MapTask

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

Spark Shuffle原理、Shuffle操作问题解决和参数调优

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
weixin_30800987·2020-07-08 14:32

MapReduce内部shuffle过程详解（Combiner的使用）

Maptask调用一个组件FileInputFormatFileInputFormat有一个最高层的接口-->InputFormat我们不需要去写自己的实现类，使用的就是内部默认的组件：TextInputFormatmaptask
汤愈韬·2020-07-07 23:32

MapReduce详解(MR运行全流程，shuffle，分区，分片)

分片的读取规则控制maptask和reducetask数量MapReduce运行全流程（主要介绍map到reduce的其中过程，即shuffle流程）MR运行全流程中自定义部分自定义数据类型自定义分区Combine
一只生活丰富的程序猿·2020-07-07 23:46

整理一下Mapreduce的排序方法

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。任何应用程序中的数据均会
StephenYYYou·2020-07-07 22:44

mapreduce中maptask个数的决定因素

在map阶段读取数据前，FileInputFormat会将输入文件分割成split。split的个数决定了map的个数。影响map个数（split个数）的主要因素有：1)文件的大小。当块（dfs.block.size）为128m时，如果输入文件为128m，会被划分为1个split；当块为256m，会被划分为2个split。2)文件的个数。FileInputFormat按照文件分割split，并且只
我_是好人·2020-07-07 22:04

shuffle机制和原理分析

Shuffle简介Shuffle描述着数据从maptask输出到reducetask输入的这段过程。
海鸥-号·2020-07-07 21:22

超简单读懂mapreduce的工作过程

一.Maptask1.由程序内的InputFormat(默认实现类TextInputFormat)来读取外部数据，它会调用RecordReader(它的成员变量)的read()方法来读取，返回k,v键值对
qianbing11·2020-07-07 19:29

MapReduce 之 Shuffle 的详细流程

当达到80%的时候将数据溢写到本地，剩余20%用于继续获取数据，在溢写到磁盘的时候会执行partition(分区)和sort(排序)，然后对文件进行合并操作，合并完成之后reduceTask会去启动线程去mapTask
貂皮-坎肩儿·2020-07-07 17:20

Hadoop之排序

MapTask和ReduceTask都会对数据按照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。
李大洲·2020-07-07 13:29

hadoop集群，mapreduce任务没有在所有slave节点上执行的问题

maptask在哪台服务器上执行了，可以在http://1master:19888日志聚合的界面查看，也可以在运行时查看节点cpu使用情况本人使用yarn作为任务调度，两台slave，但是最终发现，要么全是
lhyxcxy·2020-07-07 13:33

yarn: 资源调度机制

在mapred-site.xml中有几个配置特点限制条件maptask
根哥的博客·2020-07-07 07:02

MapReduce进程

mapreduce的三个实例进程在分布式运行是分别担任的任务1、MrAppMaster:负责整个程序的过程调度及状态协调2、MapTask:负责map阶段的整个处理流程3、ReduceTask:负责reduce
carrialine·2020-07-07 04:33

详解MapReduce过程

文章目录一.MapReduce工作流程图片如下二.工作流程机制详解1.TextInputFormat读取文件详细解析2.map端(注意maptask数量由切片数量决定)3.reduce端一.MapReduce
sun_0128·2020-07-06 15:06

sqoop

SQL-TO-HADOOP.它可以把hadoop数据，包括hive和hbase存储的数据转化为结构化数据也就是数据库的数据，也可以把关系型数据库数据转化为hadoop数据这些转换操作全是通过Hadoop的MapTask
happy19870612·2020-07-06 12:43

hadoop2.0 和1.0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
weixin_33851429·2020-07-05 23:26

Sqoop --m（--num-mappers）参数使用及优化

Sqoop并行化是启多个maptask实现的，-m(或--num-mappers)参数指定maptask数，默认是四个。
_小海_·2020-07-05 15:35

大数据面试题个人整理（一）

大数据面试题个人整理（一）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2、MR是干什么的？
如何释然╰╮·2020-07-05 09:15

hadoop机架感知与网络拓扑分析：NetworkTopology和DNSToSwitchMapping

hadoop网络拓扑结构在整个系统中具有很重要的作用，它会影响DataNode的启动(注册)、MapTask的分配等等。了解网络拓扑对了解整个hadoop的运行会有很大帮助。
weixin_34283445·2020-07-04 03:10

Hadoop MapReduce工作流程

3）AppMaster根据切片信息启动相应数量的MapTask。4）MapTask取读取按照InputFormat去读取文件数据，交给map方法处理。
这个妹妹我见过的·2020-07-03 22:00

hadoop入门之mapreduce shuffle与yarn原理(五)

那么shuffle的定义：就是maptask数据与reducetask数据的传递流程，称之为shuffle。
luoluo01·2020-07-02 10:55

CDH集群中maptask的日志文件的位置整理

笨小葱这周写了一个读取hbase中的数据到map中的很简单的mr。然后放到cdh集群中跑了一下，结果出现了一系列问题。其中最重要的一个问题竟然是，笨小葱想去找我在mr程序中打的日志，竟然苦苦找不到。所以这里记录下笨小葱从头到尾的一个过程。1.打包运行mr这里笨小葱执行hadoopjarxxx.jar时，报了一个错误:[java]viewplaincopyprint?Exceptioninthrea
javastart·2020-07-02 05:58

SparkSQL 性能调优参数

2，spark.hadoop.mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize是用于聚合input的小文件，用于控制每个mapTask的输入文件，防止小文件过多时候
stone-zhu·2020-07-01 15:30

