MapTask

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

大数据入门第七天——MapReduce详解（二）切片源码浅析与自定义patition

一、mapTask并行度的决定机制1.概述一个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（即按照一个特定切片大小，将待处理数据划分成逻辑上的多个
weixin_30878501·2020-09-12 07:21

hadoop详细笔记(十五) MR原理加强(mapreduce内部处理数据流程和shuffle详解)

端和reduce端,来进行处理数据,mr程序在运行的时候最先启动的程序就是MRAppMaster,MRAppMaster是可以读到在job提交的时候的参数信息,所以它可以根据参数信息,来启动对应数量的maptask
白眼黑刺猬·2020-09-12 06:59

Hadoop的计算框架——shuffle流程理解要点

1.分区partition每个MapTask的输出都会被分割为多个分区，Reducer会根据JobTask维护的映射关系获取自己应该处理的那一份。
老哂·2020-09-12 03:32

Hadoop1.0与Hadoop2.0的区别

Hadoop，内核主要由HDFS和MapReduce两个系统组成，其中MapReduce是一个离线处理框架，由编程模型（新旧API）、运行时环境（JobTracker和TaskTracker）和数据处理引擎（MapTask
哎呦、不错哦·2020-09-11 19:51

第37课：Spark中Shuffle详解及作业

shuffle基本概念shuffle是一个算子，表达的是多对多的依赖关系，在MapReduce计算框架中，是连接Map阶段和Reduce阶段的纽带，即每个ReduceTask从每个MapTask产生数的据中读取一片数据
Frank201608·2020-09-11 18:13

Spark的shuffle阶段和MR的shuffle阶段分别是什么？区别是什么？

mr的shuffle分为map的shuffle和reduce的shuffleMap的Shuffle数据存到hdfs中是以块进行存储的，每一个块对应一个分片，maptask就是从分片中获取数据的。
ponylee's·2020-09-11 16:05

spark的shuffle过程

上一篇写了shuffle的几种机制，这一篇就介绍一下shuffle拉去数据的过程和executor的内存管理1、maptask处理完数据溢写到本地磁盘后，会将数据结果和落地磁盘文件的位置封装成MapStatus
Lu_Xiao_Yue·2020-09-11 13:07

MapReduce的优化Combiner合并

combiner是MR程序中Mapper和Reducer之外的一种组件Combiner组件的父类就是ReducerCombiner和Reducer的区别在于运行的位置combiner是在每一个maptask
_尽_际·2020-09-11 06:29

Hadoop之ReduceTask工作机制

并行度（个数）注意实验：测试reducetask多少合适ReduceTask工作机制1.设置ReduceTask并行度（个数）reducetask的并行度同样影响整个job的执行并发度和执行效率，但与maptask
娃哈哈、·2020-09-11 05:06

Hadoop中MapTask的并行度的决定机制

在MapReduce程序的运行中，并不是MapTask越多就越好。需要考虑数据量的多少及机器的配置。如果数据量很少，可能任务启动的时间都远远超过数据的处理时间。同样可不是越少越好。那么应该如何切分呢？
墨染百城·2020-09-11 02:54

mr的shuffle过程

（1）写缓冲区每一个MapTask都拥有一个“环形缓冲区”作为Mapper输出的写缓冲区。
huangxiaoxun235·2020-09-11 01:14

Mapreduce过程详解（图解+注解）

MapReduce一共分为map和reduce两个阶段(1234)maptask流程是通过TextInputFormat->RecordReadeer->read()一次读一行，返回到（key，value
throws-Exception·2020-09-11 00:50

hadoop10--mapreduce组件之Combiner

CombinerCombiner是MapReduce程序中Mapper和Reducer之外的一种组件，它的作用是在maptask之后给maptask的结果进行局部汇总，以减轻reducetask的计算负载
戴戴0204·2020-09-10 23:03

hadoop08--maptask、reducetask的并行度&数据倾斜问题

maptask的并行度1.maptask：运行map部分的任务，我们就叫做maptask。2.并行度：同时运行的maptask的任务的个数，一个maptask肯定只运行在一台节点上。
戴戴0204·2020-09-10 23:03

hadoop11--mapreduce全局计数器

其作用范围是全局的，假设运行3个maptask任务，计数器统计的是3个maptask任务的总和的内置计数器Hadoop其实内置了很多计数器。我们先看下运行一个mr程序出来的报告。
戴戴0204·2020-09-10 23:03

MapReduce之collect过程分析

我们在map方法中，处理完一对key:value,就会调用write方法，本质上就是调用MapTask初始化的NewOutputCollector的write方法，进而调用collect方法，开始collect
happy19870612·2020-08-26 09:22

