MapTask 第7页

Hadoop 故障：java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space

一个作业运行时，在maptask阶段出现了如下错误：FATALorg.apache.hadoop.mapred.Child:Errorrunningchild:java.lang.OutOfMemoryError

__海盗__·2020-08-18 11:05

Hadoop MapReduce和Yarn的关系

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MRv2

YaoEmily·2020-08-18 10:07

MapReduce之多个Job串联的案例

Job1：Mapper：默认一个MapTask只处理一个切片的数据，默认的切片策略，一个切片只属于一个

孙晨c·2020-08-17 18:00

MapRdeuce&Yarn的工作机制

MapRdeuce&Yarn的工作机制流程图（包括旧版1.X与新版2.X机制的不同）什么是YarnChild:答：MrAppmaster运行程序时向resoucemanager请求的maptask/reduceTask

Chain .·2020-08-17 08:51

MapRdeuce&Yarn的工作机制(YarnChild是什么)

原来是这样什么是YarnChild:答：MrAppmaster运行程序时向resoucemanager请求的maptask/reduceTa

meiLin_Ya·2020-08-17 08:18

Hadoop 分布式计算框架之MapReduce

MapReduce是一种分布式的离线阶段框架,是一种编程模型,分为MapTask和ReduceTask两部分,用于大规模数据(大于IT)的并行运算,将自己的程序运行在分布式系统上.统上(必记):MapReducede

谵忆南·2020-08-17 08:06

TopK问题--MapReduce处理

InputFormat设置根据数据格式设计分割方式：根据cpu最多并行12线程，应该分割为12个split，开启12个mapTask同时读数据。每条record之间使用空格“”f分割。使用(

qq_28027543·2020-08-17 01:23

十一、MapReduce中的InputFormat

关注专栏《fromzerotohero（Hadoop篇）》查看相关系列的文章~目录一、切片与MapTask并行度二、FileInputFormat切片三、CombineTextInputFormat切片四

象在舞·2020-08-14 17:21

MIT 6.824 : Spring 2015 lab1 训练笔记

源代码参见我的github：https://github.com/YaoZengzeng/MIT-6.824PartI:WordcountMapReduce操作实际上就是将一个输入文件拆分成M份，交由M个Maptask

weixin_30275415·2020-08-14 11:12

Hadoop中的shuffle过程总结

是ReduceTask从MapTask拉取数据的一个过程。除了自定义的map和reduce函数，剩下的几乎都是由框架帮我们完成。

LibsKnowledge·2020-08-13 19:10

hive(六)企业级优化策略

文章目录一、Hadoop框架计算特性二、优化常用手段三、排序选择四、怎样做笛卡尔积五、怎样写in/exists语句六、设置合理的maptask数量七、小文件合并八、设置合理的reduceTask的数量九

复姓独孤·2020-08-12 13:29

MapReduce框架原理之切片和任务提交md

因为切片的数量决定了MapTask的并行度，简单的说就是切片的数量决定了MapTask的数量，一个MapTask会对应一个切片。2.切片与MapTask并行度决定机制首先切片是什么呢？

williamccc·2020-08-11 02:36

【Hadoop】7.MapReduce框架原理-Shuffle机制-7.2排序

在MapTask和ReduceTask均会对数据按照key进行排序。该操作属于Hadoop的默认行为。任何应用程序的数据均会被排序，而不管逻辑上是否需要。

sdut菜鸟·2020-08-10 21:38

Spark之Shuffle总结

Shuffle概念shuffle，是一种多对多的依赖关系，即每个ReduceTask从每个MapTask产生数的据中读取一片数据，极限情况下可能触发M*R个数据拷贝通道（M是MapTask数目，R是ReduceTask

天ヾ道℡酬勤·2020-08-09 05:00

hadoop异常: java.io.EOFException: Unexpected end of input stream

执行hadoop任务时报错：2019-06-0503:23:36,173INFO[main]org.apache.hadoop.mapred.MapTask:Processingsplit:Paths:

weixin_30293135·2020-08-08 23:51

MapReduce过程图解

1.一个mr程序启动的时候，最先启动的是MRAppMaster，MRAppMaster启动后根据本次job的描述信息，计算出需要的maptask实例数量，然后向集群申请机器启动相应数量的maptask进程

