每一个 map 都可能会产生大量的本地输出，Combiner 的作用就是对map 端的输出先做一次合并，以减少在 map 和 reduce 节点之间的数据传输量，以提高网络IO 性能，是 MapReduce 的一种优化手段之一。...

什么是GroupingComparator分组（辅助排序）？   对Reduce阶段的数据根据某一个或几个字段进行分组。

整个Map阶段流程大体如上图所示。简单概述：inputFile通过split被逻辑切分为多个split文件，通过Record按行读取内容给map（用户自己实现的）进行处理，数据被map处理结束之后交给OutputCollector收集器，对其结果key进行分区（默认...

OutputFormat是MapReduce输出的基类，所有实现MapReduce输出都实现了OutputFormat接口。下面介绍几种常见的OutputFormat实现类。

Map端的主要工作：为来自不同表或文件的key/value对，打标签以区别不同来源的记录。然后用连接字段作为key，其余部分和新加的标志作为val，最后进行输出。...

Hadoop为每个作业维护若干内置计数器，以描述多项指标。   比如说，某些计数器记录已处理的字节数和记录数，使用户可监控已处理的输入数据量和已产生的输出数据量。...

用户根据业务需求实现其中三个方法：map() setup() cleanup()

Apache Hadoop YARN （Yet Another Resource Negotiator，另一种资源协调者）是一种新的 Hadoop 资源管理器，它是一个通用资源管理系统和调度平台，可为上层应用提供统一的资源管理和调度。 它的引入为集群在利用率、资源统一...

本篇博文，博主为大家介绍Yarn的运行流程。 一. 运行流程1、client向RM提交应用程序，其中包括启动该应用的ApplicationMaster的必须信息，例如ApplicationMas

除了向应用管理器请求作业进度外, 客户端每5秒都会通过调用waitForCompletion()来检查作业是否完成。时间间隔可以通过mapreduce.client.completion.pollinterval来设置。作业完成之后, 应用管理器和Container会清理...