Hadoop之map/reduce之间的shuffle，partition，combiner过程的详解

MapReduce中，所谓Shuffle过程可以大致的理解成：怎样把maptask的输出结果有效地传送到reduce输入端。
ZG_24·2020-07-01 15:49

MRv1的新旧API分别与MRv2的API兼容性分析

MRv2的API兼容性分析1.基本概念MRv1是Hadoop1.X中的MapReduce实现，它由编程模型（新旧编程接口）、运行时环境（由JobTracker和TaskTracker组成）和数据处理引擎（MapTask
zolalad·2020-06-30 18:22

Spark SQL中实现Hive MapJoin

archives/2015/06/296.htm在Hive中，如果一个很大的表和一个小表做join，Hive可以自动或者手动使用MapJoin，将小表的数据加载到DistributeCache中，从而在使用MapTask
刘光华_zhou·2020-06-30 16:57

Hadoop1.0和2.0的主要区别

两个系统组成，HDFS是一个分布式文件存储系统，MapReduce是一个离线处理框架，分为三部分，运行时环境为JobTracker和TaskTracker，编程模型为Map映射和Reduce规约，数据处理引擎为MapTask
yoohhwz·2020-06-30 08:45

大数据-MR的运行原理

对上诉图片的详细解释计算切片：有几个切片就有几个maptask环形缓存区：经过map函数的逻辑处理后的数据输出之后，会通过OutputConllector收集器将数据收集到环形缓存区保存环形缓存区的大小默认
每天都超级可爱·2020-06-29 15:44

Mapreduce基本工作流程

map端从hdfs读入数据到完成映射到详细过程：以用wordcount计算一个文本为例读取数据之后在内存中的大体形式是：键值对maptask要做排序（方便索引），并且会把结果写在本地磁盘上（而不是写入hdfs
Mew97·2020-06-29 12:39

hadoop处理小文件例子

在hadoop中，框架默认的TextInputFormat切片机制是对任务按文件规划切片，不管文件多小，都会是一个单独的切片，都会交给一个MapTask，这样如果有大量小文件，就会产生大量的MapTask
mo10·2020-06-29 12:58

大数据之Spark

基础知识1、Spark的产生背景1.MapReduce的发展1.1、MRv1的缺陷（1）MRv1包括：运行时环境（JobTracker和TaskTracker）编程模型（MapReduce）数据处理引擎（MapTask
成神之路·2020-06-29 06:59

hive解决小文件过多的问题--[常用策略]

源数据本身有很多小文件动态分区会产生大量小文件reduce个数越多,小文件越多按分区插入数据的时候会产生大量的小文件,文件个数=maptask个数*分区数小文件太多造成的影响?
骚年真骚·2020-06-29 05:35

2018-05-24 Morning Study — Day017

多少个分片就可以有多少个maptask，对不对?7.mapreduce架构设计中应用程序AM和task都运行在哪个抽象概念中?
LY_babc·2020-06-28 01:43

Error: java.io.IOException: SQLException in nextKeyValue&SELECT command denied to user 'xxxxx'@'xxxx

SQLExceptioninnextKeyValueatorg.apache.sqoop.mapreduce.db.DBRecordReader.nextKeyValue(DBRecordReader.java:277)atorg.apache.hadoop.mapred.MapTask
杨鑫newlfe·2020-06-27 05:28

Hive 高级优化（并行 JVM重用 Reduce数目 推测文件 Map数目）

1.并行执行sethive.exec.parallel.thread.number=8(一般在10到20之间)sethive.exec.parallel=false2.JVM重用MapTask/ReduceTask
MahatmaChen·2020-06-27 01:18

MapReduce （Shuffle,partition,combiner,Spill )

一、shuffle介绍1、shuffle就是洗牌弄乱的意思，shuffle代表map输出到reduce的整个过程，他解决的问题就是如何将多个maptask的输出，作为多个reducetask的输入，下面就来看看
Chenchen-·2020-06-26 21:40

Yarn运行Mapreduce程序的工作原理

比如：MapReduce可以使用该服务程序存储maptask的中间输出结果。
子秦1117·2020-06-26 16:12

MapReduce工作原理

MapReduce2.0比之前最大的改动就是加入了yarn，具体的yarn工作机制请参考yarn的工作机制MapReduce工作原理首先程序根据InputFormat将输入文件分成多个spilts，每个spilt对应一个maptask
阴天快乐·2020-06-25 19:05

Reduce Task调优

理论ReduceTask会启动多个拷贝线程从每个MapTask上去读取相应的中间结果，具体的拷贝线程数目由参数"mapreduce.reduce.shuffle.parallelcopies"(默认为5
忘净空·2020-06-25 13:58

Hadoop/Spark大数据面试总结

1.简答说一下hadoop的map-reduce编程模型首先maptask会从本地文件系统读取数据，转换成key-value形式的键值对集合使用的是hadoop内置的数据类型，比如longwritable
什锦甜·2020-06-25 11:37

Spark Shuffle原理、Shuffle操作问题解决和参数调优

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
qq_26091271·2020-06-25 02:24

Mapreduce和Yarn生产上基本调优参数

MapReduce2.x架构设计2.yarn的架构设计2.1container容器2.2架构2.2.1几个概念2.2.2client向rm提交应用程序流程2.2.3wordcount案例理解split个数==maptask
黄土高坡上的独孤前辈·2020-06-24 04:11
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