Hadoop入门教程(四)MR作业的提交监控、输入输出控制及特性使用-北京尚学堂
mr工作原理和执行流程
mr工作原理和执行流程MR（MapReduce）是一种分布式计算模型，常用于处理大规模数据集。
它由谷歌公司提出，旨在处理海量数据的计算问题。
MR的工作原理和执行流程可以总结为以下几个步骤。
1.划分数据在MR中，数据集被划分为多个数据块，每个数据块是一个键值对的集合。
通常情况下，每个键值对都会有一个唯一的键，用于后续的分布式计算。
2. 映射阶段（Map）在映射阶段中，每个数据块被输入到一个映射函数中，这个映射函数由用户定义。
映射函数将每个输入的键值对转化为一组中间键值对。
这组中间键值对也是一个集合，它们可以是无序的。
3. 排序阶段（Shuffle and Sort）在排序阶段中，MR框架会对中间键值对进行排序和分组。
具体来说，MR框架会按照键对中间键值对进行排序，并将拥有相同键的中间键值对分组在一起。
这个过程称为Shuffle and Sort，旨在将相同键的中间键值对发送到同一个Reducer中。
4. 减少阶段（Reduce）在减少阶段中，MR框架会将拥有相同键的中间键值对发送到同一个Reducer中。
Reducer是用户定义的减少函数，它将一组具有相同键的中间键值对作为输入，并进行一些计算操作，最终输出一个或多个最终键值对。
5.合并结果最后，在合并结果阶段中，MR框架会将所有Reducer的输出结果进行合并，并将最终结果返回给用户。
总体来说，MR的工作原理和执行流程可以概括为：划分数据、映射、排序、减少和合并结果。
这个过程可以看作是一个分而治之的思想，通过将大规模数据集划分为多个小块，并在每个小块上执行映射和减少操作，以达到加速处理大规模数据集的目的。
值得一提的是，MR框架可以自动处理容错和并行性，提供了一个简单而高效的处理大规模数据的解决方案。
总结起来，通过映射和减少的分布式计算模型，MR可以高效地处理大规模数据集。
它的工作原理和执行流程使得用户能够简单地定义映射和减少函数，并在大规模数据集上进行分布式计算，从而解决了大规模数据处理的挑战。
Hadoop大数据处理简易教程
Hadoop大数据处理简易教程第一章：Hadoop概述Hadoop是一个开源的、可扩展的大数据处理框架，它的设计思想是将大规模数据分成多个块，之后分布式存储和处理这些块。
Hadoop解决了传统数据处理方法在处理大规模数据时遇到的瓶颈和性能问题。
本章将介绍Hadoop框架的基本概念和组件。
第二章：Hadoop核心组件Hadoop由两个核心组件组成，分别是Hadoop分布式文件系统(HDFS)和Hadoop MapReduce。
本章将详细介绍这两个组件的功能和工作原理，并给出相关的示例代码。
第三章：Hadoop生态系统Hadoop生态系统包括了一系列与Hadoop相关的工具和项目，如Hive、Pig、HBase等。
本章将依次介绍这些工具和项目，并解释它们在大数据处理中的作用和优势。
第四章：Hadoop集群部署搭建Hadoop集群是进行大数据处理的关键步骤。
本章将介绍Hadoop集群的搭建和配置，包括如何选择适合的硬件和操作系统、设置网络和安全参数等。
第五章：Hadoop作业调度和监控在一个大规模的Hadoop集群中，作业调度和监控是非常重要的，可以有效提高集群的利用率和性能。
本章将介绍如何使用Hadoop的作业调度和监控工具，如YARN和Hadoop Job Tracker。
第六章：Hadoop性能优化Hadoop的性能优化是提高大数据处理效率的关键。
本章将介绍一些常用的Hadoop性能优化技巧，如数据分区、压缩和并行执行等，并给出相应的实例和案例。
第七章：Hadoop问题排查与故障处理在使用Hadoop进行大数据处理的过程中，难免会遇到一些问题和故障。
本章将介绍常见的Hadoop问题和故障，并给出解决方案和排查方法，帮助读者快速定位和解决问题。
第八章：Hadoop应用实践Hadoop已经在各行各业得到了广泛应用，本章将介绍一些Hadoop在实际场景中的应用案例，如日志分析、推荐系统和图像处理等，以帮助读者更好地理解和运用Hadoop进行大数据处理。
大数据-hadoop课程-4-Hadoop集群任务提交(1)
谢谢！
➢ 2：提交jar包到集群
➢ bin/hadoop jar /data/soft/WordCount.jar WordCountApp
➢ 3：验证结果
➢ hdfs dfs -cat /out/part-r-00000
上传任务输入文件
提交jar包
验证结果
Part 03
MapReduce任务日志数据查看
对MR任务打jar包
➢ 在需要打jar包的代码上点右键
对MR任务打jxt
对MR任务打jar包
➢ 指定jar包存放的目录和名称 ➢ 最后点击finish即可
对MR任务打jar包
➢ 这样在上一步指定的目录下就有生成的jar包了
查看jar包的内容
➢ 可以直接使用压缩工具打开
➢ 查看正在运行的进程
➢ yarn application -list
➢ 停止任务
➢ yarn application -kill <application_id>
➢ 注意：
➢ 在命令行ctrl+c无法停止程序，因为程序已经提交到yarn集群运行了 ➢ yarn application -kill 不仅可以停止mr任务，只要是在yarn上运行的任务，都可以使用
➢ 启动historyserver【在所有nodemanager节点启动】
➢ 执行sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver
在MapReduce任务中增加日志
查看日志
查看日志
查看日志
查看日志
Part 04
停止yarn上的任务
如何停止yarn上的任务
hadoop课程(v2.7.5)
hadoop mr的流程 -回复
hadoop mr的流程-回复Hadoop MapReduce(Hadoop MR)是Hadoop生态系统中的一种分布式计算框架，被广泛用于大数据处理和分析。
它的流程包括作业提交、输入分片、Map阶段、Shuffle阶段、Reduce阶段以及作业完成。
下面将详细介绍Hadoop MR的流程，以帮助读者更好地理解该框架的工作原理。
