Hadoop Map/Reduce教程

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Hadoop Map/Reduce教程

使用IsolationRunner的方法是,首先设置 keep.failed.task.files属性为true (同时参考keep.task.files.pattern)。

Reducer有3个主要阶段:shuffle、sort和reduce。

mapred.task.is.map boolean 是否是map task

作业配置

JobConf代表一个Map/Reduce作业的配置。

Reducer的输出是没有排序的。

把输入文件切分成多个逻辑InputSplit实例, 并把每一实例分别分发给一个 Mapper

Hadoop Map/Reduce框架附带了一个包含许多实用型的mapper、reducer和partitioner 的类库。

  <name>mapred.child.java.opts</name>

基于文件的InputFormat实现(通常是 FileInputFormat的子类) 默认行为是按照输入文件的字节大小,把输入数据切分成逻辑分块(logical InputSplit )。 其中输入文件所在的FileSystem的数据块尺寸是分块大小的上限。下限可以设置mapred.min.split.size 的值。

$ cd <local path>/taskTracker/${taskid}/work

map.input.length long map输入的数据块的字节数