MapTask

Hadoop之mapreduce -- WrodCount案例以及各种概念

2、mapreduce启动多少个MapTask任务？四、MapReduce的原理五、Shuffle过
lzhlizihang·2024-09-10 07:06

MapTask && ReduceTask 工作机制

image.png（1）Read阶段：MapTask通过用户编写的RecordReader，从输入InputSplit中解析出一个个key/value。
tracy_668·2024-09-07 20:45

Hadoop-MapReduce机制原理

MapReduce机制原理1、MapReduce概述2、MapReduce特点3、MapReduce局限性4、MapTask5、Map阶段步骤：6、Reduce阶段步骤：7、MapReduce阶段图1、
H.S.T不想卷·2024-09-05 11:46

生产环境中MapReduce的最佳实践

目录MapReduce跑的慢的原因MapReduce常用调优参数1.MapTask相关参数2.ReduceTask相关参数3.总体调优参数4.其他重要参数调优策略MapReduce数据倾斜问题1.数据预处理
大数据深度洞察·2024-09-03 00:33

MapTask、Shuffle、ReduceTask工作机制

MapReduce整个工作流程：image.pngimage.pngShuffle阶段image.png
piziyang12138·2024-08-25 06:03

粉丝：什么情况下，hive 只会产生一个reduce任务，而没有maptask

今天下午，在微信群里看到粉丝聊天，提到了一个某公司的面试题：什么情况下，hive只会产生一个reduce任务，而没有maptask这个问题是不是很神奇？
浪尖聊大数据-浪尖·2024-02-20 20:04

(17)Hive ——MR任务的map与reduce个数由什么决定？

一、MapTask的数量由什么决定？
爱吃辣条byte·2024-02-20 20:27

MapReduce笔记

基本的数据流：•输入(格式化k,v)数据集->map映射成一个中间数据集(k,v)->reduce为什么叫MapReduce：MapTask&ReduceTask图1map阶段:一个block对应1或多个
南宫萧言·2024-02-09 14:13

hive小文件合并问题

背景Hivequery将运算好的数据写回hdfs（比如insertinto语句），有时候会产生大量的小文件，如果不采用CombineHiveInputFormat就对这些小文件进行操作的话会产生大量的maptask
DuLaGong·2024-02-04 20:16

Hadoop框架下MapReduce中的map个数如何控制

一个job的map阶段并行度由客户端在提交job时决定客户端对map阶段并行度的规划基本逻辑为：一、将待处理的文件进行逻辑切片（根据处理数据文件的大小，划分多个split），然后每一个split分配一个maptask
piziyang12138·2024-02-03 20:13

为什么Spark比MapReduce快的原因

MR的设计：将MapTask的输出作为中间结果，保存到文件当中，随后作为ReduceTask的输入。这样可以提高可靠性，减少了内存的占用，但是牺牲了性能。Spark的设计：数据在内存
Stray_Lambs·2024-02-01 12:59

Hadoop-MapReduce-源码跟读-MapTask阶段篇

一、源码下载下面是hadoop官方源码下载地址，我下载的是hadoop-3.2.4，那就一起来看下吧Indexof/dist/hadoop/core二、Mapper类我们先看下我们写的map所继承的Mapper类publicclassMapper{/***传递给Mapper实现的Context*/publicabstractclassContextimplementsMapContext{}/**
隔着天花板看星星·2024-01-31 07:29

Hadoop-MapReduce-YarnChild启动篇

源码下载下面是hadoop官方源码下载地址，我下载的是hadoop-3.2.4，那就一起来看下吧Indexof/dist/hadoop/core二、上下文在上一篇中已经将到：MRAppMaster的启动，那么运行MapTask
隔着天花板看星星·2024-01-30 07:21

MapReduce数据处理流程(四)

一图胜千言①MapTask调用run方法②③循环调用LineRecordReader，读取文件中的数据，具体读取方式取决于InputFormat的类型（默认是TextInputFormat）④返回数据，
maplea2012·2024-01-23 15:09

hadoop之shuffle

map端：1、读取数据源2、将数据切片（每片128M），切分成一个个的split3、启动mapTask，mapTask个数和split个数一样，开始执行任务4、mapTask将数据读入内存，存在一个内存环形缓冲区
临界爵迹·2024-01-17 06:42

MapReduce总结

Map将Job分解为多个maptask，数据并行处理的阶段，将每个原始数据块按照Map函数进行处理。map的计算数据结果会先写到内存中的环形缓冲区中，本质是一个字节数组。
w未然·2024-01-16 05:51

Hive mapreduce的map与reduce个数由什么决定？

文章目录1.MapTask的数量决定2.如何来调整MapTask的数量2.1增加map的数量:调小maxsize(要小于blockSize才有效,比如100byte)2.2减少map的数量:调大minSize
黄土高坡上的独孤前辈·2024-01-15 04:22

