FileInputFormat

Hadoop框架下MapReduce中的map个数如何控制

时决定客户端对map阶段并行度的规划基本逻辑为：一、将待处理的文件进行逻辑切片（根据处理数据文件的大小，划分多个split），然后每一个split分配一个maptask并行处理实例二、具体切片规划是由FileInputFormat
piziyang12138·2024-02-03 20:13

【极数系列】Flink集成DataSource读取文件数据（08）

文章目录01引言02简介概述03基于文件读取数据3.1readTextFile(path)3.2readFile(fileInputFormat,path)3.3readFile(fileInputFormat
浅夏的猫·2024-01-30 08:33

mr编程模型

分为三个阶段：map、shuffle、reducermap阶段：分片----运行mapper之前，FileInputFormat将文件切割成每片128m执行（Map）----对输入分片的每个键值对进行map
临界爵迹·2024-01-17 06:13

Hadoop框架下MapReduce中的map个数如何控制

时决定客户端对map阶段并行度的规划基本逻辑为：一、将待处理的文件进行逻辑切片（根据处理数据文件的大小，划分多个split），然后每一个split分配一个maptask并行处理实例二、具体切片规划是由FileInputFormat
数据萌新·2024-01-12 14:31

10.Hadoop框架下MapReduce中的map个数如何控制

时决定客户端对map阶段并行度的规划基本逻辑为：一、将待处理的文件进行逻辑切片（根据处理数据文件的大小，划分多个split），然后每一个split分配一个maptask并行处理实例二、具体切片规划是由FileInputFormat
__元昊__·2024-01-02 13:45

Hadoop Mapreduce 中的FileInputFormat类的文件切分算法和host选择算法

FileInputFormat以文件为单位切分成InputSplit。对于每个文件，由以下三个属性值确定其对应的InputSplit的个数。
wgyang_gz·2023-11-23 02:33

MapReduce总结

MapReduce1.概述1.1MapReduce进程2.序列化3.核心框架原理3.1InputFormat数据输入切片与MapTask并行度决定机制提交job流程FileInputFormat切片机制
斯沃福德·2023-11-13 03:19

MapReduce详细工作流程

MapReduce工作流程第一部分详细说明第二部分详细说明第一部分详细说明MapReduce默认输入处理类是FileInputFormat------InputFormat源码链接1.文本job提交--
水花一直飞·2023-11-06 09:56

MapReduce详细工作流程解析

MapReduce工作流程一.流程示意图二.流程详解1.split阶段2.map阶段3.Shuffle阶段4.Reduce阶段5.注意三.各个阶段的工作机制1.InputFormat数据输入1.1FileInputFormat
May--J--Oldhu·2023-11-06 09:55

10学习大数据-切片、MapReduce工作流程、Shuffle、排序

1.FileInputFormat切片源码切片源码解析程序先找到你数据存储的目录。
ZuckD·2023-10-22 00:28

java读写orc文件_使用JAVA API 解析ORC File

使用JAVAAPI解析ORCFileorcFile的解析过程中，使用FileInputFormat的getSplits(conf,1)函数，然后使用RecordReaderreader=in.getRecordReader
生命的光彩·2023-10-20 03:04

【Hive任务优化】—— Map、Reduce数量调整

文章目录一、如何调整任务map数量1、FileInputFormat的实现逻辑介绍1.1getSplits方法实现2、CombineFileInputFormat的实现逻辑介绍2.1getSplits方法实现
疯狂哈丘·2023-10-20 01:22

Hadoop3教程（十）：MapReduce中的InputFormat

文章目录（87）切片机制与MapTask并行度决定机制（90）切片源码总结（91）FileInputFormat切片机制（92）TextInputFormat及其他实现类一览（93）CombineTextInputFormat
经年藏殊·2023-10-16 06:04

MapReduce中map并行度优化及源码分析

FileInputFormat切片机制默认切片定义在InputForma
Wantonn·2023-10-09 15:18

切片机制和MR工作机制

InputFormat基类TextInputFormat：TextInputFormat是默认的FileInputFormat实现类。按行读取每条记录。键是存储该行在整个文件中的
十七✧ᐦ̤·2023-09-10 00:53

Hadoop的mapper和reducer的个数如何确定？reducer的个数依据是什么？

FileInputFormat按照文件分割split，并且只会分割大文件，即那些
蓦然_·2023-06-18 14:09

MapReduce框架

TextInputFormat1）FileInputFormat实现类思考：在运行MapReduce程序时，输入的文件格式包括：基于行的日志文件、二进制格式文件、数据库表等。
molecule_jp·2023-06-11 03:49

spark-core 源码

1.getPartitions就是计算一下你读取的文件一共将分成多少个切片（或者说分区）首先切片大小肯定小于物理文件块的大小用的是InputFormat接口下的FileInputFormat2.compute
代码健身摩托gucci上海·2023-04-15 20:23

