MapTask

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

Hadoop MapReduce shuffle 学习笔记

Map端MapTask首先对每个被map()函数处理的键值对进行分区（默认为HashPartitioner），然后将分区后的键值对写入到环形内存缓冲区。缓冲区本质上是一个字节数组，包含数据和索引。
奶糖派大白兔·2022-12-19 15:09

Spark比MapReduce快的原因

Shuffle更智能MR的Shuffle过程一定会经过分区、排序、分组这几个过程Spark有多种Shuffle机制，过程不是固定的，灵活选择③Spark的Task是线程级别MR将Task分为两种进程：MapTask
Kazi_1024·2022-12-12 11:41

第4节 hive spark 查询hudi 数据 环境cdh6.3.2

使用hive带where条件查询发生错误selectuid,fullnamefrommember_rowhereuid>=0anduid(MapTask.java:175)在源码中查询该类HoodieParquetRealtimeInputFormat
第一次看海·2022-12-04 18:12

大数据_YARN的工作原理

MRv11、编程模型：Map阶段和Reduce阶段2、数据处理引擎：MapTask和ReduceTas
Happy编程·2022-11-24 23:47

第4节、Yarn案例实操

2）需求分析：1G/128m=8个MapTask；1个ReduceTask；1个mrAppMaster平均每个节点运行10个/3台≈3个任务（433）3）修改yarn-site.xml配置参数如
驾驭精神领域·2022-10-18 15:12

Yarn-容量调度器、公平调度器和Tool接口案例 （From 尚硅谷）

（2）需求分析：1G/128m=8个MapTask；1个ReduceTask；1个mrAppMaster（3）修改yarn-site.xml配置参数如下：T
lavineeeen·2022-10-18 15:42

Hive调优经验总结

目录1表层面1.1利用分区表优化1.2利用分桶表优化1.3选择合适的文件存储格式1.4选择合适的压缩格式2HQL层面优化2.1执行计划2.1列、行、分区裁剪2.2谓词下推2.3合并小文件2.4合理设置MapTask
莫叫石榴姐·2022-10-18 10:32

Hadoop 3.x（MapReduce）----【MapReduce 框架原理 一】

Hadoop3.x（MapReduce）----【MapReduce框架原理一】1.切片与MapTask并行度决定机制2.Job提交流程源码和切片源码详解3.FileInputFormat切片机制1.切片机制
在人间负债^·2022-10-13 10:18

MapReduce面试题

适合进行计算一些各Map之间关联度不大或者没有关联度的数据MR计算流程（八步走）图解原理封装输入组件，读取源数据【Map阶段】MapTask任务，负责拆分，将k1,v1=>k2,v2，过程需要自定义【分区
Kazi_1024·2022-10-12 10:30

大数据面试题（每天更新，直到我找到工作）

Hadoop1.MR工作原理分为三个阶段，map,shuffle,reduce.MR将得到的切片split分配给maptask,每个任务处理相对于的split,将split以line的方式读取每一行数据
编程爱上我吧·2022-10-12 10:23

Task运行过程分析1

1、Task运行过程概述在MapReduce计算框架中，一个应用程序被划分成Map和Reduce两个计算阶段，它们分别由一个或者多个MapTask和ReduceTask组成。
lfdanding·2022-10-12 07:49

Hadoop框架之——Mapreduce Combiner合并

(3)Combiner和Reducer的区别在于运行的位置Combiner是在每一个MapTask所在的节点运行，Reducer是接收全局所有Mapper的输出结果;(4)Combiner的意义就是对每一个
Alienware^·2022-10-07 07:26

大数据之Hadoop(MapReduce)：Combiner合并案例实操

目录1.需求2.需求分析3.案例实操-方案一3.案例实操-方案二1.需求统计过程中对每一个MapTask的输出进行局部汇总，以减小网络传输量即采用Combiner功能。
浊酒南街·2022-10-07 07:26

hadoop之mapreduce教程+案例学习（二）

第3章MapReduce框架原理目录第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3.1.2Job提交流程源码和切片源码详解3.1.3FileInputFormat
菜瓜技术联盟·2022-10-07 07:55