1. 作业提交：Hadoop MR作业的提交是指将用户编写的MapReduce程序提交给Hadoop集群进行处理。
用户可以使用Hadoop提供的命令行工具或编程接口来提交作业，并指定作业所需的输入和输出路径、任务的配置参数等信息。
2. 输入分片：在作业提交后，Hadoop会根据用户指定的输入路径将输入数据切分成多个分片。
这些分片可以是文件的一部分或者是文件的整个内容，每个分片可由一个或多个连续的数据块组成。
分片的大小通常由Hadoop配置的块大小决定，一般为64MB或128MB。
3. Map阶段：在Map阶段，Hadoop会为每个分片创建一个Map任务，并将该分片的数据块复制到任务所在的节点上进行计算。
用户需要编写自己的Map函数，将输入分片中的每一条记录转换成键值对的形式，并将它们输出给Reduce任务。
Map任务的数量通常由Hadoop配置的分片数决定。
4. Shuffle阶段：Shuffle阶段是MapReduce中的关键步骤，它负责对Map任务的输出进行排序和归并。
在该阶段，Hadoop会将Map任务的输出按照键进行排序，并将具有相同键的记录分配给同一个Reduce任务。
这样做的目的是为了让Reduce任务可以高效地对具有相同键的所有记录进行处理。
5. Reduce阶段：在Reduce阶段，Hadoop会为每个Reduce任务分配一组具有相同键的记录，并将它们作为Reduce函数的输入。
用户需要编写自己的Reduce 函数，对这些记录进行具体的计算和处理，并将最终结果输出到指定的输出路径中。
MR操作规程
MR操作规程标题：MR操作规程引言概述：MR（MapReduce）是一种用于大规模数据处理的分布式计算模型，已经成为了当前大数据时代中最为重要的数据处理工具之一。
为了确保MR操作的高效性和准确性，制定一套规范的操作流程是至关重要的。
本文将详细介绍MR操作规程的内容，包括数据准备、任务划分、任务执行和结果处理四个部份。
一、数据准备：1.1 数据采集：根据需求，采集需要处理的数据，并确保数据的完整性和准确性。
1.2 数据清洗：对采集到的数据进行清洗，包括去除重复数据、处理缺失值和异常值等。
1.3 数据转换：将清洗后的数据进行格式转换，以适应MR操作的输入要求。
二、任务划分：2.1 输入划分：将准备好的数据划分为多个输入片段，以便并行处理。
2.2 任务划分：根据数据的特点和处理需求，将任务划分为多个子任务，以提高处理效率。
2.3 任务调度：将划分好的任务分配给可用的计算资源，并合理调度任务的执行顺序。
三、任务执行：3.1 Map阶段：每一个子任务读取对应的输入片段，通过执行Map函数将输入数据转化为中间结果。
3.2 Shuffle阶段：将Map阶段输出的中间结果按照键进行分组，并将相同键的值发送到同一个Reduce任务。
3.3 Reduce阶段：每一个Reduce任务接收到Shuffle阶段发送过来的数据，通过执行Reduce函数将中间结果合并为最终结果。
四、结果处理：4.1 结果输出：将Reduce阶段输出的结果存储到指定的位置，以便后续使用或者展示。
4.2 结果验证：对输出的结果进行验证，确保结果的准确性和完整性。
4.3 结果分析：根据需求对结果进行进一步的分析和处理，以获取更有价值的信息。
通过以上四个部份的详细阐述，我们可以清晰地了解到MR操作规程的内容和流程。
在实际应用中，遵循这套规范的操作流程，可以提高MR操作的效率和准确性，从而更好地应对大数据处理的挑战。
同时，不断优化和改进操作规程也是必要的，以适应不断发展的数据处理需求。
Hadoop大数据分析入门教程
Hadoop大数据分析入门教程第一章理解大数据分析的重要性随着信息技术的快速发展和互联网应用的广泛普及，大量的数据被不断产生和积累。
这些数据以前所未有的速度和规模增长，其中蕴含着宝贵的信息和洞察力，可以帮助企业做出更准确的决策和预测未来的趋势。
然而，由于数据量庞大、种类繁多以及处理和分析难度大的特点，如何高效地处理和分析这些大数据成为了亟待解决的问题。
第二章 Hadoop简介及其核心组件Hadoop是一个开源的分布式计算框架，被广泛应用于大数据分析领域。
Hadoop的核心组件包括Hadoop分布式文件系统（Hadoop Distributed File System, HDFS）和Hadoop分布式计算框架（Hadoop MapReduce）。
HDFS具有高度容错性和可靠性的特点，适合存储海量的数据。
而MapReduce则是一种基于分布式计算的编程模型，可以并行处理、分析和计算海量数据。
第三章 Hadoop生态系统除了HDFS和MapReduce，Hadoop还有一些其他重要的组件，构成了完整的Hadoop生态系统。
例如，Hadoop YARN（Yet Another Resource Negotiator）是一个资源管理器，负责协调和调度集群上的计算任务。
Hadoop Hive是一个基于SQL的数据仓库工具，提供了类似于关系数据库的查询语言，可以方便地进行数据查询和分析。
此外，还有Hadoop HBase、Hadoop Pig等组件，提供了更丰富的功能和更高层次的抽象。
第四章如何搭建Hadoop集群要使用Hadoop进行大数据分析，首先需要搭建一个Hadoop集群。
一个Hadoop集群由一个主节点（Master）和多个从节点（Slave）组成，它们相互协作完成数据存储和计算任务。
搭建Hadoop集群可以采用几种不同的方式，比如本地模式、伪分布式模式和完全分布式模式。
这些模式的不同在于节点的数量和部署方式，根据实际情况选择适合的模式。
hardoop教学大纲
hardoop教学大纲Hadoop教学大纲随着大数据时代的到来，Hadoop作为一种分布式计算框架，成为了处理海量数据的重要工具。
对于学习Hadoop的人来说，掌握其核心概念和技术是非常重要的。
本文将围绕Hadoop教学大纲展开，帮助读者了解Hadoop的基本知识和应用。
