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mapreduce报错：java.io.IOException: Split metadata size exceeded 10000000

Job init failed org.apache.hadoop.yarn.executions.YarnRuntimeException: java.io.IOException:Split metadata...mapreduce.job.split.metainfo.maxsize 参数默认设置1千万导致的。...这就要从 mapreduce.job.split.metainfo.maxsize 参数的含义说起： job.splitmetainfo该文件记录split的元数据信息，如input文件过多，记录的文件结构信息超出默认设置就会报错...因为计算的hive表超过5万个分区，数据量超过8千亿，存储在HDFS上面的数据文件超过140万个， mapreduce.job.split.metainfo.maxsize默认的10M大小不足以记录这些元数据...二、修复方法 在mapred-site.xml配置文件中： 修改参数mapreduce.jobtracker.split.metainfo.maxsize =200000000（200M）  然后，重启

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Hadoop MapReduce中的InputSplit

HDFS以固定大小的Block为基本单位存储数据，而对于MapReduce而言，其处理单位是InputSplit。 1. Block 块是以block size进行划分数据。...假设我们的集群中block size是128MB，每个逻辑记录大约100MB（假设为巨大的记录）。所以第一个记录将完全在一个块中，因为记录大小为100MB小于块大小128 MB。...当MapReduce作业客户端计算InputSplit时，它会计算出块中第一个记录的开始位置和最后一个记录的结束位置。...下图显示了数据块和InputSplit之间的关系： ? 块是磁盘中的数据存储的物理块，其中InputSplit不是物理数据块。它只是一个逻辑概念，并没有对实际文件进行切分，指向块中的开始和结束位置。...InputSplit的开始位置可以在一个块中开始，在另一个块中结束。

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    MongoDB中MapReduce使用

    玩过Hadoop的小伙伴对MapReduce应该不陌生，MapReduce的强大且灵活，它可以将一个大问题拆分为多个小问题，将各个小问题发送到不同的机器上去处理，所有的机器都完成计算后，再将计算结果合并为一个完整的解决方案...本文我们就来看看MongoDB中MapReduce的使用。...---- mapReduce MongoDB中的MapReduce可以用来实现更复杂的聚合命令，使用MapReduce主要实现两个函数：map函数和reduce函数，map函数用来生成键值对序列，map...，接收两个参数，对应emit方法的两个参数，这里使用了Array中的sum函数对price字段进行自加处理，options中定义了将结果输出的集合，届时我们将在这个集合中去查询数据，默认情况下，这个集合即使在数据库重启后也会保留...，并且保留集合中的数据。

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    Mapreduce中的Mapper&reducer

    分布式文件系统中的mapreduce是Hadoop的基础数据存储方式。数据的存取在计算机中以以静态的状态存在。静态区和常量区以及本地方法栈和程序计数器都是高效的计算机内存。...Java中的编程技术Map数据结构节点元素涉及到大量的key-value. 数据项集合entryset筛选重复的key-value数据项。数组在编程中是基础的数据结构。...指针和数据基于数组，key&value设计在Map元素中。namenode统计整个分布式文件系统的节点名称。节点名称列表会服务于数据服务助手datanodehelper选择相应的集群中的主机。...masternode备份为数据节点 datanode slave.任务分配承接用户请求，作业调度处理数据的初始化方式。mapreduce的数据统计处理结果以片段的方式构建主机节点的查找。...C++中的虚表存取函数指针，回调接口维护虚表中的函数指针调用。Hadoop集群搭建有主节点masternode,备份节点datanode slave.

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    Hadoop中MapReduce应用（1）

    MapReduce应用1 1.在IDEA工具中新建一个空白的Maven工程，导入依赖--根据自己工程的hadoop版本而定 ...; import java.io.IOException; /** * 统计单词出现的次数 * 这部分简单的输入是由mapreduce自动读取进来的 * 简单的统计单词出现的次数 * 参数一...：KEYIN 默认情况下,是MapReduce所读取到的一行文本的起始偏移量,Long类型,在Hadoop中有其自己的序列化类LongWriterable 相当于获取到读取的光标--读取到哪里了...* 参数二：VALUEIN 默认情况下,是MapReduce所读取到的一行文本的内容,Hadoop中序列化类型为Text 就是一行字符串 * 参数三：KEYOUT 是用户自定义逻辑处理完成后输出的...; import java.io.IOException; /** * 统计单词出现的规约（总计） * 参数一：KEYIN Text,代表某个单词出现的名称,例如hello * 参数二：VALUEIN