大数据面试题集锦-Hadoop面试题(三)-MapReduce

2、FileInputFormat切片机制3、在一个Hadoop任务中，什么是InputSplit（切片），以及切片是用来做什么的，切片与block有
张飞的猪大数据·2023-04-13 01:43

【大数据】Spark 递归读取 HDFS

HDFS若有子目录，Spark是不能递归读取子目录，需要在spark-submit中配置以下参数：--confspark.hadoop.mapreduce.input.fileinputformat.input.dir.recursive
焰火青春·2023-04-06 20:09

CombineFileInputFormat 文件分片总结

MR-Job默认的输入格式FileInputFormat为每一个小文件生成一个切片。但是我们并不希望一个小文件就产生一个map任务，为了有效利用集群资源，优化任务的执行。
程序员小陶·2023-04-02 19:44

MapReduce原理剖析（深入源码）

文章目录1.概述1.1提交任务1.2初始化作业1.3任务分配1.4任务执行1.5进度和状态更新1.6作业完成2.提交任务&切片源码分析2.1提交任务源码分析2.2提交核心之切片流程源码分析2.3FileInputFormat
每天都要加油呀！·2023-03-30 13:20

hadoop之MapReduce框架原理

目录MapReduce框架的简单运行机制：Mapper阶段：InputFormat数据输入：切片与MapTask并行度决定机制：job提交过程源码解析：切片逻辑：1）FileInputFormat实现类进行虚拟存储
小唐同学(๑>؂<๑）·2023-03-30 03:52

【Hadoop】面试

SecondaryNamenode如何恢复数据（检查点机制)5.小文件问题6.Hadoop和Spark的区别1.MR流程数据输入——Mapper——Shuffle——Reducer——数据输出数据输入——>Mapper中间有个FileInputFormat
mossloo·2023-03-27 09:50

大数据学习笔记-2020-09-12--MR常用组件与MR数据处理流程

阶段核心的处理逻辑Reducer：reduce阶段核心的处理逻辑InputFormat：输入格式MR程序必须指定一个输入目录和一个输出目录InputFormat代表输入目录中的文件格式–如果是普通文件，可以用FileInputFormat
airleaya·2023-03-13 16:20

大数据技术之Hadoop（MapReduce）框架原理、数据压缩

文章目录1MapReduce框架原理1.1InputFormat数据输入1.1.1切片与MapTask并行度决定机制1.1.2Job提交流程源码和切片源码详解1.1.3FileInputFormat切片机制
@从一到无穷大·2023-02-28 08:43

java 气象数据_气象数据集例子Java程序代码

importorg.apache.hadoop.io.IntWritable;importorg.apache.hadoop.io.Text;importorg.apache.hadoop.mapred.FileInputFormat
长尾裙·2023-02-04 18:16

初探MapReduce切片

数据切片与MapTask并行度决定机制注意第4小点：切片时是逐个针对每一个文件单独切片Job提交流程FileInputFormat源码分析FileInputFormat切片机制CombineTextInputFormat1
苏瓜皮·2022-12-23 03:54

Hadoop 3.x（MapReduce）----【MapReduce 框架原理 一】

Hadoop3.x（MapReduce）----【MapReduce框架原理一】1.切片与MapTask并行度决定机制2.Job提交流程源码和切片源码详解3.FileInputFormat切片机制1.切片机制
在人间负债^·2022-10-13 10:18

hadoop之mapreduce教程+案例学习（二）

第3章MapReduce框架原理目录第3章MapReduce框架原理3.1InputFormat数据输入3.1.1切片与MapTask并行度决定机制3.1.2Job提交流程源码和切片源码详解3.1.3FileInputFormat
菜瓜技术联盟·2022-10-07 07:55

Hadoop中的MapReduce框架原理、切片源码断点在哪断并且介绍相关源码、FileInputFormat切片源码解析、总结，那些可以证明你看过切片的源码

文章目录13.MapReduce框架原理13.1InputFormat数据输入13.1.3FileInputFormat切片源码解析13.1.3.1切片源码断点在哪断并且介绍相关源码：13.1.3.2切片源码详解
Redamancy_06·2022-09-08 10:48

Still have 1 requests outstanding when connection from slaveX/X.X.X.X:33202 is closed

Stillhave1requestsoutstandingwhenconnectionfromisclosed我加了如下的参数spark.driver.memory=4gspark.hadoop.mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize
格格巫 MMQ!!·2022-07-25 16:30

Flink在加载文件数据源时，如何创建分片呢？

主要分析FileInputFormat类的createInputSplits方法参数minNumSplits，通常是readFile等读取文件操作的并行度决定的。
LZhan·2022-02-09 18:06

Hadoop框架下MapReduce中的map个数如何控制

时决定客户端对map阶段并行度的规划基本逻辑为：一、将待处理的文件进行逻辑切片（根据处理数据文件的大小，划分多个split），然后每一个split分配一个maptask并行处理实例二、具体切片规划是由FileInputFormat
__豆约翰__·2021-02-20 08:01

