MapTask

MapReduce【小文件的优化-Sequence文件】

Map阶段优化之小文件问题我们知道Map阶段中的MapTask个数是与InputSplit的个数有关的，一般一个InputSplit切片对应一个，而且InputSplit的个数我们一般也无法控制，应为默认就是
让线程再跑一会·2023-06-13 13:42

Hadoop之MapReduce概述

MapReduce概述MapReduce定义MapReduce优缺点MapReduce核心思想MapReduce进程MapReduce编程规范MapTask并行度决定机制ReduceTask并行度决定机制
yanghaoplus·2023-06-12 16:33

【大数据之路5-2】Hive 全调优

建表设计层面1.利用分区表优化2.利用分桶表优化3.选择合适的文件存储格式4.选择合适的压缩格式2.HQL语法和运行参数层面1.查看Hive执行计划2.列裁剪3.谓词下推4.分区裁剪5.合并小文件6.合理设置MapTask
程序员胖五·2023-06-09 11:57

【MapReduce源码分析】

MapReduce源码分析Client任务提交源码分析MapTask源码分析ReduceTask源码分析Client任务提交源码分析客户端通过hadoopjar的命令形式来提交这个jar运行hadoopjarexamples.jarWordCount
Al leng·2023-06-08 18:44

【大数据之Hadoop】十三、MapReduce之WritableComparable排序

MapReduce框架必须进行排序，MapTask和ReduceTask都会对key按字典顺序排序，是默认的行为（默认使用快速排序），有利于提高效率。任何程序数据都会进行排序，不管逻辑是否需要。
阿宁呀·2023-04-17 20:24

【大数据之Hadoop】十四、MapReduce之Combiner合并

Combiner和Reducer的区别：Combiner是运行在每一个MapTask所在的节点，即对每一个MapTask的输出进行局部汇总，减少网络传输量。
阿宁呀·2023-04-17 20:51

Hadoop之MapReduce And Yarn

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
白纸糊·2023-04-17 00:16

【大数据之Hadoop】十一、MapReduce之Shuffle、MapTask、ReduceTask工作机制

1Shuffle机制对于排序而言分为两个阶段，MapTask后和ReduceTask前。
阿宁呀·2023-04-16 20:53

【Hadoop】MapReduce 编程案例-WordCount

（2）MapTask：负责Map阶段的整个数据处理流程。（3）ReduceTask：负责Reduce阶段的整个数据处理流程。
和风与影·2023-04-16 17:39

MapReduce的常见输入格式之CombineTextInputFormat

CombineTextInputFormat框架默认的TextInputFormat切片机制是对任务按文件规划切片，不管文件多小，都会是一个单独的切片，都会交给一个MapTask，这样如果有大量小文件，
秋名山车神不开车·2023-04-16 17:08

MapReduce经典案例--WordCount 代码（实测可以运行）

MapReduce经典案例--WordCount代码一.MapReduce工作的三阶段1.Map阶段map阶段将要处理的任务切分成一个个的MapTask，每个MapTask各自计算自己负责计算的内容，也就是将计算分布式
夜空Sora·2023-04-16 17:37

Hadoop之Mapreduce核心运行机制

目录概述MapReduce套路图MapReduce程序的运行mapTask的并行度MapTask并行度的决定机制切片机制MapTask并行度经验之谈ReduceTask并行度ReduceTask并行度决定机制正文概述一个完整的
多彩海洋·2023-04-16 12:29

MapReduce的组成架构及工作原理

2.MapTask：负责Map阶段的整个数据处理流程，并发执行，数目由数据的分片数决定，map()按行处理，对每个键值对调用一次。
敬畏自然.·2023-04-15 15:16

MapReduce 理解

MapReduce采用分治的思想MapTask&ReduceTaskMapReduce的执行流程数据一般都是存放在HDFS上，MapReduce计算框架第一步就是先通过InputFormat的子类将计算需要的数据进行分片
冰可乐～·2023-04-15 01:38

hive合并小文件

小文件的危害1.小文件过多，占用HDFS中namenode的内存2.小文件过多，启动过多的maptask，maptask的启动和调度消耗很多内存和时间，启动时间比job执行时间还长针对问题2的解决方案1
捣药的八戒·2023-04-14 07:21

《Hadoop篇》------HDFS与MapReduce

目录一、HDFS角色职责总结二、CheckPoint机制三、Mapreduce序列化四、Mapper4.1、官方介绍4.2、Split计算4.3、Split和block对应关系4.4、启发式算法五、MapTask
清忖灬·2023-04-10 03:40

