MapTask

MapReduce - 性能调优

Combiner可减少MapTask中间输出的结果，从而减少各个ReduceTask的远程拷贝数据量，最终表现为MapTask和ReduceTask
张哲BJUT·2020-06-21 18:15

【Hive】（十七）Hive 优化策略

文章目录一、Hadoop框架计算特性二、优化常用手段三、排序选择四、怎样做笛卡尔积五、怎样写in/exists语句六、设置合理的maptask数量七、小文件合并八、设置合理的reduceTask的数量九
云 祁·2020-06-21 17:01

学习MapReduce？这一篇就够了

目录1MapReduce原理1.1为什么要MapReduce1.2MapReduce框架结构及核心运行机制1.2.1结构1.2.2MR程序运行流程1.3MapTask并行度决定机制1.3.1mapTask
大数据私房菜·2020-06-21 15:58

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
weare_b646·2020-05-29 12:14

Hadoop的shuffle

map端每一个MapTask处理一个切片，生成的输出并不是简单地将它写到磁盘。会经历以下过程，每个map任务都有一个环形内存缓冲区用于存储输出。
AGUILLER·2020-05-28 00:06

MapReduce源码分析——MapTask流程分析

前言首先要说，MapTask，分为4种，分别是Job-setupTask，Job-cleanupTask，Task-cleanup和MapTask。
叫我不矜持·2020-04-14 08:30

MapReduce以及shuffle的工作流程机制

1、MapTask工作机制提交阶段1、首先准备待处理的文本2、在提交之前会先获得待处理的数据信息，然后根据参数的配置，形成一个任务分配的规划3、在提交信息的时候会判断运行环境是本地还是yarn，如果是yarn
sunrise·2020-04-06 18:56

hive虚拟列

火山日常啰嗦讲讲hive的小知识点--虚拟列hive虚拟列有两种：1）INPUT__FILE__NAME输入文件名，标记着mr任务的maptask的输入数据中每条记录的来源（即这些输入数据存储路径，它是属于哪个目录下的哪个文件的
_火山·2020-04-03 13:29

MR的shuffle机制

Shuffle过程是MapReduce的核心，描述着数据从maptask输出到reducetask输入的这段过程。
MOOJ·2020-03-31 23:26

Spark Shuffle

ShuffleShuffle描述着数据从maptask输出到reducetask输入的这段过程。在分布式情况下，reducetask需要跨节点去拉取其它节点上的maptask结果。
hipeer·2020-03-31 13:26

MapReduce详解

MapReduce处理流程图图解wordcount的MapReduce详解Shffle官方对Shuffle过程的描述Shuffle我们可以理解为描述着数据从maptask输出到reducetask输入的这段过程
忘净空·2020-03-27 16:55

mapreduce的执行过程

wordcount关于切片划分maptask任务，由客户端（提交job）完成，写入文件交给mrappmaster。这里的任务切片是一个逻辑片，和hdfs的block是不同的概念。
pamperxg·2020-03-26 13:31

Hadoop Shuffle的流程

主要分为两个阶段：1.Mapresult-->磁盘maptask会将结果放到内存的缓冲区中，当缓冲区中占用的比例超过阈值时，tasktracker会启动一个线程将结果写入磁盘，combiner会在spill
清明小雨·2020-03-26 01:57

hadoop MapReduce shuffle过程解析

shuffleinMapReduce.jpgshuffle过程：maptask：1.首先每个输入分片（inputsplit）会让一个map任务处理。默认情况下，以HDFS的一个块的大小为一个分片。
Mervyn_2014·2020-03-24 01:05

Hadoop生态圈初识

对海量数据进行分布式处理指的是一套开源软件平台，通常也指一个更广泛的概念-hadoop生态圈三大核心组件hdfs，分布式文件系统yarn，资源调度resourcemanagermapreduce,业务逻辑编程maptask
pamperxg·2020-03-17 00:33

5.YARN简介

YARN并不是下一代MapReduce（MRv2）下一代MapReduce与第一代MapReduce（MRv1）在编程接口、数据处理引擎（MapTask和ReduceTask）是完全一样的，可认为MRv2
经纶先生·2020-03-13 20:28