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    MapReduce 中的两表 join 几种方案简介

    这样，我们可以将小表复制多份，让每个map task内存中存在一份（比如存放到hash table中），然后只扫描大表：对于大表中的每一条记录key/value，在hash table中查找是否有相同的...因而可将小表中的key保存到BloomFilter中，在map阶段过滤大表，可能有一些不在小表中的记录没有过滤掉（但是在小表中的记录一定不会过滤掉），这没关系，只不过增加了少量的网络IO而已。...这种应用需求在join操作中很常见，比如，希望相同的key中，小表对应的value排在前面。...of Maryland, College Park （2） 书籍《Hadoop In Action》page 107~131 （3） mapreduce的二次排序 SecondarySort：...2、setup() 方法起到一个mapreduce前的初始化的工作，他的作用是从 context 中 获取main中存入的配置文件字符串，并用来构建一个hashmap，放在map外面， 每个node

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    MapReduce编程初级实践_mapreduce的执行流程

    要求读取所有文件中的整数，进行升序排序后，输出到一个新的文件中，输出的数据格式为每行两个整数，第一个数字为第二个整数的排序位次，第二个整数为原待排列的整数。...考虑到MapReduce的Shuffle过程会将相同的Key值放在一起，所以可以将Map结果的Key值设置成待连接的列，然后列中相同的值就自然会连接在一起了。...具体而言，就是是左表的parent列和右表的child列设置成Key，则左表中child（即为结果中的grandchild）和右表中的parent（即为结果中的grandparent）。...为了区分输出中的左、右表，需要在输出的value-list中再加入左、右表的信息，比如，在value的String最开始处加上字符1表示左表，加上字符2表示右表。...取出每个Key的value-list进行解析，将右表中的child放入一个数组，左表中的parent放入另一个数组，然后对两个数组求笛卡尔积就是最后的结果。

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    Kubernetes中从头开始构建MapReduce

    另一个观察结果是，映射部分通常是两个部分中更昂贵的阶段，因此，通常映射器比归约器多。 希望已经让你相信 MapReduce 是一个合理的想法，让我们看看 MapReduce 论文如何解决词频问题。...配置处理输入输出、格式以及可用于 MapReduce 作业的资源数量。 在不到 100 行代码中，我们可以通过利用 1000 台机器来解决单词计数问题！...当 mapper 完成所有输入的处理后，它将已排序的键值对保存到 NFS 存储中的中间文件中，reducer 将从该中间文件中读取这些键值对进行最终处理。...有两件事我们可以确信：中介文件中的键按键排序，如果某中介文件中存在键 A，则我们可以保证键 A 不会出现在分配给其他 reducers 程序的任何文件中。...MapReduce 论文提出了我已经在我的实现中跳过的几个额外的优化。聪明的读者可能已经能够提出一些优化 - 例如，我们可以在 mapper 中选择性地进行一些缩减，不是吗？

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    Hadoop 中利用 mapreduce 读写 mysql 数据

    有时候我们在项目中会遇到输入结果集很大，但是输出结果很小，比如一些 pv、uv 数据，然后为了实时查询的需求，或者一些 OLAP 的需求，我们需要 mapreduce 与 mysql 进行数据的交互，...通过DBInputFormat类把数据库表数据读入到HDFS，根据DBOutputFormat类把MapReduce产生的结果集导入到数据库表中。...至少在我的 0.20.203 中的 org.apache.hadoop.mapreduce.lib 下是没见到 db 包，所以本文也是以老版的 API 来为例说明的。...3、运行MapReduce时候报错：java.io.IOException: com.mysql.jdbc.Driver，一般是由于程序找不到mysql驱动包。...，此测试用例将一个表中的数据复制到另一张表中 * 实际当中，可能只需要从 mysql 读，或者写到 mysql 中。