Spark中的Spark Shuffle详解

Shuffle简介Shuffle描述着数据从maptask输出到reducetask输入的这段过程。
GOD_WAR·2023-04-09 06:18

Spark Shuffle 优化

1.HashShuffle原理（未经优化）1.MapTask将数据写入buffer缓冲区，待缓冲区达到阈值时开始溢写文件，
小余真旺财·2023-04-09 06:42

MapReduce-hadoop-尚硅谷

第3章MapReduce框架原理3.1InputFormat数据输入3.1.1切片与MapTask并行度决定机制切片数等于mapTak的并行度，及一个切片对应一个mapTask多个文件
紫金小飞侠·2023-04-06 15:26

MapReduce工作流程

1图片来源尚硅谷大数据课程MapReduce流程一MapReduce流程二流程：1：MapTask收集从map（）方法写出的（k，v）对，由outputCollector收集写入环形缓冲区。
阿东在路上·2023-04-06 15:35

笔记-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并发实例互不相干，但是他们的数据依赖于上一个阶段的所有MapTask并发实例的输出。
liu_1221·2023-04-06 15:56

Mapreduce编程

1.MapReduce核心思想（1）分布式的运算程序往往需要分成只少2个阶段（2）第一个阶段的MapTask并发实例。
守猪_待兔·2023-04-05 18:49

MapReduce运行流程

ResourceManager（经理）请求运行，ResourceManager返回jobId,和让客户端提交资源的路径3.客户端读取Hdfs文件，进行切片，序列化得到FileSplit分片信息对象，然后把FileSplit（maptask
大数据搬砖小菜鸟·2023-04-05 15:37

Hadoop HDFS的主要架构与读写文件

同时maptask的数量是由spli
晓之以理的喵~~·2023-04-05 14:24

ApplicationMaster是如何启动container并通信

container并通信hadoop的关键进程http://blog.csdn.net/jediael_lu/article/details/46386773当wordcount程序传入两个元文件时启动了两个maptask
weixin_34232744·2023-04-05 09:28

黑猴子的家：MapReduce 编程规范（八股文）

（2）Mapper的输入数据是KV对的形式（KV的类型可自定义）（3）Mapper中的业务逻辑写在map()方法中（4）Mapper的输出数据是KV对的形式（KV的类型可自定义）（5）map()方法（maptask
黑猴子的家·2023-04-03 13:21

hivesql的几种优化的方法

1.map的优化，job在maptask的过程时间较长setmapreduce.map.memory.mb=8240;setmapreduce.reduce.memory.mb=8240;sethive.merge.mapfiles
桔梗的犬夜叉·2023-04-01 02:42

Hadoop 文件分片 split的源码分析

split概念split是一个逻辑的分片，在进行map-reduce的之前，将文件按照一定的规则进行分片，把每个分片分发到不同的maptask。
大雄的学习笔记·2023-03-31 03:08

hadoop之MapReduce

MR核心编程思想：MR一般需要分成两个阶段，Map和reduce，map阶段，maptask完全并行运行，互不干扰，reduce阶段，reducetask完全不互相干，但是他们的数据依赖于上一个阶段的所有的
USTC_IT·2023-03-31 02:16

第六课 大数据技术之Hadoop3.x的源码解析

DataNode启动源码解析第四节HDFS上传源码解析4.1create创建过程4.2write上传过程第五节HDFS上传源码解析第六节MapReduce源码解析6.1Job提交流程源码和切片源码详解6.2MapTask
道教儒佛电磁波·2023-03-30 13:12

MapReduce执行流程（图解+注解）

1.Map阶段：1.对文件进行逻辑切片split，默认大小为hdfs块大小，每一块对应一个mapTask；2.对切片中的数据按行读取，解析返回形式，key为每一行的偏移量，value为每一行的数据；3.
hmi1024·2023-03-30 04:19

hadoop之MapReduce框架原理

目录MapReduce框架的简单运行机制：Mapper阶段：InputFormat数据输入：切片与MapTask并行度决定机制：job提交过程源码解析：切片逻辑：1）FileInputFormat实现类进行虚拟存储
小唐同学(๑>؂<๑）·2023-03-30 03:52

Hadoop HDFS的架构、高可用与容错机制

同时maptask
晓之以理的喵~~·2023-03-29 19:20

MR的shuffle和Spark的shuffle的区别

一、HashShuffle二、合并机制的hashshuffle三、SortShuffle普通机制四、SortShuffle的byPass机制总结shuffle指的是数据从maptask输出到reducetask
嗷嗷的特Man·2023-03-29 06:47

MapReduce 基础之：图文讲解 MapReduce 工作原理

图文讲解MapReduce工作原理理解什么是map，什么是reduce，为什么叫mapreducemapreduc工作流程分片、格式化数据源执行MapTask执行Shuffle过程执行ReduceTask
嗷嗷的特Man·2023-03-29 06:16