一、Hadoop概述1.1 Hadoop的起源和发展1.2 Hadoop的特点和优势1.3 Hadoop在大数据处理中的应用场景二、Hadoop核心组件2.1 Hadoop分布式文件系统（HDFS）2.1.1 HDFS的架构和工作原理2.1.2 HDFS的数据读写和容错机制2.2 Hadoop分布式计算框架（MapReduce）2.2.1 MapReduce的基本原理和编程模型2.2.2 MapReduce的任务调度和数据处理流程2.3 Hadoop集群管理器（YARN）2.3.1 YARN的架构和功能2.3.2 YARN的资源调度和作业管理三、Hadoop生态系统3.1 Hadoop生态系统的概述3.2 Hadoop的相关工具和组件3.2.1 Hadoop的数据导入和导出工具3.2.2 Hadoop的数据存储和查询工具3.2.3 Hadoop的数据处理和分析工具四、Hadoop的安装和配置4.1 Hadoop的安装环境和前期准备4.2 Hadoop的安装步骤和配置文件4.3 Hadoop集群的搭建和管理五、Hadoop应用开发5.1 Hadoop编程模型和API介绍5.2 Hadoop的数据输入和输出格式5.3 Hadoop的开发工具和调试技巧5.4 Hadoop的性能调优和优化策略六、Hadoop的实际应用6.1 Hadoop在互联网行业的应用案例6.2 Hadoop在金融行业的应用案例6.3 Hadoop在医疗行业的应用案例6.4 Hadoop在其他领域的应用前景七、Hadoop的未来发展7.1 Hadoop的发展趋势和挑战7.2 Hadoop与人工智能的结合7.3 Hadoop在边缘计算中的应用7.4 Hadoop生态系统的扩展和创新总结：通过本文对Hadoop教学大纲的论述，我们可以了解到Hadoop的概述、核心组件、生态系统、安装配置、应用开发以及实际应用等方面的知识。
MR操作规程
MR操作规程引言概述：MR（MapReduce）是一种用于处理大规模数据集的编程模型和算法，已经被广泛应用于分布式计算领域。
为了确保MR操作的准确性和高效性，制定一套操作规程是非常重要的。
本文将详细介绍MR操作规程的内容。
一、输入数据准备1.1 数据清洗：在进行MR操作之前，需要对输入数据进行清洗，去除无效或错误的数据，以确保数据的准确性。
1.2 数据格式化：将输入数据转换为适合MR操作的格式，如文本文件、CSV 文件或Hadoop支持的其他格式。
1.3 数据分片：将输入数据按照一定的规则进行分片，以便在分布式环境下进行并行处理。
二、Map阶段2.1 Mapper函数编写：根据具体的业务需求，编写Mapper函数，将输入数据转换为键值对的形式，以便后续的处理。
2.2 数据切片：将输入数据按照一定的规则进行切片，以便将不同的数据块分配给不同的Mapper进行处理。
2.3 数据处理：在Mapper函数中，对每个输入键值对进行处理，生成中间键值对作为输出。
三、Shuffle和Sort阶段3.1 Partitioner函数编写：根据具体的业务需求，编写Partitioner函数，将Mapper输出的中间键值对按照一定的规则进行分区。
3.2 Combiner函数编写：根据具体的业务需求，编写Combiner函数，对Mapper输出的中间键值对进行合并，以减少数据传输量。
3.3 Sort函数编写：根据具体的业务需求，编写Sort函数，对Reducer输入的中间键值对进行排序，以便进行后续的处理。
四、Reduce阶段4.1 Reducer函数编写：根据具体的业务需求，编写Reducer函数，对输入的中间键值对进行处理，生成最终的输出结果。
4.2 数据合并：将Reducer函数的输出结果合并为一个或多个文件，以便进行后续的存储或分析。
4.3 数据存储：将Reducer函数的输出结果存储到Hadoop分布式文件系统（HDFS）或其他存储介质中，以便后续的使用。
hadoop 操作手册
hadoop 操作手册Hadoop 是一个分布式计算框架，它使用 HDFS（Hadoop Distributed File System）存储大量数据，并通过 MapReduce 进行数据处理。
以下是一份简单的 Hadoop 操作手册，介绍了如何安装、配置和使用 Hadoop。
一、安装 Hadoop1. 下载 Hadoop 安装包，并解压到本地目录。
2. 配置 Hadoop 环境变量，将 Hadoop 安装目录添加到 PATH 中。
3. 配置 Hadoop 集群，包括 NameNode、DataNode 和 JobTracker 等节点的配置。
二、配置 Hadoop1. 配置 HDFS，包括 NameNode 和 DataNode 的配置。
2. 配置 MapReduce，包括 JobTracker 和 TaskTracker 的配置。
3. 配置 Hadoop 安全模式，如果需要的话。
三、使用 Hadoop1. 上传文件到 HDFS，使用命令 `hadoop fs -put local_file_path/hdfs_directory`。
2. 查看 HDFS 中的文件和目录信息，使用命令 `hadoop fs -ls /`。
3. 运行 MapReduce 作业，编写 MapReduce 程序，然后使用命令`hadoop jar my_` 运行程序。
4. 查看 MapReduce 作业的运行结果，使用命令 `hadoop fs -cat/output_directory/part-r-00000`。
5. 从 HDFS 中下载文件到本地，使用命令 `hadoop fs -get/hdfs_directory local_directory`。
6. 在 Web 控制台中查看 HDFS 集群信息，在浏览器中打开7. 在 Web 控制台中查看 MapReduce 作业运行情况，在浏览器中打开四、管理 Hadoop1. 启动和停止 Hadoop 集群，使用命令 `` 和 ``。
大数据Hadoop入门第十三讲 MR输出格式讲解
MR内置输出格式介绍
Hadoop提供了大量的内置数据输出格式，包括：MapFileOutputFormat、 SequenceFileOutputFormat、SequenceFileAsBinaryOutputFormat、 TextOutputFormat等。最常用的是TextOutputFormat。
TextOutputFormat是MR框架默认的数据输出格式，可以将计算结果以 key+"\t"+value的形式逐行输出到文本文件中，当key或者value有一个为 NullWritable或者为null的时候，当前为空的值不进行输出，只输出不为空的 值。对应的数据输出类为LineRecordWriter。分隔符有参数 mapreduce.output.textoutputformat.separator指定
