Hadoop笔记
- nn和sn的区别
- nn有inprogress，sn没有，隔一段时间sn会拉取nn上的fsi和edits进行合并然后返回给nn
- nn和dn
- 序列化和反序列化
- 当需要将内存中对象从一个服务器传输到另一个服务器的时候，将内存中的对象写进磁盘（序列化）并传输到目标服务器磁盘后再写入内存（反序列化）的过程
- mr任务的代码步骤
- 新建job对象，传入conf
- job联系三个类：mapper，reducer，driver（套路化的设置，如导包，配参数，使用的集群等）
- 指定mapper类
- 指定reducer类
- driver
- 指定mapper阶段结构的输出类型
- 指定最终结果的输出类型
- 指定输入输出路径，输出路径不能存在结果文件
- 执行
- mapper阶段会遍历文件，用每一行的偏移量作为key，内容作为value传入，输出key为内容和，value为1的中间结果，然后根据reduce阶段给每个key分配的reduce节点上进行聚合操作计算所有结果再汇总所有节点的结果
- 序列化和反序列化一定要按队列来
- 并行度由maptask的切片数决定
- 切片大小与block块大小一致，效率最佳，避免跨节点执行任务
- 切片是按照单个文件来的，与数据集无关
- mr数据倾斜
- 空值过多，删除
- 自定义分区，在null后面拼接随机数打散二次聚合
- 增加reduce个数
- 提前combiner做聚合在map端，mapjoin
- 空值过多，删除
- 小文件
- archive，存储方向
- 切片用combinetextinputformat将多个小文件放在一起当作单个文件进行，计算方向
- jvm重用，uber模式，同一个job得多个task共用jvm，减少初始化和关闭的操作