Hadoop中Mapreduce的WordCount案例实操

Mapper要继承自己的父类Mapper的输入数据时KV对的形式(KV的类型可自定义)Mapper中的业务逻辑写在map()方法中Mapper的输出数据是KV对的形式(KV的类型可自定义)map()方法(MapTask
SmallScorpion·2022-10-07 07:24

【Hadoop】7.MapReduce框架原理-Shuffle机制-7.3 Combiner合并

Combiner和Reducer的区别在于运行的位置Combiner是在每一个MapTask所在的节点运行；Reducer是接受全局所有Mapper的输出结果Combiner的意义是对每一个Maptask
sdut菜鸟·2022-10-07 07:54

MapReduce Combiner合并及案例实操

Combiner和Reducer的区别在于运行的位置Combiner是在每一个MapTask所在的节点运行;Reducer是接收全局所有Mapper的输出结果;Combiner的意义就是对每一个MapTask
落花雨时·2022-10-07 07:51

大数据之hadoop中MapReduce框架原理

·InputFormat数据输入数据的输入处理主要由切片和MapTask并行度决定：数据块：Block是HDFS物理上把数据分成一块一块。数据块是HDFS存储数据单位。
独创之上·2022-10-07 07:15

Hadoop学习——Combiner合并

Combiner是mapreduce程序中Mapper和Reducer之外的一个组件Combiner组件的夫类就是ReducerCombiner和Reducer的区别在于运行的位置Combiner是在每一个MapTask
HadwinLing·2022-10-07 07:43

大数据开发之小文件合并

问题背景：MR计算引擎一般把一次查询切分成多个stage，每个stage是一次MapReduce计算，而MapReduce计算则是将多个MapTask读取到的数据，划分成不同的分区，汇聚到不同的Reduce
归去来？·2022-09-16 13:36

Hadoop中的MapReduce框架原理、Shuffle机制、Partition分区、自定义Partitioner步骤、在Job驱动中，设置自定义Partitioner、Partition 分区案例

MapReduce框架原理13.2MapReduce工作流程上面的流程是整个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
Redamancy_06·2022-09-04 15:08

MapReduce核心原理（下）

MapReduce中的排序MapTask和ReduceTask都会对数据按key进行排序。该操作是Hadoop的默认行为，任何应用程序不管需不需要都会被排序。
女友在高考·2022-08-23 22:00

MapReduce核心原理

MapTask运行机制详解MapTask流程详细步骤：读取数据的组件InputFormat会通过getSplits方法对输入目录中文件进行逻辑切片规划得到splits，有多少split就对应启动多少个MapTask
女友在高考·2022-08-20 10:00

Hadoop (十八) --------- Yarn 案例实操

需求分析：1G/128m=8个MapTask；1个ReduceTask；1个mrAppMaster平均每个节点运行10个/3台≈3个任务修改yarn-sit
在森林中麋了鹿·2022-07-21 07:23

MIT 6.824 分布式系统课程lab实现 (2) lab1 MapReduce

Lock用于保护共享资源的访问Locksync.MutexMasterStateint//使用队列存储尚待发布的任务MapTaskQueue*list.List//任务超时后使用MapTaskId获取MapTask
·2022-03-24 15:56

MIT 6.824 分布式系统课程lab实现 (2) lab1 MapReduce

Lock用于保护共享资源的访问Locksync.MutexMasterStateint//使用队列存储尚待发布的任务MapTaskQueue*list.List//任务超时后使用MapTaskId获取MapTask
·2022-03-23 10:30

hadoop 切片机制分析与应用

我们知道，不管是本地运行还是集群模式下，最终以job的任务调度形式运行，主要分为两个阶段Map阶段，开启MapTask处理数据的读取Reduce阶段，开启ReduceTask对数据做聚合比如在wordcount
·2022-02-22 16:39

mapreduce实现流量汇总排序程序

因为maptask的最终生成文件中的数据是已经排序过的，默认就是按照key归并排序，所以在传给reducetask的时候也就是排序过的。
数据萌新·2022-02-21 13:59

15.例：mapreduce实现流量汇总排序程序

因为maptask的最终生成文件中的数据是已经排序过的，默认就是按照key归并排序，所以在传给reducetask的时候也就是排序过的。
__元昊__·2022-02-12 15:26