MR自定义输出格式--案例
将Reduce输出的结果按照给定的数据库连接信息、输出sql语句以及其它设置 参数输出到mysql数据库中。
Hadoop快速入门
第十三讲 MR输出格式讲解
MR输出格式概述
数据输出格式(OutputFormat)用于描述MR作业的数据输出规范。MR框架 依赖数据输出格式完成输出规范检查(如检查HDFS文件目录是否存在等)，以及 提供作业结果数据输出等功能。
顶级输出格式类为：org.apache.hadoop.mapreduce.OutputFormat 顶级数据写出类为：org.apache.hadoop.mapreduce.RecordWriter
Hadoop入门教程四MR作业提交监控、输入输出控制及特性使用-北京尚学堂.docx
北京尚学堂提供上次课讲到MR重要运行参数,本次继续为大家讲解MapReduce相关提交作业并监控JobClient是用户作业与JobTracker交互的主要接口，它提供了提交作业，跟踪作业进度、访问任务报告及logs、以及获取MR集群状态信息等方法。
提交作业流程包括：检查作业的输入输出计算作业的输入分片(InputSpHt)如果需要，为DistributedCache设置必须的账户信息将作业用到的jar包文件和配置信息拷贝至文件系统(一般为HDFS)上的MR系统路径中提交作业到JobTracker,并可监控作业状态作业历史(Job History)文件会记录在er.location指定的位置，默认在作业输出路径下的logs/history/路径下。
因此历史日志默认在mapred.output.tfiz/logs/history下。
用户可以将er.location值设置为none来不记录作业历史。
使用命令来查看历史日志：1$hadoop job -history output-dir上面命令会显示作业的详细信息、失败的被kill的任务(tip)的详细信息。
使用下面命令可以查看作业更详细的信息：1 $hadoop job -history all output-dir可以使用OutputLogFilter从输出路径中过滤日志文件。
一般，我们创建应用，通过JobConf设置作业的各种属性，然后使用JobCHent提交作业并监控进度。
作业控制有时可能需要一个作业链完成复杂的任务。
这点是可以轻松实现的，因为作业输出一般都在分布式文件系统上，作业输出可以当做下个作业的输入，这样就形成了链式作业。
这种作业成功是否依赖于客户端。
客户端可以使用以下方式来控制作业的执行：runJob(JobConf):提交作业并仅在作业完成时返回submitjob(JobConf):^.交作业后立即返回一个Runningjob的引用，使用它可以查询作业状态并处理调度逻辑。
Hadoop的基本原理与使用教程
Hadoop的基本原理与使用教程Hadoop是一个开源的分布式计算框架，被广泛应用于大数据处理和分析。
它的设计目标是能够处理大规模数据集，并提供高容错性和高可靠性。
本文将介绍Hadoop的基本原理和使用教程，帮助读者更好地理解和应用这一强大的工具。
一、Hadoop的基本原理1. 分布式存储和计算：Hadoop将大规模数据集分割成多个块，并存储在分布式文件系统中，如Hadoop分布式文件系统（HDFS）。
同时，Hadoop利用分布式计算框架MapReduce将计算任务分发给集群中的多台机器进行并行处理。
2. 容错性：Hadoop通过数据冗余和自动故障恢复机制来提供高容错性。
数据冗余是指将数据复制到不同的机器上，以防止单个节点故障导致数据丢失。
自动故障恢复机制是指当某个节点发生故障时，Hadoop可以自动将任务重新分配给其他可用节点，以保证任务的顺利执行。
3. 高可靠性：Hadoop通过监控集群中的节点状态和任务执行情况，及时发现和处理故障，以提供高可靠性。
当节点出现故障时，Hadoop会自动将任务重新分配给其他可用节点，并记录任务执行的进度，以便在节点恢复后继续执行。
4. 扩展性：Hadoop的设计允许用户方便地扩展集群规模，以应对不断增长的数据量和计算需求。
用户可以根据实际情况增加或减少集群中的节点数量，以提高数据处理和计算能力。
二、Hadoop的使用教程1. 安装和配置：首先，需要下载Hadoop的安装包，并解压到本地目录。
然后，根据官方文档的指引，进行相关配置，包括设置环境变量、修改配置文件等。
配置完成后，启动Hadoop集群。
2. 数据上传：使用Hadoop提供的命令行工具或API，将需要处理的数据上传到HDFS中。
可以使用命令"hadoop fs -put"将本地文件上传到HDFS中的指定目录。
3. 编写MapReduce程序：MapReduce是Hadoop的核心计算框架，用户可以通过编写自定义的Map和Reduce函数来实现具体的计算逻辑。
Hadoop基础入门指南
Hadoop基础入门指南Hadoop是一个基于Java的开源分布式计算平台，能够处理大规模数据存储和处理任务。
它是处理大数据的一种解决方案，被广泛应用于各种领域，例如金融、医疗、社交媒体等。
本文将介绍Hadoop的基础知识，帮助初学者快速入门。
一、Hadoop的三大模块Hadoop有三个核心模块，分别是HDFS（Hadoop分布式文件系统）、MapReduce、和YARN。
1. HDFS（Hadoop分布式文件系统）HDFS是Hadoop的存储模块，它可以存储大量的数据，并在多台机器之间进行分布式存储和数据备份。
HDFS将文件切割成固定大小的块，并复制多份副本，存储在不同的服务器上。
如果某个服务器宕机，数据仍然可以从其他服务器中获取，保障数据的安全。
2. MapReduceMapReduce是Hadoop的计算模块，它可以对存储在HDFS上的大量数据进行分布式处理。
MapReduce模型将大数据集划分成小数据块，并行处理这些小数据块，最后将结果归并。
MapReduce模型包含两个阶段：Map阶段和Reduce阶段。
Map阶段：将输入的大数据集划分成小数据块，并将每个数据块分配给不同的Map任务处理。
每个Map任务对数据块进行处理，并生成键值对，输出给Reduce任务。