成功人士从不写博客·2020-08-08 17:00

hadoop 中map、reduce数量对mapreduce执行速度的影响

增加task的数量，一方面增加了系统的开销，另一方面增加了负载平衡和减小了任务失败的代价；maptask的数量即mapred.map.tasks的参数值，用户不能直接设置这个参数。

greahuang·2020-08-05 18:33

MapReduce代码实现1

MapReduce的执行流程1.MapTask（以一个入门例子的单词计数为例，两行一定行是helloword第二行是helloyou中间是制表符）1.1读取：框架调用InputFormat类的子类读取HDFS

qq1192010412·2020-08-04 16:28

大数据hadoop3.1.3——MapReduce学习（基础概念）

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。

Caron_xcb·2020-08-03 23:24

解决sqoop导入报错：Caused by: java.sql.SQLException: Protocol violation

报错信息：2017-06-1515:02:15,374INFO[main]org.apache.hadoop.mapred.MapTask:Ignoringexceptionduringclosefororg.apache.hadoop.mapred.MapTask

weixin_30617695·2020-08-03 11:04

关于map task、reduce task和hdfs块大小的理解

maptask的数量由输入文件总大小和分片大小确定；reducetask的数量需要手动设定，如果没有设定，默认是1，因此要想有效的利用分布式，可以通过设定reduce的数量进行优化。

qwurey·2020-08-01 07:27

MAPREDUCE原理

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

ljtyxl·2020-07-30 17:05

hadoop详细笔记(十九)原理加强Yarn调度策略详解

比如排在最前面的job需要若干maptask和若干reducetask，当发现有空闲的服务器节点就分配给这个job，直到job执行完毕。2CapacityScheduler在Yar

白眼黑刺猬·2020-07-30 16:43

mapreduce的编程模型

maptask:读数据：读取源数据，maptask获取分片数据信息（类型有：TextInputFormat,文本文件；SequenceFileInputFormat,序列化文件；DBInputFomrat

花言简·2020-07-30 15:37

关于Partitioner（自定义partitioner编程实现数据自定义分区处理）

这个场景的前提是：比如一大批手机号码需要分区，就是确定那个号码是那个省份的，所以在Maptask阶段是要把所有的省份的号码全部放在一个Map里面,然后提交给reducetask去处理,但是默认的是一个reducetask

小鸭子_嘎嘎·2020-07-30 14:47

MapReduce编程之Partitioner

Partitioner：在MR中,Partitioner决定了MapTask输出的数据交由哪个ReduceTask处理默认实现：分发的key的hash值对ReduceTask个数取模假设数据如下所示：每行内容为水果和其数量

29DCH·2020-07-30 13:10

hadoop入门之mapreduce（四）

2.几个角色及相互关系2.1编程角色Mapper：用于执行maptask的时候调用Reducer:用于执行reducetask的时候调用Dr

luoluo01·2020-07-30 13:51

MapReduce之Combiner合并

只有在驱动类里设置了之后，才会运行Combiner和Reducer的区别在于运行的位置：map----sort---copy---sort(shuffle阶段)---reduce==Combiner是在每一个MapTask

孙晨c·2020-07-29 23:00

MapReduce之WritableComparable排序

MapTask和ReduceTask均会默认对数据按照key进行排序。该操作属于Hadoop的默认行为。任何应用程序中的数据均会被排序，而不管逻辑上是否需要。

孙晨c·2020-07-29 17:00

Hadoop笔记之shuffle工作流程图及其原理分析

这个过程很复杂,他利用缓冲的方式写到内存,并出于效率的考虑进行与排序与其说shuffle为mapreduce之间的独立处理函数不如说是map中数据输入reduce一通道,因为shuffle一部分属于对maptask

顺顺顺子·2020-07-29 00:57

Hadoop中MapReduce的细节

数据本地化策略当JobTracker访问资源的时候需要向NameNode请求数据JobTracker获取到数据的描述信息，根据描述信息对数据进行了切片（InputSplit），然后将切片发给不同Mapper来执行MapTask

发咪·2020-07-29 00:39

Hadoop 之 MapReduce （InputFormat 和 MapReduce工作流程）

三、MapReduce框架原理（重点）文章目录三、MapReduce框架原理（重点）1、InputFormat数据输入1.1切片与MapTask并行度决定机制1.2Job提交流程源码和切片源码详解1.3FileInputFormat

TANCHISE·2020-07-28 23:52

MapReduce实现数据的二级排序并统计指定字段

MapReduce工作流程MapTask工作机制ReduceTask工作机制明确目标：DataBean和TimeUtil的定义TimeUtilsDataBeanMapper和Reducer的定义Map