FileInputFormat切片源码解析

FileInputFormat切片源码解析(input.getSplits(job))程序先找到数据存储的目录开始遍历处理（规划切片）目录下的每一个文件遍历第一个文件ss.txta)获取文件大小fs.sizeOf
Charles Gao·2021-02-05 10:56

hadoop mapreduce相关类 FileInputFormat

hadoopmapreduce相关类FileInputFormat官方链接http://hadoop.apache.org/docs/r2.9.1/api/功能InputFormat会生成一个RecordReader
Keepromise·2020-12-12 21:33

第一个maven+hadoop项目

FileInputFormat.addInput
水水水水月·2020-09-17 01:24

Mapreduce编程三 自定义outputformat

mapreduce默认的inputformat和outputformat分别为：FileInputFormat和FileOutputFormat，也就是从文本读，输出到文本。
tom_fans·2020-09-16 06:14

MapReduce简介

MapReduce简介MapReduce优点MapReduce缺点MapReduce核心思想切片机制FileInputFormat切片机制CombineTextInputFormat切片机制MapTask
马上要秃头的我·2020-09-16 01:40

Hadoop进阶之输入路径如何正则通配？

在hadoop的编程中，如果你是手写MapReduce来处理一些数据，那么就避免不了输入输出参数路径的设定，hadoop里文件基类FileInputFormat提供了如下几种api来制定：如上图，里面有
三劫散仙·2020-09-14 01:00

hadoop输入路径正则通配

在hadoop的编程中，如果你是手写MapReduce来处理一些数据，那么就避免不了输入输出参数路径的设定，hadoop里文件基类FileInputFormat提供了如下几种api来制定：（1）addInputPath
Smile_冬冬·2020-09-14 00:33

[Hadoop]输入路径过滤，通配符与PathFilter

1.丢失文件路径过滤应用场景：我们想查询一个月以来度假的订单数据，但是HDFS中可能因为业务故障，导致某一天的订单数据不存在：FileInputFormat.setInputPaths(job,inputPath
SunnyYoona·2020-09-14 00:50

Hadoop笔记——MapReduce分布式计算框架详解

文章目录一、概述二、Hadoop序列化三、WordCount案例四、MapReduce工作流程（一）Map阶段详细流程（二）Reduce阶段流程五、InputFormat和OutputFormat（一）几种FileInputFormat
Bessenn·2020-09-14 00:55

Hive中Map任务和Reduce任务数量计算原理

Hive中Map任务和Reduce任务数计算原理MapReduce原理Map阶段（以FileInputFormat为例）步骤：map,partition,sort,combinerInputFormat
strongyoung88·2020-09-13 23:48

MapReduce第三天：MapTask、ReduceTask机制、OutputFormat数据输出、Join应用、MapReduce Join、计数器应用、数据清洗ETL、MapReduce开发总结

接上篇第3章的3.3.10MapReduce第二天：Hadoop序列化及Writable接口、InputFormat数据输入、自定义InputFormat、FileInputFormat切片MapReduce
DougLeaMrConcurrency·2020-09-13 16:58

Exception in thread "main" java.io.IOException: No input paths specified in job

这个错误是java代码写错了，当时就是把这个FileInputFormat.写成了FileOutoutFormat，编译时不会报错
三房头o·2020-09-13 13:38

本地测试后，把jar包打包到集群上运行。

一.测试成功的案例A.首先路径一定不要写本地的，应该试args[n]格式//配置输入数据的路径FileInputFormat.setInputPaths(job,newPath(args[0]));//
Jackson_MVP·2020-09-13 00:26

MapTask并行度决定机制、FileInputFormat切片机制、map并行度的经验之谈、ReduceTask并行度的决定、MAPREDUCE程序运行演示（来自学笔记）...

1.3MapTask并行度决定机制maptask的并行度决定map阶段的任务处理并发度，进而影响到整个job的处理速度那么，mapTask并行实例是否越多越好呢？其并行度又是如何决定呢？1.3.1mapTask并行度的决定机制一个job的map阶段并行度由客户端在提交job时决定而客户端对map阶段并行度的规划的基本逻辑为：将待处理数据执行逻辑切片（即按照一个特定切片大小，将待处理数据划分成逻辑上
weixin_34417183·2020-09-12 07:07

大数据入门第七天——MapReduce详解（二）切片源码浅析与自定义patition

阶段并行度的规划的基本逻辑为：将待处理数据执行逻辑切片（即按照一个特定切片大小，将待处理数据划分成逻辑上的多个split，然后每一个split分配一个mapTask并行实例处理这段逻辑及形成的切片规划描述文件，由FileInputFormat
weixin_30878501·2020-09-12 07:21

【MapReduce】Mapreduce基础知识整理 (六) 全局计算器

文章目录1.什么是全局计数器2.常用全局计数器2.1任务计数器2.1.1MapReduce任务计数器2.1.2文件系统计数器2.1.3FileInputFormat计数器2.1.4FileOutputFormat
时间的美景·2020-09-11 01:15
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