Reduce阶段：对每个键值对进行归并排序，并将具有相同键的一组值传递给Reduce任务，进行汇总和计算。
3. YARNYARN是Hadoop的资源管理器，它负责分配和管理Hadoop集群中的计算资源。
YARN包含两个关键组件：ResourceManager和NodeManager。
ResourceManager：管理整个集群的资源，包括内存、CPU等。
NodeManager：运行在每个计算节点上，负责监控本地计算资源使用情况，并与ResourceManager通信以请求或释放资源。
二、Hadoop的安装与配置在开始使用Hadoop之前，需要进行安装和配置。
hadoop监控指标
hadoop监控指标
Hadoop监控指标是用于评估和监控Hadoop各个组件工作状态和性能的重要指标。
它
们涵盖了集群、节点、任务和作业等多个方面，阐明了Hadoop集群的各个层次的健康状况。
本文将就Hadoop监控指标进行详细解析。
（一）集群监控指标
1. 磁盘使用率：指磁盘当前使用容量与总容量之比。
2. 内存使用率：指集群节点内存当前使用量占总量的百分比。
3. CPU利用率：指CPU的使用情况，即CPU使用的时间占总时间的百分比。
4. 网络带宽利用率：指集群中节点之间进行网络通信时所占用带宽，它的计算方法
通常是最大传输速率和当前传输速率之比。
1. 任务运行状态：包括任务是否正在运行、是否已完成、是否失败等情况。
2. 任务运行时间：指任务运行的时间，一般是从任务提交开始到任务完成或失败结
束的时间。
3. 任务间传输的数据量：指任务之间传输的数据量，对性能评估和优化很有帮助，
它的计算方法通常是在任务完成后计算输入和输出数据的大小差异。
4. 任务效率：指任务运行的效率，一般由输入和输出数据大小差异、任务运行时间、任务使用的资源等因素综合评估。
综上所述，Hadoop监控指标是非常重要的，它能够帮助管理员和开发人员更好地了解集群的状态和性能，并进行相应的优化和改进。
因此，在Hadoop集群的使用过程中，我们应该时刻关注这些监控指标，以便第一时间发现并解决问题。
Hadoop入门教程(三) MR重要运行参数-北京尚学堂
北京尚学堂提供上次课讲到MapReduce用户编程接口，本次继续为大家讲解MapReduce相关Job ConfigurationJobConf是MR任务的配置对象，也是描述MR任务在Mapreduce框架中如何执行的主要途径，框架将如实的以该对象包含的信息来执行MR任务，但要注意以下特殊情况：∙一些配置参数被管理员在hadoop相关配置文件中(比如core-site.xml,mapred-site.xml)设置为final，则不能被任务参数值改变。
∙有一些参数通过方法可以直接设定，如通过setNumReduceTasks(int)等设定。
但是一些其他参数和框架内部、任务配置有更复杂的关系，所以设定更为复杂，比如要通过setNumMapTasks(int)来进行设定。
最典型的，JobConf一般应用在确定Mapper、Combiner(如果使用的话)、Partitioner、Reducer、InputFormat、OutputFormat以及OutputCommitter的实现类上。
JobConf也可以用来通过setInputPaths(JobConf, Path…)/addInputPath(JobConf, Path),或者setInputPaths(JobConf, String)/addInputPaths(JobConf, String)指定输入路径集合，通过setOutputPath(Path)设置任务结果输出路径。
JobConf也会用来指定一些可选的配置（一般使用在优化或者特殊分析用途）。
比如指定作业使用的Comparator(比较器，用于排序或者分组);使用 DistributedCache缓存一些必须的文件;指定作业过程中数据和/或者作业结果是否被压缩和怎样压缩。
也可以通过setMapDebugScript(String)/setReduceDebugScript(String)（还没用过:(）对作业进行debug;通过setMapSpeculativeExecution(boolean)/setReduceSpeculativeExecution(boolean)指定任务执行中是否开启推测执行；通过setMaxMapAttempts(int)/setMaxReduceAttempts(int)设置每个任务的最大尝试次数；通过setMaxMapTaskFailuresPercent(int)/setMaxReduceTaskFailuresPercent(int)设置MR任务(map/reduce)可容忍的失败比率。
hadoop mr的流程
hadoop mr的流程Hadoop MapReduce是一个用于处理大规模数据集的分布式计算框架，它在大数据处理领域中被广泛应用。
本文将详细介绍Hadoop MapReduce的流程，以帮助读者更好地理解这一技术的工作原理。
一、数据切片与分发在Hadoop MapReduce中，输入数据被切分成多个数据块，每个数据块称为一个数据切片。
数据切片的大小通常由Hadoop配置中的参数决定，这样可以确保每个数据切片都能够被一个Map任务处理。
一旦数据被切分成数据切片，Hadoop会将这些数据切片分发到可用的计算节点上。
这个过程通常是由Hadoop的分布式文件系统（HDFS）完成的，它负责将数据切片复制到集群中的不同节点上，以实现数据的冗余存储和高可用性。
二、Map阶段在Map阶段，每个数据切片都会由一个Map任务处理。
Map任务是Hadoop中的一个基本计算单元，它负责将输入数据切片转换为键值对的形式，并将这些键值对传递给Reduce任务进行后续处理。
Map任务的数量通常由集群的规模和数据切片的数量决定。
每个Map任务都是独立运行的，它们可以在集群中的不同节点上并行执行，以加快数据处理的速度。
三、Shuffle与Sort阶段在Map阶段完成后，Hadoop会自动对Map任务的输出进行Shuffle与Sort操作。
Shuffle过程负责将Map任务的输出按照键进行分组，以便后续的Reduce任务能够更高效地处理相同键的数据。
Sort过程则是对每个分组内的键值对进行排序，以确保Reduce任务能够按照预期的顺序处理数据。
