ReduceTask

Hadoop学习三十五：Hadoop-MapReduce MapTask and ReduceTask

iteye.com/blog/2037549从整体上描述了Job执行的过程，大致分为三步准备数据mapreduce清理    其中最主要的当然是mapreduce的过程，map由MapTask主导完成，reduce由ReduceTask
zy19982004·2014-03-28 11:00

Hadoop学习三十五：Hadoop-MapReduce MapTask and ReduceTask

iteye.com/blog/2037549从整体上描述了Job执行的过程，大致分为三步准备数据mapreduce清理其中最主要的当然是mapreduce的过程，map由MapTask主导完成，reduce由ReduceTask
zy19982004·2014-03-28 11:00

关于Hadoop的shuffle

我们知道每个reducetask输入的key都是按照key排序的。     
chen517611641·2014-03-27 10:00

Hadoop MapReduce两种常见的容错场景分析

另外一种是，作业的MapTask全部运行完成后，在ReduceTask运行过程中，某个MapTask所在节点挂了，或者某个MapTask结果存放磁盘损坏了，该如何处理？
Johnny_Lee·2014-03-26 23:00

ReduceCopier

getMapOutput是ReduceTask.MapOutputCopier.copyOutput下面的方法。
tcxiang·2014-03-13 13:00

hadoop reduceTask

public void run(JobConf job, final TaskUmbilicalProtocol umbilical) throws IOException, InterruptedException, ClassNotFoundException { this.umbilical = umbilical; job.setBoolean("
tcxiang·2014-03-12 16:00

Hadoop中的Shuffle(17)

Shuffle描述着数据从MapTask输出到ReduceTask输入的这段过程。
肖鋭·2014-03-04 21:00

Map 和Reduce的Task数目

在不指定的情况下，Map和ReduceTask的数目由这样几个因素决定：1.输入数据的块数，Map输出数据的块数(Reduce数量是可以设定)，一个块一般由一个task来处理（一般，即文件格式是否支持切分
小天120·2014-02-24 17:00

hadoop-ID分析

Task包括MapTask和ReduceTask，是MapReduce的Map操作和Reduce操作执行的地方。这中任务分布的方法比较类似于HDFS中NameNode和D
cookqq·2014-01-05 20:00

关于yarn平台下mapreduce运行出现的虚拟内存溢出问题

最近在测试一个统计类型的mapreduce应用的job新功能时候，reducetask在运行中直接抛出了下面的异常：Container[pid=23708,containerID=container_1369623433359
shenxiaoming77·2014-01-02 22:00

Hadoop MapReduce之ReduceTask任务执行（六）

 前面我们分别讨论了reduce的三个阶段，copy、sort、reduce，都是分开解析的，其实这些功能都包含在一个函数中，而且阶段分明，通过下面的分析，会对reduce流程理解会更清晰。下面函数的入口是Child.main->taskFinal.run(job,umbilical)publicvoidrun(JobConfjob,finalTaskUmbilicalProtocolumbili
lihm0_1·2013-12-05 15:00

Hadoop MapReduce之ReduceTask任务执行（五）

 本节分析ReduceTask的最后一个阶段：reduce，经历了copy、sort后，reduce的输入数据就准备好了，reduce数据输入由Reducer.Context提供，该Context封装了
lihm0_1·2013-12-05 15:00

Hadoop MapReduce之ReduceTask任务执行（四）

 上一篇讲了reduce如何把map输出下载到本地的过程，这个过程中包含了文件合并操作，本文主要讲reduce的下一个阶段：排序。reduce端的合并单位是Segment，在对Segment合并的过程中就已经实现排序了，大家如果对Oracle比较熟悉的话，这种合并排序的方式就容易理解了，对于两个排序好的数组，每次取其中的最小值，那么结果就是一个大的有序数组，这就是merge的基本原理，当然在Had
lihm0_1·2013-12-04 14:00

Task运行过程分析

2Task运行过程分析MapTask分解成Read、Map、Collect、Spill、Combine五个阶段，ReduceTask分解成Shuffle、Merge、Sort、Reduce、Write五个阶段
szjian·2013-12-03 09:00

Hadoop MapReduce之ReduceTask任务执行（三）

在reduce端的文件拷贝阶段，会将数据放入内存或直接放入磁盘中，如果文件全部拷贝完再进行合并那样必然降低作业效率，所以在拷贝进行到一定阶段，数据的合并就开始了，负责该工作的有两个线程：InMemFSMergeThread和LocalFSMerger，分别针对内存和磁盘Segment的合并。首先看内存合并线程InMemFSMergeThread的run函数publicvoidrun(){ LOG.
lihm0_1·2013-12-02 14:00

Hadoop MapReduce之ReduceTask任务执行（二）

 reduce任务为获得map的输出要和TaskTracker通信以获得map的完成情况，负责这个工作的是GetMapEventsThread。线程运行时会通过TT的代理调用TaskUmbilicalProtocol协议的getMapCompletionEvents来获得MapTaskCompletionEventsUpdate，该返回数据总包含了最新map任务的完成状态：SUCCEEDEDFAI
lihm0_1·2013-11-29 16:00

Hadoop MapReduce之ReduceTask任务执行（一）

MapOutputCopier，该线程通过http协议将map输出拷贝至本地，该copy操作可以并行进行，默认情况下有5个线程执行此操作，如果map数量较大时可以适当调大此值，拷贝时使用http协议，此时reducetask
lihm0_1·2013-11-28 15:00

执行hive内存溢出

DiagnosticMessagesforthisTask:Error:java.lang.OutOfMemoryError:Javaheapspaceatorg.apache.hadoop.mapred.ReduceTask
easonworld·2013-10-31 18:31