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    mapreduce中shuffle中两种排序算法

    shuffle阶段分为 1. map shuffle也称为shuffle writer, 每个map 处理分配的split, 然后写入到环形缓冲区中，当缓冲区中的数据达到 一定比率，...就会开启线程将缓冲区中的数据写入文件，称为spill, spill 同时会对数据进行分区、排序、合并操作，然后写入到文件，这是一个边写缓冲区，边spill的过程，中间可能会产生多个文件，只到map 读取数据完毕会将...2. reduce shuffle 也称为shuffle reader, 待map阶段执行完成，每个reducer开启若干线程 从所有的map阶段输出的索引文件与数据文件获取对应的分区数据，若内存足够则存放在内存中...，否则输出到磁盘，在这个过程中还会同时对内存、 磁盘数据进行合并（merge）、排序，最终形成一个有序的大文件，提供给reduce执行。...start], 每一次遍历找到tmp在数组中的位置m使得，数组左边的数据小于等于tmp,右边的数据大于tmp, 然后将数组分为[start,m-1],[m+1,end]两部分，然后分别遍历，如此递归下去最终使

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    Eclipse下Hadoop的MapReduce开发之MapReduce编写

    package mapreducetest; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import...import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Job...; import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat...; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.TextOutputFormat...，第二个参数是该key对应的所有的value集合，第三个是reducer的上下文          * 说明：与map不同的这里是对map处理后的数据进行的调用，当map处理后的key有重复时，这里传进来的

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    MapReduce中的Combiner函数的作用和使用场景

    MapReduce中的Combiner函数的作用和使用场景 在MapReduce中，Combiner函数是在Map阶段输出结果传递给Reduce阶段之前进行的一个局部汇总操作。...它的作用是减少Shuffle过程中传输的数据量，从而减轻Reduce任务的负载。...这样可以减少Shuffle过程中传输的数据量，从而降低网络传输的开销，并且减轻Reduce任务的负载，提高整个MapReduce作业的性能。...通过使用Combiner函数，在Map阶段的输出结果中进行局部汇总，减少了Shuffle过程中传输的数据量。最终的输出结果中，每个单词的出现次数被正确地统计出来。...通过这个案例，我们可以更好地理解Combiner函数的作用和使用场景。它可以在Map阶段进行局部汇总，减少Shuffle过程中的数据传输量，从而提高MapReduce作业的性能。

    40400

    Eclipse下Hadoop的MapReduce开发之mapreduce打包

    以上篇博客的项目为例。找到MapReduceTest类中的main方法。... Configuration(), new MapReduceTest(), args);             System.exit(res); } 保存后在项目上右键，选择Export，在弹出的对话框中找到...点击next，在jar file里写上导出的路径和文件名 ? 点击next，使用默认选择，再点击next，在最下面的Main class处选择项目里的MapReduceTest ?...测试：     1、打开安装hadoop的机器，将刚才打包的文件复制上去。然后找到hadoop的文件夹，在根路径下建立一个文件名称为mylib，然后将刚才复制的jar拷贝进去。     ...，需要修改源码中的run方法，如下： //设置日志文件路径（hdfs路径） FileInputFormat.setInputPaths(job,  new Path(arg0[1])); //设置结果输出路径

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    Hadoop学习笔记—12.MapReduce中的常见算法

    在MapReduce中，以求最大最小值为例，从N行数据中取出一行最小值，这就是一个典型的选择操作。 　　...在MapReduce中，以前面的处理手机上网日志为例，在日志中的11个字段中我们选出了五个字段来显示我们的手机上网流量就是一个典型的投影操作。 　　（7）分组：Group By XXXX ? 　　　　...在MapReduce中，分组类似于分区操作，以处理手机上网日志为例，我们分为了手机号和非手机号这样的两个组来分别处理。 　　（8）多表连接 ? 　　（9）单表关联 ?...（2）TreeMap中的put方法 　　在TreeMap的put()的实现方法中主要分为两个步骤，第一：构建排序二叉树，第二：平衡二叉树。 　　...依次将map方法中传入的数据放入TreeMap中，并依靠红黑色的平衡特性来维持数据的有序性。

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