ChanZany·2020-07-28 09:53

hadoop1.X作业提交过程详细讲解

总体来言，作业提交还是比较简单的，主要涉及创建目录、上传文件等操作；一旦用户提交了作业以后，Jobtracker端便会对作业进行初始化，初始化的作业主要是根据输入数据量和作业的配置参数将作业分解成若干个maptask

Xlucas·2020-07-28 04:24

Hadoop的MAPReduce之shuffle

1.shuffle:洗牌、发牌——（核心机制：数据分区，排序，缓存）；shuffle具体来说：就是将maptask输出的处理结果数据，分发给reducetask，并在分发的过程中，对数据按key进行排序

学海无涯勤为径·2020-07-28 02:59

Hadoop的MapReduce之maptask和reducetask

就是一个分布式程序的通用框架：一个完整的mapreduce程序在分布式运行时有三类实例进程：（根据hadoop2.0以后版本进行讲述）1、MRAppMaster：负责整个程序的过程调度及状态协调；2、mapTask

学海无涯勤为径·2020-07-28 02:28

大数据-第04章 MapReduce结构原理图

健康情况，将client任务交给暂时空闲的tasktrasker执行③jobstrasker并将各个tasktrasker工作状态和健康情况发送给taskscheduler④根据任务情况开始分配资源给maptask

lkk_123456·2020-07-28 02:55

笔记-hadoop-MapReduce-工作流程图

工作流程map阶段reduce阶段shuffle机制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

liu_1221·2020-07-28 02:41

Hadoop各组件原理汇总（附练习）

官方文档查漏补缺NameNode和DataNodes副本安置副本选择文件系统元数据的持久性稳健性7.MapReduce7.1MapReduce是一个分布式运算程序的编程框架7.2序列化和自定义排序7.3mapTask

eRRRchou·2020-07-27 21:39

大数据笔试真题集锦---第二章:Spark面试题

一个mapTask最终形成一个文

千锋教育官方博客·2020-07-27 15:49

MapReduce之MapTask工作机制

1.阶段定义MapTask：map----->sortmap：Mapper.map()中将输出的key-value写出之前sort：Mapper.map()中将输出的key-value写出之后2.MapTask

孙晨c·2020-07-19 22:00

MapReduce的常见输入格式之CombineTextInputFormat

虽然切片数越多，启动的maptask就越多，并行运行执行效率越高。

孙晨c·2020-07-17 17:00

MapReduce工作机制详解（MapTask和ReduceTask)

MapTask:1.maptask0负责切片0，maptask1负责切片1，maptask2负责切片2。

qq_36586719·2020-07-16 06:33

MapReduce 框架原理

1MapReduce工作流程1流程示意图2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

JokerDa·2020-07-16 06:49

MapTask&ReduceTask运行机制原理

Map端：1．每个输入分片会让一个map任务来处理，默认情况下，以HDFS的一个块的大小（默认为64M）为一个分片，当然我们也可以设置块的大小。spill过程即map输出的结果会暂且放在一个环形内存缓冲区中（该缓冲区的大小默认为100M，由io.sort.mb属性控制），当该缓冲区快要溢出时（默认为缓冲区大小的80%，由io.sort.spill.percent属性控制），会在本地文件系统中创建一

大林-Java·2020-07-16 04:34

MapTask、ReduceTask工作机制

——尚硅谷视频笔记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。

liu_1221·2020-07-16 02:32

MapReduce框架中的Shuffle机制

Shuffle数据调度过程：maptask处理hdfs文件，调用map()方法，maptask的collectthread将map()方法结果放入环形缓冲区(默认大小100M)当环形缓冲区达到阈值(80%

bajiaoyan5785·2020-07-15 20:51

第八章、Hadoop之MapReduce框架原理（MapTask与ReduceTask工作机制）

一、MapTask工作机制1、MapTask工作机制示意图2、MapTask工作机制过程详解（1）Read阶段：MapTask通过用户编写的RecordReader，从输入InputSplit中解析出一个个

斗罗昊天锤·2020-07-15 19:28

MapReduce框架原理之（二）MapReduce工作流程

MapReduce框架原理之MapReduce工作流程MapReduce工作流程1.流程图2.流程详解3.shuffle机制3.1MapTask中：3.2ReduceTask中：3.3Partition

leonardy·2020-07-15 18:00

MapReduce框架原理之ReduceTask工作机制

一、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的并发数由切片数决定不同，Reducetask数量的决定是可以直接手动设置

故明所以·2020-07-15 16:38

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