从源码角度分析MapReduce运作_二.Map阶段

如下为MapTask类的runNewMapper方法privatevoidrunNewMapper(finalJobConfjob,finalTaskSplitIndexsplitIndex,finalTaskUmbilicalProtocolumbilical
scott_alpha·2023-03-25 15:30

MapReduce Shuffle过程1 - Map结果本地存储

Map结果Collector通过MapTask.run()入口开始Map任务run()runNewM
万昆·2023-03-22 22:20

1. InputFormat 数据输入

1切片与MapTask并行度决定机制MapTask并行度决定Map阶段的任务处理并发度,进而影响Job的处理速度MapTask并行度决定机制数据块：blocks是hdfs在磁盘上对数据进行的划分；数据切片
GetIdea·2023-03-11 16:18

hadoop-Yarn资源调度器【尚硅谷】

（也就是负责MapTask、ReduceTask等任务分配资源）1.Yarn基本架构Yarn主要由ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster、Containe
Blueming_first·2023-03-09 10:21

Hadoop三大核心组件——HDFS、YARN、MapReduce原理解析

Hadoop文章目录Hadoop一、简介二、工作原理1.HDFS原理组成介绍执行流程图2.YARN原理组成介绍执行流程图3.MapReduce原理什么是MapReduce完整工作流程图流程详细描述MapTask
笑里笑外~·2023-03-09 07:35

大数据框架之Hadoop：MapReduce（三）MapReduce框架原理——InputFormat数据输入

3.1.1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。
yiluohan0307·2023-02-28 08:29

大数据技术之Hadoop（MapReduce）框架原理、数据压缩

文章目录1MapReduce框架原理1.1InputFormat数据输入1.1.1切片与MapTask并行度决定机制1.1.2Job提交流程源码和切片源码详解1.1.3FileInputFormat切片机制
@从一到无穷大·2023-02-28 08:43

MapReduce —— WordCount案例

Map阶段主要负责将任务拆分到不同的节点上，各个MapTask是相互独立的，Reduce负责将Map阶段各个节点上的结果进行整合，Drive主要负责环境的配置信息以及连接Map和Reduce。
Manfestain·2023-02-02 20:37

Hadoop与Spark中的Shuffle过程梳理

Shuffle的具体过程如下：（1）MapTask收集我们的map()方法
@从一到无穷大·2023-02-02 14:55

Hive编程指南： 基础操作

一、本地模式、伪分布式模式和分布式模式本地模式：使用的是本地文件系统，在该模式下，当执行Hadoopjob时（包含有大多数的Hive查询），Maptask和Reducetask在同一个进程中执行。
luogps9·2023-02-01 09:11

hive优化（2020-03-10）

合理的分区分桶来达到优化如果小文件太多，建议开启小文件合并的配置项，可以有效减少maptask的数量shuffle在所难免，采用合适的压缩格式来避免太多的网络传输，达到优化
梦境中_i·2023-01-31 23:42

Task运行过程分析2

Child类包含一个入口主方法main，在运行的时候需要传递对应的参数，来运行MapTask和ReduceTask，通过命令行输入如下5个参数：host：表示TaskTracker节点的主机名称port
lfdanding·2023-01-31 20:56

java基础巩固-宇宙第一AiYWM：为了维持生计，大数据Hadoop之yarn【MapReduce的基本概念、Yarn的架构（中的角色、各角色的工作流程）MapTask与ReduceTask】~整起

Hadoop之HDFS目录一、HADOOP之MapReduce1.MapReduce基本概念2.MapReduce的数量约定3.MapReduce的迭代器模式4.mapreduce的架构、架构中的角色（都有谁）、各个角色之间如何进行协作，如何进行更好的读写？5.MapReduce的客户端client6.yarn的架构（中的角色、各角色的工作流程）与实操6.1架构：来解决JobTracker的三个问
AIminminHu·2023-01-28 14:20

Hadoop和Spark的对比

延迟大RDD结果在内存，延迟小运行方式Task以进程方式维护，启动任务慢Task以线程方式维护，启动快1.原理比较Hadoop和Spark都是并行计算，Hadoop一个作业称为一个Job，Job里面分为MapTask
斯沃福德·2023-01-23 06:56

初探MapReduce切片

MapTask并行度决定机制数据块：Block是HDFS物理上把数据分成一块一块。数据切片：数据切片只是在逻辑上对输入进行分片，并不会在磁盘上将其切分成片进行存储。
苏瓜皮·2022-12-23 03:54
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