大数据基础-Hadoop序列化机制与InputFormat分析
Hadoop序列化机制当程序在向磁盘中写数据和读取数据时会进行序列化和反序列化，磁盘IO的这些步骤无法省略，我们可以从这些地方着手优化。当我们想把内存数据写到文件时，写序列化后再写入，将对象信息转为二进制存储，默认Java的序列化会把整个继承体系下的信息都保存，这就比较大了，会额外消耗性能。反序列化...
Hadoop中通过InputFormat，Mapreduce框架可以做到什么？
Hadoop中通过InputFormat，Mapreduce框架可以做到什么？
Hadoop中InputFormat抽象类仅有两个抽象方法分别是什么？
Hadoop中InputFormat抽象类仅有两个抽象方法分别是什么？
自定义hadoop map/reduce输入文件切割InputFormat
hadoop会对原始输入文件进行文件切割，然后把每个split传入mapper程序中进行处理，FileInputFormat是所有以文件作为数据源的InputFormat实现的基类，FileInputFormat保存作为job输入的所有文件，并实现了对输入文件计算splits的方法。至于获得记录的方...
hadoop中InputFormat 接口的设计与实现
InputFormat 主要用于描述输入数据的格式， 它提供以下两个功能。 数据切分：按照某个策略将输入数据切分成若干个 split， 以便确定 Map Task 个数以及对应的 split。 为 Mapper 提供输入数据： 给定某个 split， 能将其解析成一个个 key/value 对。 本...
Hadoop MapReduce处理海量小文件：自定义InputFormat和RecordReader
一般来说，基于Hadoop的MapReduce框架来处理数据，主要是面向海量大数据，对于这类数据，Hadoop能够使其真正发挥其能力。对于海量小文件，不是说不能使用Hadoop来处理，只不过直接进行处理效率不会高，而且海量的小文件对于HDFS的架构设计来说，会占用NameNode大量的内存来保存文件...
Hadoop InputFormat浅析
在执行一个Job的时候，Hadoop会将输入数据划分成N个Split，然后启动相应的N个Map程序来分别处理它们。 数据如何划分？Split如何调度（如何决定处理Split的Map程序应该运行在哪台TaskTracker机器上）？划分后的数据又如何读取？这就是本文所要讨论的问题。 先从一张经典的Ma...
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