MapTask

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
爱码学院·2018-11-24 11:25

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。
爱码学院·2018-11-23 12:01

第三天 -- Spark shuffle -- DAG -- 广播变量 -- 二次排序

二次排序文章目录第三天--Sparkshuffle--DAG--广播变量--二次排序一、SparkshuffleSparkshuffle简介触发shuffle操作的算子shuffle过程中的分区排序问题maptask
Eva.努力学习·2018-11-21 23:28

Hadoop的MapReduce使用

一、MapReduce框架结构一个完整的mapreduce程序在分布式运行时有三类实例进程：1、MRAppMaster：负责整个程序的过程调度及状态协调2、MapTask：负责map阶段的整个数据处理流程
Demon_gu·2018-11-17 22:58

MapTask工作机制

MapTask工作机制流程图：基本概念：切片数决定MapTask的数量切片大小=blockSize（默认128MB）针对每一个文件单独切片（除了处理小文件的CombineTextInputFormat和部分自定义
HelloWorldWP·2018-11-13 14:29

Hadoop Shuffle和Spark Shuffle的区别

一.MR的ShufflemapShuffle数据存到hdfs中是以块进行存储的，每一个块对应一个分片，maptask就是从分片中获取数据的在某个节点上启动了mapTask,mapTask读取是通过k-v
多哥仁慈的骆驼·2018-11-13 07:45

Spark任务调度

的依赖关系窄依赖宽依赖Job切割过程具体过程具体过程Spark任务调度具体过程如何判断Task掉队附加问题专业术语任务相关：Application：应用程序Job：action类算子触发执行的操作Stage：一组任务（maptask
Hello_Money_WZG·2018-11-07 08:41

大数据面试题总结（附答案）

hadoop相关试题MapTask并行机度是由什么决定的？由切片数量决定的。MR是干什么的？MR将用户编写的业务逻辑代码和自带的默认组件结合起来组成一个完整的分布式应用程序放到hadoop集群
Easoncwy·2018-11-04 22:51

在eclipse中实现MapReduce

2.运行模式本地运行(在本地的eclipse中启动多个线程来模拟maptask,和reducetask执行)。主要用于测试环境。  需要修改mapred-site.xml配
dmbds20·2018-10-19 20:59

MapReduce的原理

4.MapReduce分布式计算原理  主要流程：block中的数据会以的形式进入maptask，key是偏移量。一个split(切片)大小=block
dmbds20·2018-10-16 21:21

Map/Reduce与Yarn集群的搭建

Map/ReduceYarn集群的搭建Map/Reduce原理MapTask原理ReduceTask原理Hadoop2yarn资源调度器配置Map/Reduce节点设计详细步骤Map/Reduce原理Map
Hello_Money_WZG·2018-10-16 20:20

hive有关的MapReduce大作业的性能问题(mapper数过多)

一般来说MapTask(Map任务)每次处理一个块大小的input(默认使用FileInputFormat)。
Tony_仔·2018-10-11 20:54

大数据笔记 3--MapReduce工作流程

1、客户端会提交相应的切片、jar包、配置文件信息到Yarn上，Yarn上的AppMater会为mapreduce申请相应的资源；2、AppMater根据相关信息计算给mapreduce程序分配出几个MapTask
BigCabbageFy·2018-09-28 18:46

hadoop相关试题总结

1.MapTask并行机度是由什么决定的？由切片数量决定的。
脚丫先生·2018-09-26 12:50

Hadoop之mapreduce

MapReduce由MapTask和ReduceTask组成，ReduceTask又叫做partition一个分区，一个reduce可处理多组数据，一组数据只能由一个reduce处理。Map读取数据映
helloWorldAndYou·2018-09-25 18:42

MapTask和ReduceTask运行机制以及Map任务的并行度

MapTask和ReduceTask运行机制以及Map任务的并行度1、MapTask运行机制详解以及Map任务的并行度详细步骤：mapTask的一些基础设置配置（mapred-site.xml当中社会）
Fenggms·2018-09-20 16:26

TEZ深入理解

Tez将Maptask和Reducetask进一步拆分为如下图所示，Tez的task由Input、processor、ou
Sin_Geek·2018-09-20 15:05

