MapTask

Hadoop基础入门（4）：MapReduce

MapReduceMapReduce优缺点MapReduce核心思想MapReduce进程MapReduce编程规范MapReduce编程实战示例MapReduce框架原理MapReduce工作流程Shuffle机制MapTask
THE WHY·2023-10-19 04:18

Spark核心概念（一）

MapReduce：MapTask进程：由分片规则决定，基于
在上树的路上·2023-10-18 07:57

Hadoop3教程（二十）：MapReduce的工作机制总结

文章目录（109）MapTask工作机制（110）ReduceTask工作机制&并行度ReduceTask工作机制MapTask和ReduceTask的并行度决定机制（122）MapReduce开发总结参考文献
经年藏殊·2023-10-18 03:09

Shuffle的执行阶段流程

1).Collect阶段：将MapTask的结果输出到默认大小为100M的环形缓冲区，保存的是key/value序列化数据，Partition分区信息等。
在远方的你等我·2023-10-18 02:03

Hadoop3教程（十四）：MapReduce中的排序

MapTask和ReduceTask中都会对数据按照KEY来排序，主要是为
经年藏殊·2023-10-17 03:50

Hadoop3教程（十）：MapReduce中的InputFormat

文章目录（87）切片机制与MapTask并行度决定机制（90）切片源码总结（91）FileInputFormat切片机制（92）TextInputFormat及其他实现类一览（93）CombineTextInputFormat
经年藏殊·2023-10-16 06:04

Hadoop3教程（十一）：MapReduce的详细工作流程

Map阶段首先是Map阶段：首先，我们有一个待处理文本文件的集合；客户端开始切片规划；客户端提交各种信息（如切片规划文件、代码文件及其他配置数据）到yarn；yarn接收信息，计算所需的MapTask数量
经年藏殊·2023-10-16 06:04

Hadoop：MapReduce总结

MapReduce1、架构MRAppMaster：负责整个成都的过程调度及状态协调；MapTask：负责map阶段的整个数据处理流程；ReduceTask：负责reduce阶段的整个数据处理流程；2、数据类型除了
YF_raaiiid·2023-10-15 13:24

Hadoop基础学习---6、MapReduce框架原理

1、MapReduce框架原理1.1InputFormat数据输入1.1.1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
星光下的赶路人star·2023-10-15 13:23

Hadoop3教程（九）：MapReduce框架原理概述

一般，我们称Map阶段的进程是MapTask，称Reduce阶段是ReduceTask。其完整的工作流程如图：Map阶段具体的工作任务是啥呢？
经年藏殊·2023-10-15 13:52

Hadoop学习笔记: MapReduce(1)

一.MapReduce核心思想1)分布式运算程序往往需要分成Map和Reduce两个阶段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并发实例同样互不相干
X6ZT·2023-10-15 12:24

Hive优化--小文件合并

Map端输入文件合并合并Map端输入的小文件，是指将多个小文件划分到一个切片中，进而由一个MapTask去处理。
谨言&慎独·2023-10-13 08:59

Hive导入mysql数据丢失_记录一次 Sqoop 从 MySQL 导入数据到 Hive 问题的排查经过

排查过程数据导入脚本Log通过Log可以发现以下信息：该Sqoop任务被分解为4个MapTask。MapTask执行期间有异常，是网络异常导致MySQL连接不成功。
weixin_39597987·2023-10-11 21:45

Hadoop+Zookeeper+HA错题总结（一）

题目5：MapReduce的MapTask工作机制中最后要执行的步骤是？[单选题]A、溢写B、分区C、排序D、合并【参考答案】:D【您的答
十七✧ᐦ̤·2023-10-11 06:08

MapReduce中map并行度优化及源码分析

MapReduce中map并行度优化及源码分析mapTask并行度的决定机制一个job的map阶段并行度由客户端在提交job时决定，而客户端对map阶段并行度的规划的基本逻辑为：将待处理数据执行逻辑切片
Wantonn·2023-10-09 15:18

Hive调优配置参考2

1.设置合理solt数mapred.tasktracker.map.tasks.maximum每个tasktracker可同时运行的最大maptask数，默认值2。
liuzx32·2023-09-26 02:57

