MapTask

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

《MapReduce 4》--自定义分区、shuffle技术、环形缓冲区(MapOutputBuffer源码解析)、Maptask源码解析

如何自定义分区:原理：intgetPartition(LongWritablekey,Textvalue,intnumPartitions)此方法的返回值为分区的索引(分区就是由索引作为唯一标识符)，该方法确定当前key/value属于哪个索引对应的分区。由于if(partition=partitions){thrownewIOException("Illegalpartitionfor"+key
yk_3215123·2020-07-15 11:39

MR 笔记二

1.Writable接口在MR中使用对象创建对象时需要实现Writable接口中的write()和readFields()方法反序列化方法读顺序必须和写序列化方法的写顺序必须一致2.MapTask运行机制详解详细步骤
新手路上的程序员·2020-07-15 11:52

Hadoop MapReduce Task Log 无法查看syslog问题

现象：由于多个maptask共用一个JVM，所以只输出了一组log文件datanode01:/data/hadoop-x.x.x/logs/userlogs$ls-R.
yangjun2·2020-07-15 11:23

MapReduce编程——输入类FileInputFormat（切片）及其4个实现类（kv）的用法

一个完整的MapReduce程序包括四个阶段：MapTask阶段、Shuffle阶段、ReduceTask阶段InputFormat是一个抽象类，用于获取Input输入数据，并将其切分和打成键值对；这个类中有两个抽象方法
攻城狮Kevin·2020-07-15 09:17

MapReduce核心源码分析之MapTask Input（都可以自己独立走一遍源码，并对MapReduce Map的Input有底层实现的了解）

经过上篇文章的源码分析，我们已经大致知道了客户端提交任务都做了什么，本篇是来继续分析，MapTask，看完MapTask的核心源码，我相信会对以后的学习产生很大的帮助我这里工具是IDEA，Hadoop是
七里香的阳光·2020-07-15 08:54

MapReduce核心源码分析之MapTask OutPut（有对环形缓冲区的详细介绍以及详细的环形缓冲区的源码分析，让你对map输出阶段不在疑惑）

前文已经分析了MapTask的输入，这次我们来分析较为复杂的输出，看看MapTask的输出到底做了哪些事情，分析完之后，将会对我们学习MapReduce有很大的帮助MapTaskOutPut源码分析这里依旧用的
七里香的阳光·2020-07-15 08:54

又双叒叕来更新啦！Hadoop———MapReduce篇

WordCount源码MapReduce编程规范手动实现WordCountWindows上Java程序实现集群上运行序列化序列化概述自定义bean对象实现序列化接口实操实现MapReduce框架原理数据切片和MapTask
5akura·2020-07-15 08:05

MapReduce源码分析--MapTask阶段

MapTask类继承自Task类，负责Map阶段的数据处理流程，它最主要的方法就是run()，这个方法用于执行当前的Map阶段的任务。作为命名作业的一部分运行此任务。
有心有梦·2020-07-15 07:46

Hadoop之MapReduce面试知识复习

自定义InputFormat流程Maptask的个数由什么决定？MapTask工作机制ReduceTask工作机制请描述mapReduce有几种排序及排序发生的阶段请描述mapReduce中
娃哈哈、·2020-07-15 07:32

【hadoop】FileInputFormat中getSplits()方法

框架可以分为maptask，shuffle和reducetask阶段。
luke12268·2020-07-15 06:24

MapReduce中的InputFormat（1）概述

1概念InputFormat用于描述输入数据的格式，提供以下两个功能：A、数据切分：按照某种策略将输入的数据切分成若干split，以便确定MapTask个数，以及对应的Split。
weixin_33730836·2020-07-15 04:00

Hadoop之MapReduce编程模型

一、MapReduce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
盖建伟·2020-07-15 01:14

hadoop之MapReduce---InputFormat数据输入

切片与MapTask并行度决定机制问题引出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。思考：1G的数据，启动8个MapTask，可以提高集群的并发处理能力。
大数据小同学·2020-07-15 01:56

Hadoop中Map端shuffle过程及源码解析

官网上面的MapReduce过程Map端shuffle的过程:在执行每个maptask时，无论map方法中执行什么逻辑，最终都是要把输出写到磁盘上。
等你628·2020-07-15 00:04

大数据技术之Hadoop（MapReduce）第3章 MapReduce框架原理

3.1MapReduce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
尚硅谷铁杆粉丝·2020-07-14 22:06

【Hadoop】4.MapReduce框架原理-InputFormat数据输入

InputFormat数据输入切片与MapTask并行度决定机制MaskTask的并行度决定Map阶段的任务处理并发度，进而影响整个job的处理速度。
sdut菜鸟·2020-07-14 22:41