MapReduce中排序发生在哪几个阶段？这些排序是否可以避免？为什么？

在Map阶段，MapTask会在本地磁盘输出一个按照key排序(采用的是快速排序)的文件(中间可能产生多个文件，但最终会合并成一个)，在Reduce阶段，每个ReduceTask会对收到的数据排序，这样数据便按照
DimplesDimples.·2020-08-25 16:25

十三、MapReduce中的OutputFormat

关注专栏《破茧成蝶——大数据篇》查看相关系列的文章~目录一、MapReduce的工作机制1.1MapTask的工作机制1.2ReduceTask工作机制二、MapReduce中的OutputFormat2.1
象在舞·2020-08-25 10:02

Sqoop导入导出操作及参数配置

sqoop底层执行的是mapreduce中的mapTask，这是因为它实现数据的迁移，不涉及数据的聚合操作。在导入数据时，mapreduce程序读取数据库数据使用DBinputFormat来实现。
灰灰灰灰辉·2020-08-25 02:10

【笔记】大数据运算系统1_MapReduce & 同步图计算系统

1.1.1整体思路1.1.2数据模型1.1.3wordcount举例1.1.4MapReduce和SQLSelect比较1.2MapReduce系统架构1.2.1MR运行：提交作业1.2.2MR运行：MapTask
innerVoi·2020-08-24 19:58

大数据中的压缩

目录压缩优缺点压缩格式压缩的使用场景MapTask的决定因素怎样使用MapReduce任务Hive任务压缩优缺点优点：节省磁盘空间，提升磁盘利用率，加速磁盘/网络IO；缺点：解压/压缩是需要CPU的，压缩会使集群
Gru杨·2020-08-24 17:36

MapReduce知识点总结

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。
air2324·2020-08-24 17:36

MapReduce知识点一

分布式运算程序的编程框架优点：使分布式编程变得简单，高容错性，适合PB级以上的数据处理缺点：不适合实时计算MapReduce流程客户端submit前，获取待处理的信息，根据配置生成任务规划，比如有多少个maptask
悟红尘·2020-08-24 16:05

MR 的shuffle机制

map阶段处理的数据如何传递给reduce阶段，是mapreduce框架中最关键的一个流程，这个流程就叫shuffle；shuffle:洗牌、发牌——（核心机制：数据分区，排序，缓存）；具体来说：就是将maptask
大数据专家·2020-08-24 15:08

结合案例讲解MapReduce重要知识点 ---------- Combiner

combiner是MR程序中Mapper和Reducer之外的一种组件combiner组件的父类就是Reducercombiner和reducer的区别在于运行的位置：Combiner是在每一个maptask
Z_Data·2020-08-24 13:41

[YARN] Yarn下Mapreduce的内存参数理解

Container就是一个yarn的java进程，在Mapreduce中的AM，MapTask，ReduceTask都作为Container在Yarn的框架上执行，你可以在RM的网页上看到Container
HackerShell·2020-08-24 13:18

MAPREDUCE相关知识点总结

一.mapreduce的特点可以让你的应用在集群中可靠的容错的并行处理TB级别的数据二.分布式计算框架三.mapreduce流程图四.mapreduce的工作流程1、输入文件分片，每一片都由一个MapTask
小初心·2020-08-24 12:48

自定义Partitioner分区

在Hadoop的MapReduce过程中，每个maptask处理完数据后，如果存在自定义Combiner类，会先进行一次本地的reduce操作，然后把数据发送到Partitioner，由Partitioner
余生若初·2020-08-24 12:38

Yarn详解

Yarn详解1.Yarn架构设计（mr的提交到Yarn的流程）RM：调度器+APPSManagerNM：Container(容器):1个NM-->多个容器-->只能运行一个taskAPPMaster|maptask
苏木logwood·2020-08-24 00:50

简要mapReduce中的shuffle过程

1、MapTask工作机制（1）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。
jwshs·2020-08-23 04:08

大数据（十）：MapTask工作机制与Shuffle机制（partitioner输出分区、WritableComparable排序）

一、MapTask工作机制Read阶段：MapTask通过用户编写的RecordReader，从输入InputSplit中解析出一个个key/valueMap阶段：该节点主要是将解析出的key/value
敲代码的旺财·2020-08-23 02:22

Map task 内部实现原理和运行机制

hadoop1.x中，maptask分为4种，分别是job-setuptask、job-cleanuptask、task-cleanuptask和maptask。
Xlucas·2020-08-23 02:45

Task运行过程分析3——Map Task内部实现

MapTask内部实现在Task运行过程分析2中提到，MapTask分为4种，分别是Job-setupTask、Job-cleanupTask、Task-cleanupTask和MapTask。
lfdanding·2020-08-23 01:56

