MapTask

Hadoop MapReduce之MapTask任务执行（一）

 前面我们介绍了作业的提交（客户端和服务端）、任务分解和调度、任务的启动，这些操作完成之后就是任务执行了，在hadoop中一个任务的执行是包含在一个单独的JVM中的，在任务启动阶段会生成一个shell（taskjvm.sh)，然后会通过ShellCommandExecutor类来执行这个脚本，底层通过ProcessBuiler来实现进程启动，那么在启动之后就是任务执行的部分，在执行时hadoop要
lihm0_1·2013-11-11 14:00

应用MapReduce制作压测利器

在MR编程体系下，一个job通常会把输入的数据集切分为若干块，由maptask以完全并行的方式处理消化这些数据块。框架会对map的输出先进行排序，然后把结果作为输入提交给reduce任务。
qileilove·2013-11-07 11:00

MapReduce源码注释-MapTask.MapOutputBuffer.Buffer

public class Buffer extends OutputStream { private final byte[] scratch = new byte[1]; public synchronized void write(int v) throws IOException { scratch[0] = (byte)v;
zqhxuyuan·2013-10-28 14:00

Hadoop MapTask / ReducerTask

学习MapTask的内部实现。                   
meiye·2013-10-14 08:00

Map/reduce 输出格式化

在运行mapTask或者reduceTask，输出的结果可能需要进行格式化才能满足我们的需求.hadoop提供了OutputFormat供我们转换使用。
xiaolang85·2013-10-11 14:00

Hadoop 初识之修改map task数和reduce task数

方法也是借鉴各种谷歌和实际实验经验整理的，希望能帮到需要的朋友maptask的数量即mapred.map.tasks的参数值，用户不能直接设置这个参数。
youngqj·2013-09-17 17:00

Job的map任务分配

在前面的博文中，我介绍了Job的调度以及Job的任务分解，但对于Job的调度我只是从宏观的角度作了详细的说明，而关于JobInProgress具体是如何给TaskTracker分配本地MapTask和非本地
LifeFighter·2013-09-06 22:05

hadoop作业调优参数整理及原理

1Mapsidetuning参数1.1MapTask运行内部原理当maptask开始运算，并产生中间数据时，其产生的中间结果并非直接就简单的写入磁盘。
Daisy8867·2013-09-04 21:51

hadoop作业调优参数整理及原理

1Mapsidetuning参数1.1MapTask运行内部原理当maptask开始运算，并产生中间数据时，其产生的中间结果并非直接就简单的写入磁盘。
Daisy8867·2013-09-04 21:51

Hadoop中Map任务的执行框架

www.linuxidc.com/Linux/2012-01/50854.htm)，我重点讲述了Task被TaskTracker调度执行的原理及过程，但是在详细的介绍执行Task的过程细节之前，我想先来认真的讨论一下MapTask
younglibin·2013-08-23 10:00

Hadoop中Map任务的执行框架

www.linuxidc.com/Linux/2012-01/50854.htm)，我重点讲述了Task被TaskTracker调度执行的原理及过程，但是在详细的介绍执行Task的过程细节之前，我想先来认真的讨论一下MapTask
younglibin·2013-08-23 10:00

MapReduce:详解Shuffle过程---map和reduce数据交互的关键

文章来源： http://langyu.iteye.com/blog/992916 Shuffle描述着数据从maptask输出到reducetask输入的这段过程。  
younglibin·2013-08-22 14:00

MapReduce:详解Shuffle过程---map和reduce数据交互的关键

文章来源： http://langyu.iteye.com/blog/992916 Shuffle描述着数据从maptask输出到reducetask输入的这段过程。  
younglibin·2013-08-22 14:00

Hive RCFile合并作业产生重复数据问题

看了下这个作业log，发现maptask000005起了两个taskattempt，第二个attempt是推测执行，并且这两个attemp都在taskclose函数里面重命名temp文件成正式文件，而不是通过
lalaguozhe·2013-06-14 18:00

Hive小文件合并调研

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
lalaguozhe·2013-06-08 10:58

Hive小文件合并调研

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
lalaguozhe·2013-06-08 10:00

Hadoop深入学习：MapTask详解

        在本节中，我们主要来学习MapTask的内部实现。                
flyingdutchman·2013-05-28 15:00

Hadoop深入学习：InputFormat组件

InputFormat主要用于描述输入数据的格式，提供了以下两个功能：       1）、数据切分，按照某个策略将输入数据且分成若干个split，以便确定MapTask的个数即Mapper的个数，在MapReduce
flyingdutchman·2013-05-26 22:00