排序操作可以根据键的自然顺序进行，也可以根据用户自定义的比较器进行。
四、Reduce阶段在Shuffle与Sort阶段完成后，Reduce任务会对每个分组的数据进行处理。
Reduce任务接收到的输入是一个键和与之相关联的一组值，它可以对这些值进行聚合、计算或其他操作，并将结果输出。
Reduce任务的数量通常由用户指定，它们可以在集群中的不同节点上并行执行，以加快数据处理的速度。
hadoop mr的流程 -回复
hadoop mr的流程-回复Hadoop MapReduce (Hadoop MR) 是一个用于处理大数据的分布式计算框架。
它通过将大规模数据集拆分成小的数据块，并将其分发到集群中的多台计算机进行处理，从而实现高效的数据处理。
在这篇文章中，我们将逐步介绍Hadoop MapReduce 的流程。
1. 数据准备：在使用Hadoop MapReduce 进行数据处理之前，首先需要准备好待处理的数据集。
数据可以存储在Hadoop 分布式文件系统（Hadoop Distributed File System，HDFS）或其他支持的文件系统中。
确保数据分布均匀、可访问，并以适合的格式存储。
2. 编写Map 和Reduce 函数：Map 和Reduce 是Hadoop MapReduce 模型的核心部分。
Map 函数负责将输入数据切分成一系列key-value 对，并将它们映射到中间结果。
Reduce 函数则负责对中间结果进行聚合和处理，最终生成最终结果。
编写这两个函数需要根据实际需求来实现数据的切分和聚合逻辑。
通常情况下，Map 函数和Reduce 函数是用户根据自己的业务需求自定义的，可以使用Java、Python、C++ 等编程语言来实现。
3. 配置和启动作业：在进入MapReduce 的实际处理阶段之前，需要进行一些配置和作业的启动工作。
这包括设置输入路径和输出路径，指定处理逻辑的Map 和Reduce 函数，以及一些其他参数的配置。
通常，Hadoop 提供了一个命令行工具，如`hadoop jar`，用于提交和启动MapReduce 作业。
用户需要通过该命令行工具指定输入、输出路径，指定Map 和Reduce 函数的类和路径，然后启动作业。
4. 切分和分发数据：一旦MapReduce 作业启动，Hadoop 就会自动将输入数据切分成多个数据块，并将这些数据块分发给集群中的计算节点。
这样每个计算节点就可以并行地处理自己分配到的数据块。
019.Hadoop MapReduce原理
Hadoop MapReduce原理
job初始化
最后，App master调用OutputCommitter的 setupJob()方法，默认是 FileOutputCommimter，主要是创建output 目录和临时工作目录。
Hadoop MapReduce原理
task资源指派
如果job没有指定为uber task，app master从 rm处为所有m和r任务请求容器。先发起map 请求，优先级高于reduce，因为所有map都 要在reduce的sort阶段启动前完成。对 reduce的请求只有在5%的map任务完成后才 会发起。
Hadoop MapReduce原理
Job初始化
启用ResourceManager程序的JVM远程调试
6.设置eclipse的app远程调试选项，选择run--> debug
configuration...->new remote deug...->socket attach -> 指定远程服务器ip和端口 ip:xx | port:8000 7.单步进行调试工作. 8.调试完成后记得在服务器上的远程调试选项关 闭。export YARN_RESOURCEMANAGER_OPTS =
Hadoop MapReduce原理
MapReduce执行三步走
Hab的运行分析
client提交mr job rm协调资源分配 nm启动并监控container app master协调task app master和task均由rm调度、由nm管理 hdfs用于在其他entity间共享job文件
Hadoop MapReduce原理
task资源指派
hadoop提交作业分析
Hadoop提交作业流程分析bin/hadoop jar xxx.jar mainclass args ……这样的命令，各位玩Hadoop的估计已经调用过NN次了，每次写好一个Project或对Project做修改后，都必须打个Jar包，然后再用上面的命令提交到Hadoop Cluster上去运行，在开发阶段那是极其繁琐的。
程序员是“最懒”的，既然麻烦肯定是要想些法子减少无谓的键盘敲击，顺带延长键盘寿命。
比如有的人就写了些Shell脚本来自动编译、打包，然后提交到Hadoop。
但还是稍显麻烦，目前比较方便的方法就是用Hadoop eclipse plugin，可以浏览管理HDFS，自动创建MR程序的模板文件，最爽的就是直接Run on hadoop了，但版本有点跟不上Hadoop的主版本了，目前的MR模板还是0.19的。
还有一款叫Hadoop Studio的软件，看上去貌似是蛮强大，但是没试过，这里不做评论。
那么它们是怎么做到不用上面那个命令来提交作业的呢？不知道？没关系，开源的嘛，不懂得就直接看源码分析，这就是开源软件的最大利处。
我们首先从bin/hadoop这个Shell脚本开始分析，看这个脚本内部到底做了什么，如何来提交Hadoop作业的。
因为是Java程序，这个脚本最终都是要调用Java来运行的，所以这个脚本最重要的就是添加一些前置参数，如CLASSPATH等。
所以，我们直接跳到这个脚本的最后一行，看它到底添加了那些参数，然后再逐个分析（本文忽略了脚本中配置环境参数载入、Java查找、cygwin处理等的分析）。
#run itexec "$JAVA"$JAVA_HEAP_MAX $HADOOP_OPTS-classpath "$CLASSPATH"$CLASS "$@"从上面这行命令我们可以看到这个脚本最终添加了如下几个重要参数：JAVA_HEAP_MAX、HADOOP_OPTS、CLASSPATH、CLASS。
hadoopmr数据处理流程