Hadoop MapReduce初探和eclipse hadoop插件安装

这里的任务是指：maptask或者reducetask1、一主多从架构2、主JobTracker负责调度分配每一个子任务task运行于TaskTracker上，如果发现有失败的task就重新分配其任务都其他节点上
topwqp·2020-03-12 13:00

Hadoop（九）—— MapReduce

1.2MapReduce优缺点1.2.1优点1.2.2缺点1.3MapReduce核心思想1.4MapReduce进程1.5MapReduce编程规范2.MapReduce框架原理2.1MapReduce工作流程2.2MapTask
AuroraDuring·2020-03-08 00:30

hive高级进阶

基本上可以在以下几个方面进行优化：一、小文件小文件产生原因：a.在数据插入时候做了动态分区（文件个数=maptask个数*分区数）当分区字段包含不同值比较多比如按照分钟分区，一小时会产生60个分区文件。
phol·2020-03-03 23:33

MapReduce原理

MapSide1.从磁盘读取数据并分片默认每个block对应一个分片，一个maptask2.进行map处理运行自定义的map业务过程3.输出数据到缓冲区中map输出的数据并不是直接写入磁盘的，而是会先存储在一个预定义的
在路上很久了·2020-03-02 07:55

大数据技术之Hadoop（MapReduce概述）一

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，但是他们的数据依赖
魔法 • 革·2020-02-28 13:36

大数据||MapReduce的shuffle

MapReduce里Shuffle：描述着数据从maptask输出到reducetask输入的这段过程。
李治辉撩码·2020-02-21 21:57

Hadoop-MapReduce

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
Darling&GLL·2020-02-17 17:00

9.2.1 hadoop mapreduce任务输出的默认排序

任务的默认排序MapTask和ReduceTask都会默认对数据按照key进行排序，不管逻辑上是否需要。默认是按照字典顺序排序，且实现该排序的方法是快速排序。
一字千金·2020-02-15 23:00

Spark Shuffle原理、Shuffle操作问题解决和参数调优

目录：1.shuffle原理1.1mapreduce的shuffle原理1.1.1maptask端操作1.1.2reducetask端操作1.2spark现在的SortShuffleManager2.Shuffle
尼小摩·2020-01-06 10:07

Spark调优指南

MR里面每一个maptask对应一个jvm，不能复用资源。Spark中主要进程的
王宇真好是吧·2020-01-03 08:00

Spark调优指南

MR里面每一个maptask对应一个jvm，不能复用资源。Spark中主要进程的
王宇真好是吧·2020-01-03 08:00

MapReduce流程讲解以及源码分析

负责处理原始数据，reduce负责处理map数据二.原理分析1.map过程block:块-->物理上的概念,默认是128Msplit:切片-->本次map任务要处理的数据的大小;默认大小等于block的大小maptask
つ〆以往的誓言゛·2020-01-02 16:00

Spark shuffle中 reduce task是怎么拉取数据的？

reducetask拉取数据1.maptask执行完毕后会将计算状态以及磁盘小文件位置等信息分装到mapStatue对象中，然后由本进程中的MapOutPutTrackerWorker对象将mapStatus
0_9f3a·2020-01-02 06:12

快乐大数据第四课 Mapreduce的优化

（2）随着MapTask的不断进行，磁盘上的溢出文件会越来越多。在Shuffle过程中，A
快乐大数据·2019-12-29 13:50

Hadoop学习之路(3)Map-Shuffle-Reduce详解与源码剖析

@[TOC]1Split阶段     首先，接到hdf文件输入,在mapreduce中的maptask开始之前，将文件按照指定的大小切割成若干个部分，每一部分称为一个split，默认是split的大小与
victor19901114·2019-12-24 13:00

Spark中shuffle原理及参数调优

摘要：1shuffle原理1.1mapreduce的shuffle原理1.1.1maptask端操作1.1.2reducetask端操作1.2spark现在的SortShuffleManager2Shuffle
liuzx32·2019-12-20 01:30

Hadoop 优化配置

(1)mapreduce.map.memory.mb:一个MapTask可使用的资源上限（单位:MB），默认为1024。如果MapTask实际使用的资源量超过该值，则会被强制杀死。
Minty_·2019-12-18 03:28

