MapTask

大数据相关

hadoop原理spark原理kafka原理数据仓库部分Hadoop原理MapReduce的原理默认根据hdfs上文件的block来启动相应数量的mapTask，每个mapTask处理该分片文件时，以用户定义的
Entry_1·2021-04-20 10:54

大数据技术之MapReduce（三）

MapReduce框架原理image.png3.1InputFormat数据输入3.1.1切片与与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
pauls·2021-04-18 11:29

Hive数据倾斜原因及优化解决方案

二：Hive中有那些容易造成数据倾斜的情况以及处理办法1：map端数据倾斜当maptask出现较多的小文件时，
zhaozuoyou·2021-03-01 23:48

Hadoop框架下MapReduce中的map个数如何控制

一个job的map阶段并行度由客户端在提交job时决定客户端对map阶段并行度的规划基本逻辑为：一、将待处理的文件进行逻辑切片（根据处理数据文件的大小，划分多个split），然后每一个split分配一个maptask
__豆约翰__·2021-02-20 08:01

Hadoop之MapReduce(二)工作流和InputFormat介绍

MapTask和ReduceTask都是跑在YarnChild的进程中，当然是各自的YarnChild进程。2.MapR
leafgood·2021-01-01 13:17

Hadoop之MapReduce(三)Shuffle机制和Partition分区

就是将MapTask输出的结果数据，按照Partitioner分区制定的规则分发给ReduceTask执行，并在分发的过程中，对数据进行分区和排序。
leafgood·2021-01-01 13:45

Hadoop之MapReduce(二)工作流和InputFormat介绍

MapTask和ReduceTask都是跑在YarnChild的进程中，当然是各自的YarnChild进程。2.MapR
leafgood·2020-12-31 21:54

Hadoop之MapReduce(三)Shuffle机制和Partition分区

就是将MapTask输出的结果数据，按照Partitioner分区制定的规则分发给ReduceTask执行，并在分发的过程中，对数据进行分区和排序。
leafgood·2020-12-31 21:41

Hive调优全方位指南(转载)

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2、HQL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
扎西的德勒·2020-12-28 10:17

大数据框架Hadoop：第二章 计算框架MapReduc（二）分区、排序、归并、分组以及MapTask和ReduceTask

Hadoop：第一章HDFS分布式文件系统(二)大数据框架Hadoop：第二章计算框架MapReduce（一）大数据框架Hadoop：第二章计算框架MapReduce（二）文章目录系列文章目录前言一、MapTask
BB侠的大数据之旅·2020-12-22 16:30

MapReduce mapTask阶段

MapReducemapTask阶段MapTask机制Read阶段：MapTask通过用户编写的RecordReader，从输入InputSplit中解析出一个个key/value。
Keepromise·2020-12-15 19:29

MapReduce环形缓冲区MapOutputBuffer，kvBuffer分析

MapReduce环形缓冲区MapOutputBuffer，kvBuffer分析环形缓冲区相关类和属性说明MapTask$MapOutputBuffer默认的环形缓冲区类，可以通过job配置文件的参数mapreduce.job.map.output.collector.class
Keepromise·2020-12-04 10:02

hive-分区表

col_namedata_type[COMMENTcol_comment],...)]1.1分区表在建表时，指定了PARTITIONEDBY，这个表称为分区表PARTITIONEDBY以什么分区1.2分区概念MR：在MapTask
MosesDon·2020-12-02 01:44

hive-分区表

col_namedata_type[COMMENTcol_comment],...)]1.1分区表在建表时，指定了PARTITIONEDBY，这个表称为分区表PARTITIONEDBY以什么分区1.2分区概念MR：在MapTask
MosesDon·2020-12-02 00:51

hadoop:MapReduce之 shuffle过程详解

ｃombiner（合并）sort(排序)patittioner(分区)merger三种形式shuffle概念shuffle(洗牌之意),Shuffle描述着数据从maptask输出到reducetask
张国荣家的弟弟·2020-11-02 15:16

Hadoop Mapreduce shuffle 过程详解

image.pngMap端导读:1.mapbuffer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。
陌城小川·2020-10-11 13:21