hadoopmr数据处理流程Hadoop MapReduce 数据处理流程Hadoop MapReduce 是一种用于大规模数据处理的分布式计算框架。
它的核心思想是将数据处理任务分割成多个更小的子任务，并在多台计算机上并行处理这些子任务，最后将结果合并得到最终的输出。
Hadoop MapReduce 的数据处理流程主要包括数据切分、映射、排序与分区、规约、洗牌与排序以及最终输出。
首先，输入的数据被切分成多个数据块，并分布在不同的计算节点上。
然后，Map 阶段开始，每个计算节点上的 Map 任务将独立地处理它被分配到的数据块。
在 Map 阶段，开发者需要自定义一个 Map 函数，这个函数将读取输入数据，进行处理，并按照一定的规则生成中间键值对。
生成的中间结果会经过排序与分区阶段进行重新组织。
排序的目的是为了方便后续的规约和洗牌操作。
分区将中间结果按照键的值进行分组，以确保相同键的值被发送到同一个 Reduce 任务中。
接下来是规约阶段，也称为 Combiner 阶段。
该阶段的目的是在 Map 阶段的输出结果中对相同键的值进行合并和聚合，以减少数据传输量和计算负载。
洗牌与排序阶段负责将 Map 阶段输出的中间键值对根据键进行重新分区和排序。
这个阶段的目的是为了将具有相同键的值发送到同一个 Reduce 任务中。
最后，进入 Reduce 阶段，每个 Reduce 任务将获得一个或多个分区的中间键值对，并按照键的顺序对它们进行处理。
同样，开发者需要自定义一个 Reduce 函数来处理中间结果，并生成最终的输出。
整个数据处理流程中，Hadoop MapReduce 提供了自动化的任务调度、容错和数据传输等功能，使得大规模数据处理变得更加高效和可靠。
同时，由于其并行计算的特性，使得处理大规模数据成为可能。
总之，Hadoop MapReduce 数据处理流程通过将大规模数据切分为小的子任务，并结合映射、排序、分区、规约和洗牌等操作，实现了高效的并行计算和数据处理。
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北京尚学堂提供上次课讲到MR重要运行参数，本次继续为大家讲解MapReduce相关提交作业并监控JobClient是用户作业与JobTracker交互的主要接口，它提供了提交作业，跟踪作业进度、访问任务报告及logs、以及获取MR集群状态信息等方法。
提交作业流程包括：∙检查作业的输入输出∙计算作业的输入分片(InputSplit)∙如果需要，为DistributedCache设置必须的账户信息∙将作业用到的jar包文件和配置信息拷贝至文件系统（一般为HDFS）上的MR系统路径中∙提交作业到JobTracker，并可监控作业状态作业历史(Job History)文件会记录在er.location指定的位置，默认在作业输出路径下的logs/history/路径下。
因此历史日志默认在mapred.output.dir/logs/history下。
用户可以将er.location值设置为none来不记录作业历史。
使用命令来查看历史日志:1 $hadoop job -history output-dir上面命令会显示作业的详细信息、失败的被kill的任务（tip）的详细信息。
使用下面命令可以查看作业更详细的信息：1 $hadoop job -history all output-dir可以使用OutputLogFilter从输出路径中过滤日志文件。
一般，我们创建应用，通过JobConf设置作业的各种属性，然后使用JobClient提交作业并监控进度。
作业控制有时可能需要一个作业链完成复杂的任务。
这点是可以轻松实现的，因为作业输出一般都在分布式文件系统上，作业输出可以当做下个作业的输入，这样就形成了链式作业。
这种作业成功是否依赖于客户端。
客户端可以使用以下方式来控制作业的执行：∙runJob(JobConf):提交作业并仅在作业完成时返回∙submitJob(JobConf):提交作业后立即返回一个RunningJob的引用，使用它可以查询作业状态并处理调度逻辑。
∙JobConf.setJobEndNotificationURI(String):设置作业完成时通知你也可以使用Oozie来实现复杂的作业链。
作业输入下面讲作业输入的内容。
InputFormat描述MR作业的输入信息。
InputFormat有以下作用:1.验证作业的输入信息2.将输入文件拆分为逻辑上的输入分片(InputSplit),每个输入分片被分配到一个独立的Mapper3.提供RecordReader实现类从输入分片中搜集输入记录供Mapper处理基于文件的InputFormat实现类即FileInputFormal是通过计算输入文件的总大小(以字节为单位)来分裂成逻辑分片的。
然而文件系统的块大小又作为输入分片大小的上限，下限可以通过mapred.min.split.size来设定。
基于输入大小进行逻辑分片机制在很多情况下是不适合的，还需要注意记录边界。
在这些情况下，应用应该实现RecordReader来处理记录边界，为独立的mapper任务提供面向行的逻辑分片。
TextInputFormat是默认的输入格式。
如果作业输入格式为TextInputFormat，MR框架可以检测以.gz扩展名的输入文件并自动使用合适的压缩算法来解压文件。
特别注意的是，.gz格式的压缩文件不能被分片，每个文件作为一个输入分片被一个mapper处理。
输入分片(InputSplit)InputSplit的数据会被一个独立的mapper来处理。
一般输入分片是对输入基于面向字节为单位的。
可以使用RecordReader来处理提供面向行的输入分片。
FileSplit是默认的InputSplit,通过设置map.input.file设置输入文件路径。
RecordReaderRecordReader从InputSplit读入数据对。
RecordReader将InputSplit提供得面向字节的的输入转换为面向行的分片给Mapper实现类来处理。
RecordReader的责任就是处理行边界并以kv方式将数据传给mapper作业。
作业输出OutFormat描述作业的输出信息。
MR框架使用OutputFormat来处理：∙验证作业的输出信息。
例如验证输出路径是否存在.∙提供RecordWriter实现来写作业的输出文件。