MapReduce第二天：Hadoop序列化及Writable接口、InputFormat数据输入、自定义InputFormat、FileInputFormat切片

2章Hadoop序列化2.1序列化概述2.2自定义bean对象实现序列化接口（Writable）2.3序列化案例实操第3章MapReduce框架原理3.1InputFormat数据输入3.1.1切片与MapTask
Doug Lea Mr concuren·2020-07-14 21:40

MapReduce详细分析

MapTask:负责Map阶段的整个数据处理流程。ReduceTask:负责Reduce阶段的
JLUBJTU·2020-07-14 20:56

【Hadoop学习之MapReduce】_18MR之InputFormat数据输入

文章目录一、切片与MapTask并行度决定机制二、Job提交流程源码三、FileInputFormat切片机制（一）FileInputFormat切片机制（二）FileInputFormat切片源码解析
easy_sir·2020-07-14 20:59

MapReduce源码解读之ReduceTask

写在前面MapTask在执行context.write()之后，将结果溢写到磁盘，然后触发ReduceShuffle，具体的shuffle过程可以参考MapReduceshuffle过程详解，这篇文章讲的通俗易懂
ShuffledRDD·2020-07-14 18:07

从源码的角度分析MapReduce的map-input流程

源码位置hadoop部署包下的hadoop-mapreduce-client-core-2.6.5.jar，org.apache.hadoop.mapred包下有2个要看的：maptask和reducetask
墨玉浮白·2020-07-14 18:19

hadoop 简单的MapReduce源码分析(源码&流程&word count日志)

目录Job提交mapTask的输入:splitsMapReduceJob执行的架构(1.0简单描述)MapTaskrunMapTask的`run`方法和流程split怎么读取？
master-dragon·2020-07-14 17:27

MapReduce的MapTask数量如何确定？

在技术领域，尤其是开源技术领域，版本变迁速度极快，有些介绍原理机制的文章可能并不能适合当前的技术版本，有时候找到一篇文章中关于某问题的解决方案，可能并不奏效，其原因何在？版本不同！在文章中说清楚技术原理分析针对的版本是一件极其道德的事情。本文论述的原理针对以下版本：hadoop：2.7.31问题在进行map计算之前，MapReduce框架会根据输入文件计算输入数据分片（inputsplit），每个
机器熊技术大杂烩·2020-07-14 15:52

Hadoop TextInputFormat源码分析

API，即org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.InputFormat)，提供以下两个功能：(1).数据切分：按照某个策略将输入数据切分成若干个split，以便确定MapTask
lzm1340458776·2020-07-14 14:50

Hadoop源码篇之Mapper源码Output输出

一、代码继续看MapTask任务。
Jeremy_Lee123·2020-07-14 14:02

笔记-hadoop-MapReduce-InputFormat

——尚硅谷视频笔记InputFormat数据输入切片与MapTask并行度决定机制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。
liu_1221·2020-07-14 14:36

Mapper输入InputSplit分片数透析

什么是InputSplitInputSplit是指分片，在MapReduce当中作业中，作为maptask最小输入单位。
liangjf85·2020-07-14 13:27

工欲善其事必先利其器——第一弹 应用MapReduce制作压测利器

在MR编程体系下，一个job通常会把输入的数据集切分为若干块，由maptask以完全并行的方式处理消化这些数据块。框架会对map的输出先进行排序，然后把结果作为输入提交给reduce任务。
麦哲伦星云·2020-07-14 13:18

[Hadoop源码解读]（六）MapReduce篇之MapTask类

MapTask类继承于Task类，它最主要的方法就是run()，用来执行这个Map任务。
iteye_4515·2020-07-14 12:14

MapReduce源码分析——MapTask流程分析

前言首先要说，MapTask，分为4种，分别是Job-setupTask，Job-cleanupTask，Task-cleanup和MapTask。
叫我不矜持·2020-07-14 06:41

MapReduce编程模型2——Mapper简介

Hadoop的Map-Reduce框架会为Job的每个InputSplit产生一个maptask，InputSplit是由InputFormat生成。Mapp
看得出的就是·2020-07-14 04:29

MapReduce源码解读之MapTask-input

写在前面前面分析了MapReduce客户端作业提交、计算MapTask数量，现在开始分析作业提交之后，MapTask是如何运行的。
ShuffledRDD·2020-07-14 02:43