Hadoop框架下MapReduce中的map个数如何控制

一个job的map阶段并行度由客户端在提交job时决定客户端对map阶段并行度的规划基本逻辑为：一、将待处理的文件进行逻辑切片（根据处理数据文件的大小，划分多个split），然后每一个split分配一个maptask
数据萌新·2024-01-12 14:31

10.Hadoop框架下MapReduce中的map个数如何控制

一个job的map阶段并行度由客户端在提交job时决定客户端对map阶段并行度的规划基本逻辑为：一、将待处理的文件进行逻辑切片（根据处理数据文件的大小，划分多个split），然后每一个split分配一个maptask
__元昊__·2024-01-02 13:45

Hadoop学习(3)-mapreduce快速入门加yarn的安装

mapreduce是一个运算框架，让多台机器进行并行进行运算，他把所有的计算都分为两个阶段，一个是map阶段，一个是reduce阶段map阶段：读取hdfs中的文件，分给多个机器上的maptask，分文件的时候是按照文件的大小分的比如每个
weixin_30323961·2023-12-19 10:05

99-104-Hadoop-MapReduce-排序：

MapTask和ReduceTask均会对数据按照key进行排序。该操作属于Hadoop的默认行为。任何应用程序中的数据均会被排序，而不管逻辑上是否需要。
镇魂Boby·2023-12-18 09:24

hadoop学习大纲

shell命令操作javaapi操作HDFSHDFS之namenode管理元数据机制MapReduce初识MapReduceintelij跑MRWordCount图示wordcountshuffle过程MapTask
piziyang12138·2023-12-17 00:12

初识大数据应用，一文掌握大数据知识文集(1)

04、请说下MR中MapTask的工作机制？05、Hive跟Hbase的区别？06、请列出正常工作的hadoop集群中hadoop都需要启动哪些进程，他们的作用分别是什么？
普修罗双战士·2023-12-16 06:22

【Spark精讲】Spark与MapReduce对比

目录对比总结MapReduce流程编辑MapTask流程ReduceTask流程MapReduce原理阶段划分MapshufflePartitionCollectorSortSpillMergeReduceshuffleCopyMergeSort
话数Science·2023-12-16 04:04

yarn历史日志_配置文件

每一个MapTask的执行细节？每一个ReduceTask的执行细节？这个时候我们是查看不到的，因此我们需要开启记录历史日志的服务。
Guff_hys·2023-12-15 19:44

MapReduce框架原理

image.pngInputFormat数据输入切片与MapTask并行度决定机制问题引出MapTask的并行度决定Map阶段的任务处理并发度，从而影响整个job的处理速度思考：1G的数据，启动8个MapTask
小怪兽说疼疼哒·2023-12-15 16:01

MapReduce的执行过程（以及其中排序）

Map阶段(MapTask)：切片(Split)-----读取数据(Read)-------交给Mapper处理(Map)------分区和排序(sort)Reduce阶段(ReduceTask):拷贝数据
Logan_addoil·2023-12-14 19:29

09-Sqoop

也就是说Sqoop的导入和导出功能是通过基于MapTask（只有map）的MapReduce作业实现的。所以它是一种批处理方式进行数据传输，难以实现实时的数据进行导入和导出。
YuPangZa·2023-12-04 21:19

MapReduce框架原理

3.1MapReduce工作流程1）流程示意图2）流程详解上面的流程是整个mapreduce最全工作流程，但是shuffle过程只是从第7步开始到第16步结束，具体shuffle过程详解，如下：1）maptask
码农GG·2023-12-04 20:45

Hadoop进阶学习---MapReduce分布式计算架构

每一个切片由一个MapTask处理（当然也可以通过参数单独修改split大
Yan_bigdata·2023-12-02 19:30

MapReduce-WritableComparable排序 （From 尚硅谷）

MapTask和ReduceTask均会对数据按照key进行排序（若key不能进行排序则会报错）。该操作属于Hadoop的默认行为。任何应用程序中的数据会被排序，而不管逻辑上是
lavineeeen·2023-11-21 00:04

MapReduce(三)：核心框架原理

InputFormat数据输入切片与MapTask并行度决定机制1）问题引出MapTask的并行度决定Map阶段的任务处理并发度，进而影响到整个Job的处理速度。
codeMover·2023-11-19 05:40

【Hadoop】MapReduce详解

1.1MapReduce介绍1.2MapReduce定义1.3MapReduce优缺点1.2.1.优点1.2.2.缺点1.4MapReduce框架结构二、WordCount案例三、MapReduce的运行机制详解3.1MapTask
阿龙先生啊·2023-11-14 21:56

MapReduce总结

MapReduce1.概述1.1MapReduce进程2.序列化3.核心框架原理3.1InputFormat数据输入切片与MapTask并行度决定机制提交job流程FileInputFormat切片机制
斯沃福德·2023-11-13 03:19