输出文件存储在文件系统中。
TextOutputFormat是默认的输出格式。
OutputCommitterOutputCommitter是MR作业的输出提交对象。
MR框架使用它来处理：∙初始化时准备作业。
例如，作业初始化时创建临时输出路径。
作业准备阶段通过一个独立的任务在作业的PREP状态时完成，然后初始化作业的所有任务。
一旦准备阶段完成，作业状态切换到Running状态。
∙作业完成后清理作业。
例如，在作业完成后清理输出临时路径。
作业清理阶段通过一个独立的任务在作业最后完成。
作业在清理阶段完成后设置为成功/失败/中止。
∙设置任务的临时输出。
任务准备阶段在任务初始化时作为同一个任务的一部分。
∙检查任务是否需要一个提交对象。
目的是为了在任务不需要时避免一个提交过程。
∙提交任务输出。
一旦任务完成，如果需要的话，任务将提交其输出物。
∙销毁任务的提交。
如果任务失败或者被中止，输出将被清理。
如果不能被清理（如异常的块），与该任务相同的任务id会启动并处理清理。
FileOutputCommitter是默认的OutputCommiter实现。
作业准备及清理任务占用同一个TaskTracker 上空闲的map或者reduce槽。
作业清理任务、任务清理任务以及作业准备任务按照该顺序拥有最高的优先级。
任务副作用文件在一些应用中，任务需要创建和/或写入文件，这些文件不同于实际的作业输出文件。
在这种情况下，相同的2个Mapper或者Reducer有可能同时运行（比如推测执行的任务），并在文件系统上尝试打开和或者写入相同文件或路径。
所以你必须为每个任务的执行使用唯一名字（比如使用attapid，attempt2007092218120001m000000_0）。
为了避免这样的情况，当OutputCommiter为FileOutputCommiter时，MR框架通过${mapred.work.output.dir}为每个任务执行尝试维护一个特殊的路径：${mapred.output.dir}/temporary/${taskid}，这个路径用来存储任务执行的输出。
在任务执行成功完成时，${mapred.output.dir}/temporary/${taskid} 下的文件被移到${mapred.output.dir}下。
当然框架丢弃不成功的任务执行的子路径。
这个进程对用户应用透明。
MR应用开发者可以利用这个特性在执行过程中通过FileOutputFormat.getWorkOutputPath()在${mapred.work.output.dir} 下创建需要的site files，框架会像成功的任务试执行那样处理，这样就避免为每个试执行任务取唯一名字。
注意：特殊试执行任务执行过程中${mapred.work.output.dir} 值实际是${mapred.output.dir}/temporary/${taskid}，该值被框架定制。
所以直接在FileOutputFormat.getWorkOutputPath()返回的路径中创建site－files，来使用这个特性。
对于只有mapper的作业，side－files将直接进入hdfs。
RecordWriterRecordWriter将输出的kv值写入输出文件。
RecordWriter实现类将作业输出写入文件系统。
其他特性提交作业到队列用户提交的作业到队列中，队列是一个作业的集合，允许MR提供一些特定功能。
队列使用ACL控制哪些用户提交作业。
队列一般和Hadoop Scheduler调度器一起使用。
Hadoop 安装后默认配置了名称为default的队列，这个队列是必须的。
队列名称可以在hadoop配置文件中s属性里配置。
一些作业调度器比如Capacity Scheduler支持多个队列。
作业可以通过或者通过setQueueName(Stirng)设置队列名称，这是可选的。
如果作业名称没有设置队列名称，则提交到default的队列中。
计数器Counters计数器用来描述MR中所有的计数，可以是MR框架定义也可以是应用提供。
每个计数器可以是任何Enum类型。
一组特定的Enum被聚合成一个组即为Counters.Group.应用可以定义Enum类型的计数器，并可以通过Reporter.incrCounter(Enum,long或者Reporter.incrCounter(String,String,long在map和或者reduce中更新这个计数器的值。
然后这些计数器统一被框架聚合。
DistributedCacheDistributedCache可以高效地将应用明细、大的只读文件发布。
DistributedCache是MR框架提供的缓存文件（如文本、压缩包、jar包等）的高效工具。
应用需要在JobConf里使用hdfs://指定地址进行缓存。
这些文件必须在文件系统中已经存在。
MR作业的任务在某个节点上执行前，MR框架会拷贝必需的文件到这个节点。
特别说明的是，作业必需的所有文件只需要拷贝一次，支持压缩包，并在各个节点上解压，有助于提高MR执行效率。
DistributedCache会跟踪所有缓存文件的修改时间戳。
作业执行过程中应用或者外部不应该修改被缓存的文件。
通常，DistributedCache被用来缓存简单、只读的数据或者文本文件以及像压缩包/jar包等复杂文件。
压缩包比如zip\tar\tgz\tar.gz文件到节点上被解压。
所有文件都有执行权限。
属性 mapred.cache.{files|archives}配置的文件和包等可以被发布，多个文件可以使用“,”来分隔。
也可以调用 DistributedCache.addCacheFile(URI,conf)或者DistributedCache.addCacheArchive(URI,conf) ，DistributedCache.setCacheFiles(URIs,conf)/DistributedCache.setCacheArchives(URIs,conf) 设置，其中URI为hdfs://host:port/absolute-path#link-name形式。
如果使用streaming方式，可以通过 -cacheFile/-cacheArchive来设置。