分布式程序中YARN中的角色

YARNResuourceManager和NodeManagerMR程序中主管进程：MrApplicationMaster任务进程：YarnChildYarnChild运行MapTask和ReduceTaskSpark
qzWsong·2023-09-22 07:45

spark 精华总结

比如多个maptask读取不同数据源文件需要将数据源加载到每个maptask中，造成重复加载和浪费内存。而
添柴少年yyds·2023-09-17 09:04

MapTask、Shuffle、ReduceTask工作机制

MapReduce整个工作流程：image.pngimage.pngShuffle阶段image.png
数据萌新·2023-09-12 03:14

MR源码解析和join案例

reduceMapTask类的run():设置map阶段的参数，初始化任务，创建上下文对象创建读取器LineRecordReader判断是否压缩compressFactory如果没有压缩，使用seek方法mapTask
十七✧ᐦ̤·2023-09-10 00:23

切片机制和MR工作机制

切片机制默认的切片大小和块大小一致，切片的个数决定了MapTask的个数。数据倾斜问题：如果某个切片的大小太小，会浪费了MapTask申请的CPU资源。
十七✧ᐦ̤·2023-09-10 00:53

Hadoop的第二个核心组件：MapReduce框架第一节

的第二个核心组件：MapReduce框架第一节一、基本概念二、MapReduce的分布式计算核心思想三、MapReduce程序在运行过程中三个核心进程四、如何编写MapReduce计算程序：（编程步骤）1、编写MapTask
Augenstern K·2023-09-07 04:42

Hadoop的第二个核心组件：MapReduce框架第四节

的特殊应用场景1、使用MapReduce进行join操作2、使用MapReduce的计数器3、MapReduce做数据清洗十一、MapReduce的工作流程：详细的工作流程第一步：提交MR作业资源第二步：运行MapTask
Augenstern K·2023-09-07 03:55

Hadoop小文件的优化方案

小文件的影响小文件过多会造成元数据量大的情况，因此NameNode会消耗大量内存空间用于存储小文件的元数据，过多的元数据，也会导致寻址索引速度变慢；小文件过多，会在进行MapReduce运算时，产生多个切片，启动多个MapTask
小猿天地·2023-08-31 07:02

【大数据之Hadoop】三十四、Hadoop综合调优之小文件优化方法

小文件过多，在进行MR计算时，会生成过多切片，需要启动过多的MapTask。每个MapTask处理的数据量小，导致MapTas
阿宁呀·2023-08-31 07:28

小文件处理专题

NameNode上占150Byte(在内存中占用),如果小文件过多的话就占用大量的Namenode内存,并且查找元数据的速度会很慢在处理MapReduce的过程中每一个小文件就要启动切一片,并且要启动一个maptask
long_World·2023-08-31 07:27

MapReduce工作流程

工作流程MapReduce启动的时候，最先启动的是MRAppMaster，MRAppMaster根据Job的描述信息，计算出Maptask的数量，申请相对应的Maptask进程。
spark大数据玩家·2023-08-31 03:18

hive优化

reduce-sidejoin(Commonjoin)sortmergebucketjoin(SMBjoin)开启方式sql优化列裁剪分区裁剪先分组再统计避免笛卡尔积groupby数据倾斜动态分区调整MR任务数调整MapTask
火 玄·2023-08-26 19:05

关于Map的理解

Shuffle中进行了分组聚合,而Reduce对分组聚合后的数据进行重新计算.切片对应的是MapTask分区对应的是ReduceTask也可以通过设定reduce数量来调整分区数分区规则:设定为1时,根本不走自定义分区器
叫我莫言鸭·2023-08-26 04:30

黑猴子的家：MapReduce核心思想

1）分布式的运算程序往往需要分成至少2个阶段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于上一个阶段的所有maptask
黑猴子的家·2023-08-24 01:55

HDFS小文件处理

128g*1024m1024kb1024byte/150字节=9.1亿文件块（2）计算层面：增加了切片数量，每个小文件都会起到一个MapTask，1个MapTask默认内存1G，增加了MapTask数量就增加了大量计算内存
万里长江横渡·2023-08-20 04:35

Hadoop知识点总结——HDFS小文件过多问题、解决方法

计算层面每个小文件都会对应启动一个MapTask，1个Ma
笑看风云路·2023-08-20 04:04

Hadoop学习：深入解析MapReduce的大数据魔力（三）

Hadoop学习：深入解析MapReduce的大数据魔力（三）3.5MapReduce内核源码解析3.5.1MapTask工作机制3.5.2ReduceTask工作机制3.5.3ReduceTask并行度决定机制
老虎也淘气·2023-08-19 05:46