Hadoop深入学习：Map Task和Reduce Task的执行流程

       本节我们主要看一下MapTask和ReduceTask的执行流程：       好了，接下来我们再看看MapTask和ReduceTask的一个完整的执行流程：       1）、TaskNode
flyingdutchman·2013-05-26 00:00

Hadoop深入学习：MapReduce作业的提交流程和作业的生命周期

一个标准的MapReduce作业的执行包括的流程是：代码编写——>作业配置——>作业提交——>MapTask的分配与执行——>处理中间结果(shuffle阶段)——>ReduceTask的分配与执行——
flyingdutchman·2013-05-25 23:00

Hadoop中的快速排序算法

阅读更多在Hadoop中，排序是MapReduce框架中最重要的操作之一，MapTask和ReduceTask都会对数据按照key排序，不管逻辑上是否真的需要排序，任何程序中的数据都会被排序，这是Hadoop
flyingdutchman·2013-05-22 15:00

关于mapreduce 的 shuffle ，partition，combiner

的过程中一直不能够完全准确的理解shuffle，partition，combiner的作用，其实简单来说：shuffle：是描述着数据从map端传输到reduce端的过程，而且我们知道的是hadoop的集群环境中，大部分maptask
qiaochao911·2013-05-06 10:00

将nutch源码配置到MyEclipse中出现java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space错误

但是发现运行时出现了下面的错误，通过网上找答案发现时给程序分配的内存栈太小：java.lang.OutOfMemoryError:Javaheapspace atorg.apache.hadoop.mapred.MapTask
WitsMakeMen·2013-05-01 10:00

HADOOP MR架构分析（二） MapTask 和 ReduceTask

Child会根据Task的类型执行MapTask和ReduceTask，并借助Reflection来调用用户自定义的Mapper类，但用户自定义的Reducer类是直接调用的。                         
edward_li·2013-04-28 18:09

HADOOP MR架构分析（二） MapTask 和 ReduceTask

Child会根据Task的类型执行MapTask和ReduceTask，并借助Reflection来调用用户自定义的Mapper类，但用户自定义的Reducer类是直接调用的。                         
edward_li·2013-04-28 18:51

HADOOP MR架构分析（二） MapTask 和 ReduceTask

Child会根据Task的类型执行MapTask和ReduceTask，并借助Reflection来调用用户自定义的Mapper类，但用户自定义的Reducer类是直接调用的。                         
edward_li·2013-04-28 18:44

Hadoop JVM复用配置

Hadoop默认为每个task（maptask或者reducetask）启动一个jvm。
qiaochao911·2013-04-27 17:00

Hadoop错误一的解决猜测

org.apache.hadoop.io.serializer.SerializationFactory.getSerializer(SerializationFactory.java:73)at org.apache.hadoop.mapred.MapTask
skywhsq1987·2013-04-26 10:00

mapreduce的shuffle，partition，combine

shuffle： 是描述着数据从map端传输到reduce端的过程，而且我们知道的是hadoop的集群环境中，大部分maptask和reducetask是在不同的node上执行，主要的开销是网络开销和磁盘
wisgood·2013-04-09 15:00

hadoop作业调优参数整理及原理

转自:http://www.csdn.net/article/2011-01-21/2906501Mapsidetuning参数1.1MapTask运行内部原理当maptask开始运算，并产生中间数据时
wisgood·2013-04-09 15:00

hadoop mapreduce 解决 top K问题

这里顺便提及一下，一个maptask就是一个进程。有几个maptask就有几个中间文件，有几个reducetask就有几个最终输出文件。好了，这就好
月貘苏·2013-04-01 11:44

hadoop mapreduce 解决 top K问题

这里顺便提及一下，一个maptask就是一个进程。有几个maptask就有几个中间文件，有几个reducetask就有几个最终输出文件。好了，这就
Athenaer·2013-04-01 11:00

Hadoop中的DistributedCache

分布式缓存在MapReduce中称之为DistributedCache，它可以方便maptask之间或者reducetask之间共享一些信息，同时也可以将第三方包添加到其classpath路径中去。
Athenaer·2013-04-01 10:00