大数据6-Maptask并行度有关

1.FileInoutFormat切片机制：2.总结：1.切片是为了给maptask分配任务，也就是为了整个mapreduce程序做map的并行度规划；2.一个切片会交给一个maptsak来处置；3.默认的切片机制是
deyu01·2018-09-17 09:43

MapReduce Top-K问题

在每一个maptask中，我们找到这个inputsplit的前k个记录。这里我们用TreeMap这个数据结构来保存topK的数据，这样便于更新。
BigData_Hadoop·2018-09-09 10:52

大数据（九）：MapReduce工作机制和切片机制理论

article/details/82591296一、MapReduce工作机制上面的流畅是整个MapReduce最全的工作流程，但是shuffle过程只是从第7步开始到第16结束，具体shuffle过程如下：MapTask
敲代码的旺财·2018-09-06 15:17

spark记录单个task卡住的，导致作业不结束的问题

以下为常见可调用参数:资源相关参数(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
deepthinkers·2018-08-17 16:31

mysql的数据导入到hive表timestamp值异常问题解决

SQLExceptioninnextKeyValueatorg.apache.sqoop.mapreduce.db.DBRecordReader.nextKeyValue(DBRecordReader.java:277)atorg.apache.hadoop.mapred.MapTask
yekanghui·2018-08-13 17:25

hive优化及数据倾斜总结

在对hive进行优化之前应理解mapreduce的原理maptask程序会根据InputFormat将输入文件分割成splits，每个split会作为一个maptask的输入，每个maptask会有一个内存缓冲区
放纵博爱·2018-08-13 10:23

Hadoop中分片split的原理解析

、block：block是物理切块，在文件上传到HDFS文件系统后，对大文将以每128MB的大小切分若干，存放在不同的DataNode上；2、split：split是逻辑切片，在mapreduce中的maptask
jinYwuM·2018-08-06 19:33

MapReduce切片（Split）和分区（Partitioner）

MapReduce中，分片、分区、排序和分组（Group）的关系图：分片大小对于HDFS中存储的一个文件，要进行Map处理前，需要将它切分成多个块，才能分配给不同的MapTask去执行。
爪蛙打不过派蛇·2018-08-06 13:47

Hive学习之路 （二十一）Hive 优化策略

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、合并
mnasd·2018-07-30 16:49

大数据面试题一

1、简答说一下hadoop的map-reduce编程模型首先maptask会从本地文件系统读取数据，转换成key-value形式的键值对集合使用的是hadoop内置的数据类型，比如longwritable
franklyna·2018-07-30 10:24

MapReduce切片机制以及maptask和reducetask并行度设置

1MapReduce运行流程1最先启动MRAppMaster，MRAppMaster根据job的描述信息，计算需要的maptask实例的数量，然后向集群申请机器，启动相应数量的maptask进程。
Ancony_·2018-07-29 20:46

hive优化之调整mapreduce数目

MapReduce大量小文件问题1.默认情况下，TextInputformat对任务的切片机制是按文件规划切片，不管文件多小，都会是一个单独的切片，都会交给maptaskz这样，如果有大量小文件，就会产生大量的maptask
吃鱼的羊·2018-07-26 09:22

2018-07-22 Yarn的原理

原理的事情，以前我并没有认识到其重要性，现在突然想起的一句话：工具的使用，我知其然，但是不知其所以然，自然在遇到问题时，无法根本地解决问题MRv1:编程模型：Map阶段和Reduce阶段数据处理引擎：MapTask
张公子在这等你·2018-07-22 19:19

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

）流程示意图image.pngimage.png2）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·2018-07-20 14:45

MapReduce原理之ReduceTask工作机制

1.设置ReduceTask并行度（个数）reducetask的并行度同样影响整个job的执行并发度和执行效率，但与maptask的并发数由切片数决定不同，Reducetask数量的决定是可以直接手动设置
似梦似意境·2018-07-07 13:02

MapReduce 原理之 MapTask工作机制

1.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。那么，mapTask并行任务是否越多越好呢？
似梦似意境·2018-07-07 11:09

Hadoop MR InputFormat/OutputFormat

常见的InputFormat&OutputFormatInputFormat作用是为MapTask任务（第一阶段归类/分析）阶段准备需要分类的数据信息。
别等时光非礼了梦想z·2018-07-05 22:28