Yarn中MR相关的内存配置

Container就是一个yarn的java进程，在Mapreduce中的AM，MapTask，ReduceTask都作
liuzx32·2019-12-16 17:23

HDFS入门

Hadoop，内核主要由HDFS和MapReduce两个系统组成，其中，MapReduce是一个离线处理框架，由编程模型（新旧API）、运行时环境（JobTracker和TaskTracker）和数据处理引擎（MapTask
依天立业·2019-12-15 04:28

Hadoop - MapReduce MRAppMaster-剖析

一概述MRv1主要由编程模型(MapReduceAPI)、资源管理与作业控制块(由JobTracker和TaskTracker组成)和数据处理引擎(由MapTask和ReduceTask组成)三部分组成
不言尘世·2019-12-12 22:15

大数据 ： Hadoop reduce阶段

Mapreduce中由于sort的存在，MapTask和ReduceTask直接是工作流的架构。而不是数据流的架构。
高世之智·2019-12-08 06:38

Hadoop学习之路(3)Map-Shuffle-Reduce详解与源码

文章目录1Split阶段2Map阶段2.1分区2.2排序3Shuffle阶段4Reduce阶段1Split阶段     首先，接到hdf文件输入,在mapreduce中的maptask开始之前，将文件按照指定的大小切割成若干个部分
数据科学实践者·2019-12-03 13:00

MapReduce的Shuffle过程

Shuffle的大致范围就是：怎样把maptask的输出结果有效地传送到reduce端。也可以这样理解，Shuffle描述着数据从maptask输出到reducetask输入的这段过程。
yannhuang·2019-11-03 10:41

Spark Shuffle（ExternalSorter）

这样，每个mapTask在
觉悟吧骚年·2019-10-31 09:46

九、MapReduce--input源码分析

一个map任务的入口就是MapTask.class中的run()方法1、首先看看MapTask.run()方法MapTask.class//-------------------------------
隔壁小白·2019-10-24 18:24

四、MapReduce中的排序

shuffle过程中执行了三次排序，分别是：map的溢写阶段：根据分区以及key进行快速排序map的合并溢写文件：将同一个分区的多个溢写文件进行归并排序，合成大的溢写文件reduce输入阶段：将同一分区，来自不同maptask
隔壁小白·2019-10-24 12:36

三、MapReduce的shuffle工作过程

[TOC]一、基本流程1、流程map端：1)假设有两个maptask并行运行。2）每个maptask任务处理完成后，会通过收集器collector，将输出结果存入一个环形缓冲区中。
隔壁小白·2019-10-24 12:25

MapTask工作机制

一、MapTask并行度决定机制二、MapTask的工作机制（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。
hyunbar·2019-10-17 16:00

MapReduce与Yarn 的详细工作流程分析

工作环境，本地只需要提交切片信息和xml配置文件，Yarn环境还需要提交jar包；本地环境一般只作为测试用提交时会将每个任务封装为一个job交给Yarn来处理（详细见后边的Yarn工作流程介绍），计算出MapTask
黑马程序员广州·2019-10-17 03:37

尚硅谷大数据技术之Hadoop（MapReduce） 第3章 MapReduce框架原理1.8

第3章MapReduce框架原理1.8（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。
尚硅谷教育·2019-09-30 08:19

尚硅谷大数据技术之Hadoop（MapReduce） 第3章 MapReduce框架原理1.8

第3章MapReduce框架原理1.8（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。
尚硅谷教育·2019-09-30 08:19

尚硅谷大数据技术之Hadoop（MapReduce） 第3章 MapReduce框架原理1.5

MapReduce框架原理1.53.2MapReduce工作流程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
尚硅谷教育·2019-09-30 08:16

尚硅谷大数据技术之Hadoop（MapReduce） 第3章 MapReduce框架原理1.5

MapReduce框架原理1.53.2MapReduce工作流程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
尚硅谷教育·2019-09-30 08:16

Hadoop MapReduce Spark 配置项

doc...左下角:mapred-default.xml配置项举例namevaluedescriptionmapreduce.job.reduce.slowstart.completedmaps0.05当MapTask
walker·2019-09-23 06:59
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