MapTask与ReduceTask深入分析与调优

1Map-sidetunning1.1MapTask运行内部原理当maptask开始运算，并产生中间数据时，其产生的中间结果并非直接就简单的写入磁盘。
hxl123789·2013-03-11 15:00

Hadoop如何组织中间数据的存储和传输(源码级分析)2

Hadoop如何组织中间数据的存储和传输(源码级分析)1 解读了MapTask的整体执行流程，该文档将分析MapTask从内存缓冲区刷新到本地磁盘的过程。
hxl123789·2013-03-11 15:00

hadoop自定义inputformat源码

hadoop的inputformat包括他的子类reader是maptask读取数据的重要步骤 一、获得splits-mapper数 1. jobclinet的submitJobInternal，生成
blackproof·2013-02-17 18:00

hadoop自定义inputformat源码

hadoop的inputformat包括他的子类reader是maptask读取数据的重要步骤 一、获得splits-mapper数 1. jobclinet的submitJobInternal，生成
blackproof·2013-02-17 18:00

hadoop 作业调优参数整理及原理

1Mapsidetuning参数1.1MapTask运行内部原理当maptask开始运算，并产生中间数据时，其产生的中间结果并非直接就简单的写入磁盘。
xrzs·2013-02-11 02:00

Hadoop MapReduce Job性能调优——修改Map和Reduce个数

maptask的数量即mapred.map.tasks的参数值，用户不能直接设置这个参数。InputSplit的大小，决定了一个Job拥有多少个map。
Athenaer·2013-01-30 15:00

MapReduce:Job性能调优总结

部分内容: ********************************* 硬件级别 提高磁盘IO的性能 noatime 我为两台slavesserver设置了noatime.vi/etc/fstab.maptask
xiaolang85·2013-01-22 18:00

hadoop 任务失败重复次数的处理方法

hadoop任务分为maptask和reducetask，当maptask执行失败后会重试，超过重试次数（mapred.map.max.attempts指定，默认为4），整个job会失败，这是我们不想看到的
babydavic·2013-01-19 12:00

hadoop 任务失败重复次数的处理方法

hadoop任务分为maptask和reducetask，当maptask执行失败后会重试，超过重试次数（mapred.map.max.attempts指定，默认为4），整个job会失败，这是我们不想看到的
xitong·2013-01-19 12:00

hadoop 源码分析

 先贴一张hadoop的部分类图 如图所示，组要的过程都在LocalJobRunable的内部类Job中，主要当然是map/reduce（MapTask和ReduceTask）。 
blackproof·2013-01-14 10:00

hadoop 源码分析

 先贴一张hadoop的部分类图 如图所示，组要的过程都在LocalJobRunable的内部类Job中，主要当然是map/reduce（MapTask和ReduceTask）。 
blackproof·2013-01-14 10:00

Hadoop MapReduce 任务执行流程源代码详细解析

Heartbeat3.4JobTracker接收Heartbeat并向TaskTracker分配任务3.5TaskTracker接收HeartbeatResponse3.6MapReduce任务的运行3.6.1MapTask
caodaoxi·2012-12-30 16:00

Hadoop MapReduce 任务执行流程源代码详细解析

Heartbeat3.4JobTracker接收Heartbeat并向TaskTracker分配任务3.5TaskTracker接收HeartbeatResponse3.6MapReduce任务的运行3.6.1MapTask
caodaoxi·2012-12-30 16:00

Hadoop中shuffle阶段流程分析

对于Mapphase，又主要包含四个子阶段：从磁盘上读数据-》执行map函数-》combine结果-》将结果写到本地磁盘上；对于reducephase，同样包含四个子阶段：从各个maptask上读相应的数据
caodaoxi·2012-12-30 16:00

运行MapReduce的时候OOM

出错如下：java.lang.OutOfMemoryError:Javaheapspaceatorg.apache.hadoop.mapred.MapTask$MapOutputBuffer.
吐槽达达仔·2012-12-13 23:48

运行MapReduce的时候OOM

出错如下： java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space at org.apache.hadoop.mapred.MapTask$MapOutputBuffer
dacoolbaby·2012-12-13 23:00

reduce task 数量

wiki.apache.org/hadoop/HowManyMapsAndReduces)对这个问题有较详细的解释，大致有以下几个观点：增加task的数量，一方面增加了系统的开销，另一方面增加了负载平衡和减小了任务失败的代价；maptask
shuhuai007·2012-10-31 22:00
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