果 MapReduce设计构思： 如何进行 阅读全文
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map方法： map的方法 public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {…} key:偏移量，一般为0，用不到 value：每行的值 contex 阅读全文
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伪分布式环境： HA环境checkpoint机制 配置了HA的HDFS中，有active和standby namenode两个namenode节点。他们的内存中保存了一样的集群元数据信息，因为standby namenode已经将集群状态存储在内存中了，所以创建检查点checkpoint的过程只需要 阅读全文
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项目简介 这里给出一个经典的词频统计的案例：统计如下样本数据中每个单词出现的次数。 SparkHBase HiveFlinkStormHadoopHBaseSpark Flink HBaseStorm HBaseHadoopHiveFlink HBaseFlinkHiveStorm HiveFlin 阅读全文
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通过 web console 监控作业的运行： <!--more--> 通过 yarn application 命令来进行作业管理 列出帮助信息：yarn application --help 查看运行的 MapReduce 程序：yarn application --list 查看应用状态：yar 阅读全文
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项目简介 这里给出一个经典的词频统计的案例：统计如下样本数据中每个单词出现的次数。 SparkHBase HiveFlinkStormHadoopHBaseSpark Flink HBaseStorm HBaseHadoopHiveFlink HBaseFlinkHiveStorm HiveFlin 阅读全文
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Mapper： import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.NullWritable; import org.apache.hadoop.io.Te 阅读全文
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所需的 pom 依赖： <dependencies> <dependency> <groupId>org.apache.hadoop</groupId> <artifactId>hadoop-client</artifactId> <version>2.7.3</version> </depende 阅读全文
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排序：注意排序按照 Key2（Mapper输出的key） 排序，key2 需要实现WritableComparable接口 数据准备： 7369,SMITH,CLERK,7902,1980/12/17,800,,20 7499,ALLEN,SALESMAN,7698,1981/2/20,1600,3 阅读全文
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问题分析<!--more--> 实现代码 InversIndex类 import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import or 阅读全文
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排序和分组 在map和reduce阶段进行排序时，比较的是k2。v2是不参与排序比较的。如果要想让v2也进行排序，需要把k2和v2组装成新的类，作为k2，才能参与比较。 分组时也是按照k2进行比较的。 案例说明 数据： zhangsan@163.com600002014-02-20 lisi@163 阅读全文
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图示说明： 图示说明： 有如下订单数据： 现在需要求出每一个订单中最贵的商品。 需求分析实现 （1）利用“订单id和成交金额”作为key，可以将map阶段读取到的所有订单数据按照id分区，按照金额排序，发送到reduce。 （2）在reduce端利用groupingcomparator将订单id相同 阅读全文
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存在的问题 HDFS设计是用来存储海量数据的，特别适合存储TB、PB量级别的数据。但是随着时间的推移，HDFS上可能会存在大量的小文件，这里说的小文件指的是文件大小远远小于一个HDFS块（128MB）的大小；HDFS上存在大量的小文件至少会产生以下影响： 消耗NameNode大量的内存 延长MapR 阅读全文
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问题：在cdh中 reducetask个数不管设置几个 最终都是一个执行。 原因：两个版本中 本地执行环境api发生了改变 注意：两个版本的api在yarn集群模式都是一样的。<!--more--> localJobRunner: cdh: int numReduceTasks = this.job 阅读全文
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分布式缓存DistributedCache 概念： 所谓的分布式缓存指的是 hadoop框架可以把用户指定的小文件发送到各个maptask运行的机器上，进行缓存，便于maptask读取该文件内容 进行关联查询操作，这就是所谓的map端join。 概念： 适用场合： <!--more--> 通常适用于 阅读全文
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压缩目的： 降低数据磁盘存储空间，减少传输数据的IO量 压缩追求的指标： 压缩时间 越短越好 压缩化 越大越好<!--more--> 硬件需求如：CPU 算法支持 mr中可以使用压缩的地方： map的输出数据进行数据压缩，减少shuff给reduce的数据量 reduce的输出进行数据压缩，减少最终 阅读全文
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如何获取mr当前文件名称： //获取当前处理切片<!--more-->FileSplit fileSplit = （FileSplit）context.getInputSplit();//根据当前切片获取String fileName = fileSplit.getPath().getNmae(); 阅读全文