MapReduce相关

MapReduce相关1.MapReduce擅长处理大数据，它为什么具有这种能力2.MapTask工作机制3.ReduceTask工作机制4.MapReduce工作原理如何决定一个job的map和reduce
LALALA3_3·2020-08-23 00:56

MapReduce，MapTask工作流程，Combiner 合并以及二次排序GroupingComparator

一：MapTask工作流程简介详细流程如下⑴Read阶段：MapTask通过用户编写的RecordReader，从输入InputSplit中解析出一个个key/value。
爱上口袋的天空·2020-08-23 00:46

hadoop作业调优参数整理及原理

hadoop作业调优参数整理及原理1Mapsidetuning参数1.1MapTask运行内部原理InputSplit的大小，决定了一个Job拥有多少个map，默认64M每个Split，如果输入的数据量巨大
weixin_30949361·2020-08-22 19:20

hadoop中关于shuffle机制的源码分析

今天我们来分析一些MR中shuffle阶段的流程源码分析shuffle阶段处于mapper之后reducer之前，是在mapTask的后半部分和reduceTask的前半部分一、MapTask中的shuffle
一过人_·2020-08-22 17:35

MapReduce--4--Combiner做MapTask局部合并

MapReduce中的Combiner详解1、什么是CombinerCombiner是MapReduce程序中Mapper和Reducer之外的一种组件，它的作用是在maptask之后给maptask的结果进行局部汇总
中琦2513·2020-08-22 15:43

MRv1和Yarn对比

>>>YARN并不是下一代MapReduce（MRv2），下一代MapReduce与第一代MapReduce（MRv1）在编程接口、数据处理引擎（MapTask和ReduceTask）是完全一样的，可认为
weixin_34162401·2020-08-21 06:38

MapReduce以及shuffle的工作流程机制

1、MapTask工作机制提交阶段1、首先准备待处理的文本2、在提交之前会先获得待处理的数据信息，然后根据参数的配置，形成一个任务分配的规划3、在提交信息的时候会判断运行环境是本地还是yarn，如果是yarn
sunrise·2020-08-21 00:03

hadoop1.0和hadoop2.0的区别

Hadoop，内核主要由HDFS和MapReduce两个系统组成，其中，MapReduce是一个离线处理框架，由编程模型（新旧API）、运行时环境（JobTracker和TaskTracker）和数据处理引擎（MapTask
zhangxiong0301·2020-08-20 20:39

MapReduce的MapTask执行机制

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收集器，对其结果key进行分区（默认使用hash分区），然后写入buffer，每个maptask
不秃也要强·2020-08-20 20:21

hadoop报错---Error-java.lang.ArrayIndexOutOfBoundsException-2

一:bug截图Error:java.lang.ArrayIndexOutOfBoundsException:2二:原因分析1:程序代码2:块文件是按","来进行空格的,并不是制表符,所以maptask在按行切分的时候会出现索引越界的异常三
知而无涯·2020-08-20 17:56

MapReduce以及shuffle的工作流程机制

1、MapTask工作机制提交阶段1、首先准备待处理的文本2、在提交之前会先获得待处理的数据信息，然后根据参数的配置，形成一个任务分配的规划3、在提交信息的时候会判断运行环境是本地还是yarn，如果是yarn
sunrise·2020-08-20 16:31

MapReduce以及shuffle的工作流程机制

1、MapTask工作机制提交阶段1、首先准备待处理的文本2、在提交之前会先获得待处理的数据信息，然后根据参数的配置，形成一个任务分配的规划3、在提交信息的时候会判断运行环境是本地还是yarn，如果是yarn
sunrise·2020-08-20 16:30

第十章 计算层优化之数据倾斜

MapReduce流程：①文件分片，一个分片交由一个maptask执行②maptask首先把数据从磁盘读入内存环形缓冲区，在缓冲区快满时触发
被爱的天青色·2020-08-20 01:15

7.5 MapReduce程序的核心运行机制

任务目的知晓客户端对Map阶段并行度的规划掌握FileInputFormat的默认切片机制掌握手动设置ReduceTask数量的方法理解MapReduce程序的运行流程任务清单任务1：MapTask并行度决定机制任务
懒笑翻·2020-08-19 01:28

Hadoop异常：java.lang.ClassCastException: interface javax.xml.soap.Text

本地调式WordCount代码时产生如下错误：2019-03-1720:37:50,104WARN[org.apache.hadoop.mapred.MapTask]-UnabletoinitializeMapOutputCollectororg.apache.hadoop.mapred.MapTask
萧痕·2020-08-18 18:44

Hadoop MR &MRv2（YARN）编程模型

1MapReduce编程模型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组成输入数据格式解析：InputFormat输入数据处理：
Kuzury·2020-08-18 12:58
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