饿了么大数据开发凉经

MapTask工作机制（1）Rea
TIM33470348·2023-08-18 20:39

基于MapReduce的Hive数据倾斜场景以及解决方案

引入随机性2.3使用MapJoin或BroadcastJoin2.4调整数据存储格式2.5分桶表、分区表2.6使用抽样数据进行优化2.7过滤倾斜join单独进行join1Hive数据倾斜的现象通常认为当所有的maptask
程序终结者·2023-08-14 22:14

Hadoop之MapReduce实现原理-基础篇

Hadoop之MapReduce实现原理-基础篇文章目录Hadoop之MapReduce实现原理-基础篇一、基础篇1.MR设计目标2.MR编程模型3.MR基本架构1.MapTask执行过程2.ReduceTask
数据的小伙伴·2023-08-09 08:39

sqoop导入数据‘‘--query搭配$CONDITIONS‘‘的理解

（1）只要有--query+sql，就需要加$CONDITIONS，哪怕只有一个maptask。#只有一个maptask[hadoop@node01/kkb/bin]$
zxfBdd·2023-08-03 23:04

【Sqoop】Sqoop 1.4.7 安装

通过将Sqoop的操作命令转化为Hadoop的MapReduce作业（通常只涉及到Map任务）进行导入导出，即Sqoop生成的Job主要是并发运行MapTask实现数据并行传输以提升数
w1992wishes·2023-07-28 17:46

实训笔记7.22

实训笔记7.227.22一、MapReduce中的Shuffle机制1.1第一块内容：MapTask的输出的分区问题1.1.1计算分区的机制1.1.2分区数和NumReduceTask的关系1.2第二块内容
cai-4·2023-07-25 09:52

Yarn与Zookeeper学习

生成临时配置文件(Application)ResourceManager根据Application信息生成Task然后生成MapReduceApplicationMaster(简称AM)AM通过和App交互申请MapTask
叫我莫言鸭·2023-07-25 07:20

【大数据之Hive】二十五、HQL语法优化之小文件合并

1.1Map端输入文件合并  合并Map端输入的小文件是指将多个小文件分到同一个切片中，由一个MapTask处理，防止单个小文件启动一个MapTask，造成资源浪费。
阿宁呀·2023-07-22 22:00

大数据基础篇--MapReduce工作原理

文章目录理解什么是map，什么是reduce，为什么叫mapreduceMap详解Reduce详解MapReduce详解分片、格式化数据源执行MapTask执行Shuffle过程执行ReduceTask
在路上的小y·2023-07-21 14:41

hadoop生产调优之综合调优

小文件过多，在进行MR计算时，会生成过多切片，需要启动过多的MapTask。每个MapTask处理的数据量
tianyi6_6·2023-07-21 00:30

三、Hadoop核心MapReduce

1、基本概念：分而治之Job&TaskJobTackerTaskTracker一个job会被拆成多个task，会有maptask和reducetaskmapreduce作业执行过程MapReduce容错机制
骑猴摘月亮·2023-07-18 14:17

Hadoop文件分片split的原理解析

1.2splitsplit是逻辑上的分片，在MapReduce中Map开始之前，会将输入文件按照指定大小切分为多个小片，每一部分对应一个MapTask，默认split的大小与block的大小相同，为128MB
幸运猪x·2023-06-23 04:44

sqoop导入实战

Sqoop导入实战Sqoop-import案例1表没有主键，需要指定maptask的个数为1个才能执行Sqoop导入原理:Sqoop默认是并行的从数据库源导入数据。
千锋IT教育·2023-06-20 13:59

Haoop | 【05】MapReduce分布式计算模型简介

文章目录一、简介1、核心思想2、处理的主要事务2.1Map2.2Reduce3、工作原理3.1主要流程3.2分片、格式化数据3.3执行MapTask3.4执行Shuffle3.5执行ReduceTask3.6
Jxiepc·2023-06-20 01:27

Spark 面试题

HashShuffleSortShuffle改进的主要原因Linux最大一次能打开的文件数量是1024个,所以优化的方向就是减少文件数量hashshuffle文件数=executor数量*core数*maptask
鸭梨山大哎·2023-06-16 22:46

hadoop(mapreduce) shuffle

一、mapreduceshuffle过程以读取hdfs文件进行单词统计为例，会分为map阶段和reduce阶段1、map阶段1.1、首先根据maptask的切片机制会把文件切成了多个数据切片（数据块）。
loukey_j·2023-06-15 20:11

Spark入门

MapTask、ReduceTask也是进程。进程成本相比线程更高！Hadoop的Yarn框架比Spark框架诞生的晚，所
molecule_jp·2023-06-13 16:01
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