如果我们只是在IDE里面跑Hadoop作业，那么这个作业的运行过程不会显示在Hadoop 管理界面上，但是如果我们把作业上传到服务器上运行，那么作业的运行过程就会显示在管理界面上。还是以上次的分析最高气温的Map-Reduce为例，源代码可以见 http://supercharles888.blog.51cto.com/609344/878422 这篇博客的内容。我们将其打包成jar包，然后上传到/home/hadoop-user/hadoop-0.20.2/charlestest目录中：我们在命令行中执行MaxTemperature类中定义的作业： hadoopjarParseWeathe
如果我们只是在IDE里面跑Hadoop作业，那么这个作业的运行过程不会显示在Hadoop 管理界面上，但是如果我们把作业上传到服务器上运行，那么作业的运行过程就会显示在管理界面上。还是以上次的分析最高气温的Map-Reduce为例，源代码可以见 http://supercharles888.blog.51cto.com/609344/878422 这篇博客的内容。我们将其打包成jar包，然后上传到/home/hadoop-user/hadoop-0.20.2/charlestest目录中：我们在命令行中执行MaxTemperature类中定义的作业： hadoopjarParseWeathe
Hadoop可以在作业的Configuration对象中通过设定一系列参数来改变作业的行为，比如，我们需要进行一个map-reduce作业，并且吧最终作业reduce过程的结果输出为压缩的格式，我们可以在一般的map-reduce上进行一些定制。 实现还是以以前做的删选最高气温的例子为参照：以前的例子可以见这个博文：http://supercharles888.blog.51cto.com/609344/878422我们现在要求让结果输出为压缩格式，所以保持Map类(MaxTemperatureMapper）和Reduce类（MaxTemperatureReducer）不变，只要在Job类的
Hadoop可以在作业的Configuration对象中通过设定一系列参数来改变作业的行为，比如，我们需要进行一个map-reduce作业，并且吧最终作业reduce过程的结果输出为压缩的格式，我们可以在一般的map-reduce上进行一些定制。 实现还是以以前做的删选最高气温的例子为参照：以前的例子可以见这个博文：http://supercharles888.blog.51cto.com/609344/878422我们现在要求让结果输出为压缩格式，所以保持Map类(MaxTemperatureMapper）和Reduce类（MaxTemperatureReducer）不变，只要在Job类的
不知道大家平常用Reduce多不多，反正本瓜用的不多。但实际上，Reduce能做的，比我们能想到的要多得多，本篇带来10个Reduce常用场景和技巧，一定有你不知道~冲ヾ(◍°∇°◍)ﾉﾞ累加/累积累加我们可能是最熟悉Reduce的一种用法，除此之外，还可以用做累积。//adderconstsum=(...nums)=>{returnnums.reduce((sum,num)=>sum+num);};console.log(sum(1,2,3,4,10));//20//accumulatorconstaccumulator=(...nums)=>{returnnums.reduce((acc,
不知道大家平常用Reduce多不多，反正本瓜用的不多。但实际上，Reduce能做的，比我们能想到的要多得多，本篇带来10个Reduce常用场景和技巧，一定有你不知道~冲ヾ(◍°∇°◍)ﾉﾞ累加/累积累加我们可能是最熟悉Reduce的一种用法，除此之外，还可以用做累积。//adderconstsum=(...nums)=>{returnnums.reduce((sum,num)=>sum+num);};console.log(sum(1,2,3,4,10));//20//accumulatorconstaccumulator=(...nums)=>{returnnums.reduce((acc,
1、故障排除一：控制reduce端缓冲大小以避免OOM在Shuffle过程，reduce端task并不是等到map端task将其数据全部写入磁盘后再去拉取，而是map端写一点数据，reduce端task就会拉取一小部分数据，然后立即进行后面的聚合、算子函数的使用等操作reduce端task能够拉取多少数据，由reduce拉取数据的缓冲区buffer来决定，因为拉取过来的数据都是先放在buffer中，然后再进行后续的处理，buffer的默认大小为48MBreduce端task会一边拉取一边计算，不一定每次都会拉满48MB的数据，可能大多数时候拉取一部分数据就处理掉了虽然说增大reduce端缓冲区
1、故障排除一：控制reduce端缓冲大小以避免OOM在Shuffle过程，reduce端task并不是等到map端task将其数据全部写入磁盘后再去拉取，而是map端写一点数据，reduce端task就会拉取一小部分数据，然后立即进行后面的聚合、算子函数的使用等操作reduce端task能够拉取多少数据，由reduce拉取数据的缓冲区buffer来决定，因为拉取过来的数据都是先放在buffer中，然后再进行后续的处理，buffer的默认大小为48MBreduce端task会一边拉取一边计算，不一定每次都会拉满48MB的数据，可能大多数时候拉取一部分数据就处理掉了虽然说增大reduce端缓冲区