Sqoop架构

用户向Sqoop发起一个命令之后，这个命令会转换为一个基于MapTask的MapReduce作业。
努力的凹凸曼·2018-06-21 15:25

大数据面试题集锦(五)

1、简答说一下hadoop的map-reduce编程模型首先maptask会从本地文件系统读取数据，转换成key-value形式的键值对集合使用的是hadoop内置的数据类型，比如longwritable
Zzreal·2018-06-19 16:53

Hadoop CombineTextInputFormat的使用

1、假如机器的CPU的核数有12cores，启动多少个maptask合适呢？=>启动12个maptask使得机器最大化使用。每个maptask处理多少数据合适？128Mb，经过实绩得到的最优解。
sparkle123·2018-06-01 20:21

20180601早课记录23-Hadoop

多少maptask?（副本为3）540M,6块，假如文件支持分割，那么就2个maptask。假如文件是压缩的，那么正好压缩不支持分割，那么就一个maptask4.副本放置策略，来说说看就近分配5.s
wangkunj·2018-06-01 14:17

2018-06-01

多少maptask?（副本为3）实际540M，6块，假如文件支持分割，那么就2个maptask。
CrUelAnGElPG·2018-06-01 10:55

2018-06-01

多少maptask?（副本为3）实际540M，6块，假如文件支持分割，那么就2个maptask。
CrUelAnGElPG·2018-06-01 10:55

MapReduce过程详解(基于hadoop2.x架构)

阅读目录mapreduce的简介和优点案例(统计各个手机号的上传和下载流量总和)mapreduce详细流程图文详解partition（分区）combiner（map端的reduce）分组排序MapTask
假的鱼·2018-05-29 17:11

Hive优化系列之Map与Reduce数量选择

注意，以下操作都是针对非分桶表map数量算法MapTask的个数=输入文件总大小/分片尺寸，个人理解就是输出的文件数量原因：系统对输入的源文件依照Block的尺寸分片，并在执行Job时安排一个MapTask
斜月明寒草·2018-05-29 15:50

MapJoin的简单实现

然后大份数据就作为MapTask的输入，对map()方法的每次输入都去内存当中直接去匹配连接。
R_记忆犹新·2018-05-29 08:55

20180524早课记录17-Hadoop

多少个分片就可以有多少个maptask，对不对?块大小不对会合并小文件7.mapreduce架构设计中应用程序AM和task都运行在哪个
wangkunj·2018-05-28 10:48

画图加文字描述讲解MapReduce Shuffle过程

3、MapReduce执行过程中中间数据的压缩配置Shuffle描述着数据从maptask输出到reducetask输入的这段过程MapShuffle主要做了哪些事？哪些可以设
明眸浅笑·2018-04-28 20:27

图解hadoop的MR计算流程

图解hadoop的MR计算流程：1.左边部分是map阶段，右边部分是reduce阶段1）我们可以看出左边的有四个maptask，一般情况下一个maptasl处理一个split的数据，一个split一般情况下是一个代表一个
南夏·2018-04-20 17:33

mr参数优化

MapReduce重要配置参数11.1资源相关参数//以下参数是在用户自己的mr应用程序中配置就可以生效(1)mapreduce.map.memory.mb:一个MapTask可使用的资源上限（单位:MB
Magiczl·2018-04-20 15:37

MapReduce中Shuffle机制详解——Reduce端Shuffle

Shuffle机制详解——Map端Shuffle链接2、Reduce端shuffleReduce端的shuffle主要包括三个阶段，copy，sort(merge)，reduceMap的输出文件放置在运行MapTask
雾幻·2018-04-11 17:58

春招面试经验系列（六）阿里 菜鸟网络 、美团

1、Map过程：数据从hdfs中传入一个maptask，数据经过partition之后存入map的内存缓冲区（每个maptask都会有一个内容缓冲区），当缓冲区满了之后就会将缓冲区的内容存到磁盘上，然后再用缓冲区来接受新的数据
谁主沉浮---data·2018-04-01 22:34

春招面试经验系列（六）阿里 菜鸟网络 、美团

1、Map过程：数据从hdfs中传入一个maptask，数据经过partition之后存入map的内存缓冲区（每个maptask都会有一个内容缓冲区），当缓冲区满了之后就会将缓冲区的内容存到磁盘上，然后再用缓冲区来接受新的数据
谁主沉浮---data·2018-04-01 22:34
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