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
K_un·2020-10-11 02:26

Mapreduce的shuffle过程详解

MapReduce的shuffle过程可细分为两个过程：Map端：客户端提交Job任务后，经过一系列资源分配启动MapTask后，各个MapTask就会去HDFS通过InPutFormat拿到数据，进入
情深不仅李义山·2020-09-25 00:14

MapReduce运行流程和Yarn处理流程

1.首先从代码说起，MapTask类中有四个方法可以被重写，cleanup，map，run，setupsetup的主要作用是加载一些资源，或者是在map阶段只需要一次运行的东西。
wlk_328909605·2020-09-17 14:01

MapReduce On YARN

MapReduce计算分为两个部分，MapTask和ReduceTask。
X_信仰·2020-09-17 14:55

java大数据最全课程学习笔记(6)--MapReduce精通(二)--MapReduce框架原理

MapReduce框架原理MapReduce工作流程流程示意图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：MapTask
假装文艺范儿·2020-09-16 13:49

Mapreduce Shuffle运行机制

概念:mapreduce中map阶段处理的数据传递给reduce阶段是mp框架中最关键的一个流程叫做shuffleshuffle:洗牌核心机制:数据分区排序缓存其实就是将maptask输出的处理的结果数据分发给
lspshun·2020-09-16 12:30

MapReduce工作机制详解

一、MapTask工作机制详细步骤：首先，读取数据组件InputFormat（默认TextInputFormat）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，有多少个
涛之博·2020-09-16 12:07

MapReduce工作机制+Shuffle机制

分为Map和Reduce阶段map阶段分为五个阶段：Read阶段、Map阶段、Collect阶段、溢写阶段、Merge阶段前提：客户端：在job提交时，会将切片信息传入到集群中启动相应的MapTask其中
谁的青春是一朵花？·2020-09-16 11:41

我的参数调优

1.资源相关参数（1）MR应用程序中配置就可以生效（mapred-default.xml）配置参数参数说明mapreduce.map.memory.mb一个MapTask可使用的资源上限（单位:MB），
谁的青春是一朵花？·2020-09-16 11:10

Apache Spark

不同于MapReduce框架，基于磁盘式计算，将Job粗粒度的分为MapTask、ReduceTask，并且必须通过网络进行数据交互。Spark任务执行时，实际
HuiGe94v587·2020-09-16 10:03

第四章、Hadoop之MapReduce介绍与应用

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。
斗罗昊天锤·2020-09-16 05:46

第五章、Hadoop之MapReduce框架原理（InputFormat数据输入）

一、InputFormat数据输入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。
斗罗昊天锤·2020-09-16 05:46

第六章、Hadoop之MapReduce框架原理（MapReduce工作流程）

12、MapReduce流程示意图2二、流程示意图详解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
斗罗昊天锤·2020-09-16 05:14

MapReduce的优化（MapShuffle的2个阶段、3个功能、2大优化）

MapReduce的shuffle2个阶段：map端（phase）的shufflereduce端（phase）的shuffle3个功能：分区–决定mapTask的输出的数据给那个reducetask处理排序
一只行走在闹市的猪·2020-09-16 03:08

MapReduce简介

MapReduce简介MapReduce优点MapReduce缺点MapReduce核心思想切片机制FileInputFormat切片机制CombineTextInputFormat切片机制MapTask
马上要秃头的我·2020-09-16 01:40

Mapper类的分析

作用将输入键值对映射到一组中间键值对，转换后的中间记录不必与输入记录的类型相同MapReduce通过每个Inputspilt（切分）生成对应的Maptask（map任务），而Inputsplit（切分）
Geek白先生·2020-09-16 00:10

Hadoop中Join多种应用

②在Map端Join1.将大文件，作为输入文件，通过输入格式读入到MapTask2.小文件，使用分布式缓存，在进入Mapper时，提前
qq_43193797·2020-09-15 21:12

Sqoop采集数据的时候出现数据倾斜解决方法（--split-by --num-mappers）

注意：–split-by后面要是int类型，并且是连续递增的，那么sqpli-by会平分的很均匀，要是不是自增的那么有的maptask还是很忙，而有的maptask则不是很忙–num-mappers后面设置的
struggle@徐磊·2020-09-15 14:44

Spark 2.4.0如何优雅地解决sparksql小文件过多的问题

中包含有join、groupby相关的shuffle操作时，会产生很多小文件；从集群优化的角度来说，太多的小文件对NameNode的压力比较大，而且太多的小文件对后续使用该表进行计算时会启动很多不必要的maptask
拾荒路上的开拓者·2020-09-15 12:53