MapReduce源码解读之MapTask-output

写在前面我们知道MapTask执行完之后，会调用context.write()方法将map的输出结果写入到磁盘中，然后Reducer从磁盘中拉取结果，那么在源码层面，这一过程到底是怎么执行的呢？
ShuffledRDD·2020-07-14 02:43

hadoop之mapreduce

mapreduce运行平台YARNmapreduce程序应该是在很多机器上并行启动，而且先执行maptask，当众多的maptask都处理完自己的数据后，还需要启动众多的reducetask，这个过程如果用用户自己手动调度不太现实
qq_43801646·2020-07-13 12:04

hadoop学习笔记(三)——MapTask和ReduceTask

MapTask和ReduceTask我们知道每一个Task都对应着一个jvm的执行，但是每一个Task都是在Child进程中执行的！
iteye_7298·2020-07-13 06:42

大量小文件的优化策略

默认情况下，TextInputFormat对任务的切片机制是按照文件规划切片的，不管文件大小，都会有一个单独的切片，都会交给一个maptask，此时如果有很多小文件就会产生大量的maptask，导致处理效率低下优化
afei2530·2020-07-13 02:00

【Hadoop】MapReduce笔记（三）：MapReduce的Shuffle和Sort阶段详解

即是说：Shuffle过程横跨map和reduce两端，中间包含sort阶段，就是数据从maptask输出到reducetask输入的这段过程。
DianaCody·2020-07-10 21:09

mr的shuffle和spark的shuffle之间的区别

mr的shufflemapShuffle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在某个节点上启动了mapTask,mapTask读取是通过k-v来读取的
wuwang1988·2020-07-10 12:11

org.json.JSONObject 与 com.alibaba.fastjson.JSONObject 中时间转换不同

代码示例如下：Maptask=newLinkedHashMap();task.put("dataId",UUID.randomUUID().toString());task.put("url","http
谢大鹏·2020-07-10 10:35

java.lang.RuntimeException: java.io.EOFException

java.io.EOFExceptionatorg.apache.hadoop.io.WritableComparator.compare(WritableComparator.java:165)atorg.apache.hadoop.mapred.MapTask
迷茫君·2020-07-10 00:49

Shuffle的过程作用详解

shuffleshuffle过程中的几个名词：shuffle：洗牌；spill：溢出；combiner：合成；merge：融入混合；copy:复制shuffle的使用地点：发生在maptask输出结果传送到
旋奘·2020-07-10 00:04

Hive调优

中配置压缩参数3.在Hive客户端配置压缩参数二.Hive的数据存储格式1.列式存储和行式存储(理解)2.各种存储格式的对比三.存储和压缩结合四.Fetch抓取五.本地模式六.表的优化★七.数据倾斜调优1.MapTask
DevinKim·2020-07-09 12:05

关于mapreduce 几个参数的解释

mapreduce.map.java.opts、mapreduce.reduce.java.opts以map任务为例，Container其实就是在执行一个脚本文件，而脚本文件中，会执行一个Java的子进程，这个子进程就是真正的MapTask
z_xiaozhuT·2020-07-09 04:26

MapReduce的Shuffle机制

reduce阶段，是MapReduce框架中最关键的一个流程，这个流程就叫shuffle.Shuffle:数据混洗---------（核心机制：数据分区，排序，局部聚合，缓存，拉取，再合并排序）具体来说，就是将MapTask
逆水行舟如何·2020-07-08 21:40

【面试题】详细说一下MapReduce工作流程（MapTask过程、Shuffle过程、ReduceTask过程）

工作流程一：工作流程二：一个完整的mapreduce程序在分布式运行时有三类实例进程：1）MrAppMaster：负责整个程序的过程调度及状态协调2）MapTask：负责map阶段的整个数据处理流程3）
都市狼人·2020-07-08 21:40

Hadoop之MapReduce工作流程

流程示意图MapReduce工作流程流程示意图，如下图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：maptask
娃哈哈、·2020-07-08 20:01

大数据相关知识点

hadoop相关试题1、MapTask并行机度是由什么决定的？由切片数量决定的。2、MR是干什么的？MR将用户编写的业务逻辑代码和自带的默认组件结合起来组成一个完整的分布式应用程序
Mr.WiG·2020-07-08 19:21

【hadoop】MapReduce工作流程和MapTask、Shuffle、ReduceTask工作机制

MapReduce整个工作流程：一、MapTask阶段（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。
InnerPeace_·2020-07-08 19:37

“戏”说spark---spark Shuffle详解（一）

“戏”说spark---sparkShuffle详解（一）Shuffle简介Shuffle描述着数据从maptask输出到reducetask输入的这段过程。
王先生的一亩三分地·2020-07-08 18:29
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