【面经】字节大数据开发面经

按空格拆分每行的单词将单词转换成kv键值对，格式为（单词，1）将所有的kv键值对中的单词按照单词首字母分区，比如分两个区，那么分区1（a-p），分区2（q-z）Reduce阶段：每个ReduceTask拉取上一阶段所有MapTask
和风与影·2023-11-09 03:36

【Hadoop】MapReduce工作流程

1.客户端提交作业任务；2.Job根据作业任务获取文件信息；3.InputFormat将文件按照设定的切片大小（一般切片大小等于HDFS中的Block块大小）进行切片操作，并将切片的数据读入并生成一个MapTask
温wen而雅·2023-11-06 09:57

hadoop之MapReduce---MapReduce详细工作流程

MapReduce工作流程流程示意图流程详解上面的流程是整个MapReduce最全工作流程，但是Shuffle过程只是从第7步开始到第16步结束，具体Shuffle过程详解，如下：1）MapTask收集我们的
小刘同学-很乖·2023-11-06 09:57

Hadoop MapReduce工作流程图示与详解

1）Map阶段图示：2）Reduce阶段图示：3）Shuffle过程：Shuffle过程只是从map第7步开始到reduce第16步结束，具体Shuffle过程详解，如下：（1）MapTask收集我们的
op1sreal·2023-11-06 09:56

Hadoop学习之MapReduce（MapReduce详细工作流程）心得

详细工作流程：1.准备好待处理的输入文件2.对文件进行切片分析3.客户端将三样东西（Job.splitwc.jarJob.xml）提交至Yarn4.Yarn开启Mrappmaster根据提供的切片个数开启对应的MapTask
顺其自然的济帅哈·2023-11-06 09:25

MapReduce入门编程及源码详解

文章目录1入门编程WordCount2MRJob提交源码分析ClassJobJob.waitForCompletionjob.submit3MRMap阶段过程详解3.1MapTask类解读3.2InputFormatgetSplitscreateRecordReader3.3Mapper3.4OutputCollectorNewOutputCollectorMapOutputBuffer4MRRe
火 玄·2023-11-06 05:24

大数据：Map终结和Spill文件合并

获取更多大数据视频资料请加QQ群：947967114代码结构：Maptask.runNewMapper->NewOutput
高世之智·2023-11-04 06:49

黑猴子的家： WritableComparable排序

MapTask和ReduceTask均会对数据（按照key）进行排序。该操作属于Hadoop的默认行为。任何应用程序中的数据均会被排序，而不管逻辑上是否需要。
黑猴子的家·2023-10-24 21:37

Hadoop3教程（三十五）：（生产调优篇）HDFS小文件优化与MR集群简单压测

另外，过多的小文件，在进行MR的时候，会生成过多切片，从而启动过多的MapTask，很容易造成，启动MapTask的时间比MapTask计算的时间还长，浪费资源。那怎么解决小文件问题，有这么几个解决
经年藏殊·2023-10-24 08:30

Hadoop3教程（三十六）：（生产调优篇）企业开发场景中的参数调优案例概述

需求分析：1G/128m=8个MapTask；1个ReduceTask；1个mrAppMaster平均每个节点运行10个/3台≈3个任务（433）当然，
经年藏殊·2023-10-24 08:54

MapReduce概述

2）第一个阶段的MapTask并发实例，完全并行运行，互不相干。3）第二个阶段的ReduceTask并发实例互不相干，但是
liziLove_fengmi·2023-10-23 19:38

大数据总结

调度器2.MapReduce、Hive2.1运行过程2.1切片大小2.2CombineTextInputFormat2.3压缩方式2.5数据倾斜2.6优化2.5.1慢的原因2.5.2优化方案2.7如何设置maptask
美美的大猪蹄子·2023-10-21 12:38

Hadoop--MapReduce详解（Map、Shuffle、Reduce）

核心思想和简单过程1.3MapReduce的优缺点2、MapReduce工作机制2.1MapReduce常用数据序列化类型2.2MapReduce简单过程图示2.2.1MapReduce进程2.2.2数据切片与MapTask
words8·2023-10-20 18:11

大数据知识专栏 - MapReduce工作机制详解

1,MapTask工作机制详细步骤读取数据组件InputFormat(默认TextInputFormat)会通过getSplits方法对输入目录中文件进行逻辑切片规划得到block,有多少个block就对应启动多少个
能力工场小马哥·2023-10-20 18:35

第十章 计算层优化之系统优化

从系统优化方面来讲：HBO1）HBO是根据任务的历史执行情况优化资源分配2）HBO方案提出：①在Hadoop中maptask与reducetask的task个数分配是根据用户提交的任务总数据量和每个maptask
被爱的天青色·2023-10-20 18:21

【Hive任务优化】—— Map、Reduce数量调整

2.1getSplits方法实现3、HiveInputFormat的实现逻辑介绍4、CombineHiveInputFormat的实现逻辑介绍5、map数量调整总结二、如何调整任务reduce数量三、关于maptask
疯狂哈丘·2023-10-20 01:22
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