Hadoop的shuffle过程简介

流程解释：以wordcount为例，假设有5个map和3个reduce：map阶段1、在maptask执行时，它的输入数据来源于HDFS的block，当然在MapReduce概念中，maptask只读取
波哥在路上·2020-09-15 03:35

shuffle流程简介

官方流程图：Shuffle是MapReduce处理流程中的一个核心过程，它的每一个处理步骤是分散在maptask和reducetask节点上完成的，整体来看，分为3个核心操作：1、分区partition2
难瘦的小灿·2020-09-15 03:17

剑指数据仓库-Hadoop五

一、上次课程回顾二、Hadoop五2.1、初识MapReduce2.2、MapReduce2.x的架构设计2.3、解析wordcount.java2.4、MapTask的启动个数由谁来决定？
Spark on yarn·2020-09-15 02:01

剑指数据仓库-Hadoop六

一、上次课程回顾二、Hadoop六2.1、Container剖析2.2、MapReduce2.x的架构设计2.3、解析wordcount.java2.4、MapTask的启动个数由谁来决定？
Spark on yarn·2020-09-15 02:01

Sqoop原理和架构

步骤流程：（1）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。（2）MapTask会访问数据库的元数据信息，通过并行
一直打铁·2020-09-14 14:48

Hadoop之MapReduce简介与统计字符个数demo

MapReduce将整个计算过程拆分为2个阶段：Map(映射)阶段和Reduce(规约)阶段2.MapReduce的执行流程Map阶段2.1需要处理的文件在MapReduce中会先进行切片，每一个切片会交给一个MapTask
32224047_yw·2020-09-14 09:04

MapReduce 2.0应用场景、原理与基本架构

MapReduce将作业的整个运行过程分为两个阶段：Map阶段和Reduce阶段Map阶段由一定数量的MapTask组成：（1）、输入数据格式解析：InputFo
yunpiao123456·2020-09-13 20:07

Mapper中map方法下context.write的流程与代码详解

本文的分析基于Hadoop2.4.0版本任何Map任务在Hadoop中都会被一个MapTask对象所详细描述，MapTask会最终调用其run方法来执行它对应的Map任务，需要执行任务就必须要有相关的输入输出信息
woshiliufeng·2020-09-13 20:46

MapTask的工作机制

MapTask的工作机制注意:Mapper()方法是我们自己实现的一个类，运行再MapTask之中。
williamccc·2020-09-13 20:12

Hadoop 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。
dandingyy·2020-09-13 18:05

MapReduce全局共享数据

1、读写HDFS文件在MapReduce框架中，Maptask和Reducetask都运行在Hadoop集群的节点上，所以它们可以通过读写HD
ccj_zj·2020-09-13 18:01

MapReduce第三天：MapTask、ReduceTask机制、OutputFormat数据输出、Join应用、MapReduce Join、计数器应用、数据清洗ETL、MapReduce开发总结

3.3.10MapReduce第二天：Hadoop序列化及Writable接口、InputFormat数据输入、自定义InputFormat、FileInputFormat切片MapReduce代码要多写多练本文目录3.4MapTask
DougLeaMrConcurrency·2020-09-13 16:58

Spark Shuffle原理和Shuffle的问题解决和优化

摘要：1shuffle原理1.1mapreduce的shuffle原理1.1.1maptask端操作1.1.2reducetask端操作1.2spark现在的SortShuffleManager2Shuffle
水墨风漾·2020-09-13 06:23

数据倾斜的思路分析+map端join实现+倒排索引实现

1什么是数据倾斜解决解决方法1让数据数据不要去reduceTask，在mapTask就进行处理（利用distributeCache）map端join实现publicclassMapSideJoin{publicstaticclassMapSideJoinMapperextendsMapper
单身贵族男·2020-09-12 21:25

MapTask并行度决定机制、FileInputFormat切片机制、map并行度的经验之谈、ReduceTask并行度的决定、MAPREDUCE程序运行演示（来自学笔记）...

1.3MapTask并行度决定机制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并行实例是否越多越好呢？其并行度又是如何决定呢？
weixin_34417183·2020-09-12 07:07
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