hadoop 예제

맵 단계 실행이 성공적으로 완료되면 맵 단계에서 생성된 키-값 쌍을 입력으로 가져온 다음 알파벳 순으로 정렬하는 순서대로 섞기 단계가 자동으로 실행됩니다. WordCount 예제 코드에서 셔플 단계가 실행되면 출력은 다음과 같이 표시됩니다 – 유출이 진행되는 동안 유출 임계값을 초과하면 유출이 완료될 때까지 컬렉션이 계속됩니다. 예를 들어 mapreduce.map.sort.spill.percent가 0.33으로 설정되어 있고 유출이 실행되는 동안 버퍼의 나머지가 채워지면 다음 유출에는 수집된 모든 레코드 또는 버퍼의 0.66이 포함되며 추가 유출이 발생하지 않습니다. 즉, 임계값은 차단이 아닌 트리거를 정의합니다. 참고: 스트리밍 작업을 실행하는 동안 “mapreduce” 매개변수의 이름이 변환됩니다. 점 (. ) 은 밑줄 (_)이 됩니다. 예를 들어 mapreduce.job.id mapreduce_job_id가 되고 mapreduce.job.jar가 mapreduce_job_jar가 됩니다. 스트리밍 작업의 매퍼/감속기의 값을 얻으려면 밑줄이 있는 매개 변수 이름을 사용합니다.

예를 들어 “코끼리는 동물입니다”라는 문장을 고려하면 됩니다. WordCount 예제의 매퍼 단계는 문자열을 개별 토큰 즉, 단어로 분할합니다. 이 경우 전체 문장은 아래와 같이 값 1이있는 5 개의 토큰 (각 단어마다 하나씩)으로 분할됩니다 – 매퍼 작업은 공간을 기반으로 입력 텍스트를 토큰화하고 단어 목록을 만든 다음 모든 토큰을 통과하고 키 값 pa를 방출합니다. 예를 들어 와 같은 각 단어의 개수가 있습니다. 다음은 MapClass, MapReduce 매퍼 클래스를 확장 하 고 map() 메서드를 재정의 해야 합니다. 이 메서드는 처리할 입력 데이터의 청크를 받게 됩니다. 이 메서드가 함수의 값 매개 변수라고 하면 데이터를 단어로 토큰화하고 컨텍스트는 중간 출력을 작성한 다음 감속기 중 하나로 전송됩니다. 작업의 출력 사양유효성 검사; 예를 들어 출력 디렉터리가 아직 없는지 확인합니다.

HDFS는 일반 파일 시스템과 다르게 최적화되어 있습니다. 짧은 대기 시간이 까다로운 온라인 응용 프로그램 대신 높은 처리량을 요구하는 비실시간 응용 프로그램을 위해 설계되었습니다. 예를 들어 파일을 한 번 작성하면 수정할 수 없으며 파일 시스템 표준에 따라 읽기/쓰기의 대기 시간이 매우 빠스럽습니다. 반대로 처리량은 클러스터의 데이터 노드 수에 따라 상당히 선형적으로 조정되므로 단일 컴퓨터가 처리할 수 없는 워크로드를 처리할 수 있습니다. Hadoop 프로젝트는 제가 대표했던 것보다 더 복잡하고 깊고 매우 복잡하며 빠르게 변화하고 있습니다. 예를 들어 MapReduce 2.0이라는 이니셔티브는 YARN이라는 보다 범용 작업 일정 및 리소스 관리 계층을 제공하며, Cloudera Impala와 같은 HDFS 위에서 실행되는 비MapReduce 응용 프로그램의 범위가 계속 증가하고 있습니다. 이제 프로젝트 com.code.dezyre에서 WordCount 클래스를 만들어 WordCount 예제 프로그램을 구현해 보겠습니다. 이것은 하눕 맵Reduce의 단어 수 (안녕하세요 세계) 프로그램의 예입니다. MapReduce에 대해 자세히 알고 싶다면 (일반적으로 하도프 내에서) Google MapReduce 용지, 아파치 MapReduce 문서 또는 하두프 책을 읽는 것이 좋습니다. MapReduce 자습서에 대한 웹 검색을 수행하면 많은 유용한 정보가 제공됩니다. 한편, 하두프 온라인 교육에서 우리의 전문가가 명확하게 예를 사용하여 설명된 MapReduce 온라인 교육에서 우리의 전문가가 설명 한이 MapReduce 튜토리얼 비디오를 통해 갈 수 있습니다 : 우리는 하두프 단어 수에 대한 새로운 프로젝트를 설정하는 메이븐을 사용합니다 예제.

2nd August 2019 Uncategorized