Job流程：Shuffle详解
此文承接Job流程：Mapper类分析.MapReduce为确保每个reducer的输入都按键排序，数据从map输出到reducer输入的这段过程成为Shuffle。map端1).Spill溢写.每个map()方法都将处理结果输出到一个环形内存缓冲区buf(100MB)中(mapreduce.task.io.sort....
Job流程：Mapper类分析
此文紧接Job流程：决定map个数的因素，Map任务被提交到Yarn后，被ApplicationMaster启动，任务的形式是YarnChild进程，在其中会执行MapTask的run()方法。无论是MapTask还是ReduceTask都是继承的Task这个抽象类。1).Mapper类中setup()和cleanup...
MR案例：Map-Join
适用场景：一张表十分小【key不可重复】、一张表非常大。用法：在Job提交时，首先将小表加载到DistributedCache分布式缓存中，然后从DistributeCache中读取小表解析成key/value保存到内存中（可以放在HashMap等容器中）。然后扫描大表中的每条记录的key是否能在内存中找到相同join...
MR案例：Reduce-Join
问题描述：两种类型输入文件：address(地址)和company(公司)进行一对多的关联查询，得到地址名(例如：Beijing)与公司名(例如：BeijingJD、BeijingRedStar)的关联信息。可参考MR案例：Map-Join1.map阶段：对比之前的单表关联可知，reduce阶段的key必须为关联两表的...
Hive查询Join
Selecta.val,b.valFroma[Left|Right|FullOuter]JoinbOn(a.key==b.key);现有两张表：sales 列出了人名及其所购商品的 ID；things 列出商品的 ID 和名称：hive>select*fromsa...
Andorid--java0
javacode:publicclassHello{ publicstaticvoidmain(Stringargv[]){ System.out.println("Hello,Androidjava")...