Hadoop Shuffle详解

1.Shuffle流程map.pngreduce.png2.Map端2.1partition阶段查看MapTask.runNewMapper方法源码可以看到这里创建了用于输出的对象：//getanoutputobjectif
幸运猪x·2022-02-10 08:44

Hadoop生态圈（二十二）- MapReduce并行度机制

目录1.MapTask并行度机制1.1概念1.2逻辑规划1.3逻辑规划规则1.4逻辑切片相关参数2.ReduceTask并行度机制3.CombineTextInputFormat3.1TextInputFormat3.2CombineTextInputFormat
一位木带感情的码农·2022-02-09 16:44

MapReduce 通过key排序的例子一

在Hadoop中，排序是MapReduce的灵魂，MapTask和ReduceTask均会对数据按Key排序，这个操作是MR框架的默认行为，不管你的业务逻辑上是否需要这一操作。
博弈史密斯·2022-02-06 21:45

mapreduce实现流量汇总排序程序

因为maptask的最终生成文件中的数据是已经排序过的，默认就是按照key归并排序，所以在传给reducetask的时候也就是排序过的。
__豆约翰__·2022-02-06 00:08

MapReduce(七)：MapReduce内核源码解析

MapTask工作机制4.1MapTask工作机制.jpgMapTask共分为五个阶段，分别为：Read阶段、Map阶段、Collect阶段、溢写阶段、Merge阶段。
codeMover·2021-12-18 16:11

MapReduce(三)：InputFormat数据输入

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。
codeMover·2021-12-13 00:56

hbase笔记1

我们在学习hbase之前应该对hive有了一个了解hive是管理存储在hdfs上的数据（离线处理），hive处理数据是通过mapreduce处理，那么假设是100个T的数据，一个maptask如果按block
zzh0·2021-12-01 20:16

Shuffle过程详解

Map的shuffle过程：主要包括输出、排序、溢写、合并等步骤，如下图所示：1、collect：每个Maptask都将数据输出到该Maptask对应的环形缓冲区Kvbuffer中，使用环形数据结构是为了更有效地使用内存空间
OoZzzy·2021-12-01 16:37

Hadoop 入门笔记 十九: MapReduce并行度机制

一.MapReduce并行度机制1.MapTask并行度机制1.概念MapTask的并行度指的是map阶段有多少个并行的task共同处理任务。
·2021-10-27 14:37

flink task之间的数据传输以及网络流控

有两个TaskManager，每个TaskManager都分别运行一个mapTask和一个reduceTask。我们重点观察M1和R2这两个Task之间的数据传输的发起过程。数据传输
邵红晓·2021-06-25 01:32

mapreduce实现流量汇总排序程序

因为maptask的最终生成文件中的数据是已经排序过的，默认就是按照key归并排序，所以在传给reducetask的时候也就是排序过的。
piziyang12138·2021-06-24 02:16

MapReduce的流程

MapTask工作机制简单概述：inputFile通过split被逻辑切分为多个split文件，通过Record按行读取内容给map（用户自己实现的）进行处理，数据被map处理结束之后交给OutputCollector
神呐_宽恕我把·2021-06-23 02:48

MapReduce的运行机制详解

1.MapReduce的运行机制详解1.1:MapTask工作机制1561706243507.png1561706253827.png简单概述：inputFile通过split被逻辑切分为多个split
打开世界的源代码·2021-06-11 12:23

大数据之HIVE的优化

HIVE的优化优化可以从以下几个方面入手1.模型设计2.处理数据倾斜3.减少job的数量4.设置maptask和reducetask的数量5.seth
TOTinker·2021-06-09 23:35

图解mapreduce原理全剖析

mapreduce原理全剖析--段氏六脉神剑.png1、mapTask调用InputFormat再调用RecourReader的read()方法来读取数据，获得key、value，mapreduce通过
ForgetThatNight·2021-06-08 20:39

2021年大数据Hadoop（二十三）：MapReduce的运行机制详解

目录本系列历史文章前言MapReduce的运行机制详解一、MapTask工作机制详细步骤配置二、ReduceTask工作机制三、MapReduce的shuffle过程本系列历史文章2021年大数据Hadoop
Lansonli·2021-06-02 00:41
上一页 1 2 3 4 5 6 7 8 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他