Map/reduce 输出格式化

在运行mapTask或者reduceTask，输出的结果可能需要进行格式化才能满足我们的需求.hadoop提供了OutputFormat供我们转换使用。
xiaolang85·2013-10-11 14:00

Hadoop 初识之修改map task数和reduce task数

InputSplit的大小决定，我们可以通过设置dfs.block.size的值来调整默认是（64M）如果我们分析的文件是大文件建议将该参数调大点，注意每次修改都要重新格式化才能生效，但这样会导致所有数据丢失reducetask
youngqj·2013-09-17 17:00

Hadoop中Map任务的执行框架

/Linux/2012-01/50854.htm)，我重点讲述了Task被TaskTracker调度执行的原理及过程，但是在详细的介绍执行Task的过程细节之前，我想先来认真的讨论一下MapTask和ReduceTask
younglibin·2013-08-23 10:00

Hadoop中Map任务的执行框架

/Linux/2012-01/50854.htm)，我重点讲述了Task被TaskTracker调度执行的原理及过程，但是在详细的介绍执行Task的过程细节之前，我想先来认真的讨论一下MapTask和ReduceTask
younglibin·2013-08-23 10:00

MapReduce:详解Shuffle过程---map和reduce数据交互的关键

文章来源： http://langyu.iteye.com/blog/992916 Shuffle描述着数据从maptask输出到reducetask输入的这段过程。  
younglibin·2013-08-22 14:00

MapReduce:详解Shuffle过程---map和reduce数据交互的关键

文章来源： http://langyu.iteye.com/blog/992916 Shuffle描述着数据从maptask输出到reducetask输入的这段过程。  
younglibin·2013-08-22 14:00

在mapreduce任务中使用distributedCache

执行map或者reducetask的节点就可以在本地，直接用java的IO接口读取这些文
atco·2013-06-19 18:00

Hadoop深入学习：Hadoop全排序中的Sampler采样器

我们知道，在Hadoop中，最终的处理结果集中的数据，除非就由一个ReduceTask处理，否则结果数据集只是局部有序而非全排序。
flyingdutchman·2013-05-28 18:00

Hadoop深入学习：Hadoop全排序中的Sampler采样器

我们知道，在Hadoop中，最终的处理结果集中的数据，除非就由一个ReduceTask处理，否则结果数据集只是局部有序而非全排序。       
flyingdutchman·2013-05-28 18:00

Hadoop深入学习：ReduceTask详解

       本节我们来着重学习ReduceTask的内部操作流程和实现。       
flyingdutchman·2013-05-28 16:00

Hadoop深入学习：Map Task和Reduce Task的执行流程

       本节我们主要看一下MapTask和ReduceTask的执行流程：       好了，接下来我们再看看MapTask和ReduceTask的一个完整的执行流程：       1）、TaskNode
flyingdutchman·2013-05-26 00:00

Hadoop深入学习：MapReduce作业的提交流程和作业的生命周期

一个标准的MapReduce作业的执行包括的流程是：代码编写——>作业配置——>作业提交——>MapTask的分配与执行——>处理中间结果(shuffle阶段)——>ReduceTask的分配与执行——
flyingdutchman·2013-05-25 23:00

Hadoop中的快速排序算法

阅读更多在Hadoop中，排序是MapReduce框架中最重要的操作之一，MapTask和ReduceTask都会对数据按照key排序，不管逻辑上是否真的需要排序，任何程序中的数据都会被排序，这是Hadoop
flyingdutchman·2013-05-22 15:00

关于mapreduce 的 shuffle ，partition，combiner

shuffle，partition，combiner的作用，其实简单来说：shuffle：是描述着数据从map端传输到reduce端的过程，而且我们知道的是hadoop的集群环境中，大部分maptask和reducetask
qiaochao911·2013-05-06 10:00

hadoop之shuffle

我们知道每个reducetask输入的key都是按照key排序的。
·2013-04-29 17:00

HADOOP MR架构分析（二） MapTask 和 ReduceTask

Child会根据Task的类型执行MapTask和ReduceTask，并借助Reflection来调用用户自定义的Mapper类，但用户自定义的Reducer类是直接调用的。                         
edward_li·2013-04-28 18:09

HADOOP MR架构分析（二） MapTask 和 ReduceTask

Child会根据Task的类型执行MapTask和ReduceTask，并借助Reflection来调用用户自定义的Mapper类，但用户自定义的Reducer类是直接调用的。                         
edward_li·2013-04-28 18:51

HADOOP MR架构分析（二） MapTask 和 ReduceTask

Child会根据Task的类型执行MapTask和ReduceTask，并借助Reflection来调用用户自定义的Mapper类，但用户自定义的Reducer类是直接调用的。                         
edward_li·2013-04-28 18:44

Hadoop JVM复用配置

Hadoop默认为每个task（maptask或者reducetask）启动一个jvm。
qiaochao911·2013-04-27 17:00

拷贝map任务输出源码解读

 map任务的输出由ReduceTask类的方法longcopyOutput(MapOutputLocationloc)实现，包括以下几个步骤：1.检查是否已经拷贝，如果已经拷贝，则返回-2表示要拷贝的数据已经过期
玺感·2013-04-22 23:16

拷贝map任务输出源码解读

map任务的输出由ReduceTask类的方法longcopyOutput(MapOutputLocationloc)实现，包括以下几个步骤：1.检查是否已经拷贝，如果已经拷贝，则返回-2表示要拷贝的数据已经过期
玺感·2013-04-22 23:16

输出、状态-hadoop源码TaskAttemptID TaskTrackerAction JobTracker，FileOutputCommitter相关-by小雨

一下文章中出现技术误导情况盖不负责    1,TaskAttemptID代表taskattempt，一个taskattempt就是一个map/reducetask的一个例实taskid，而个每TaskAttemptID
·2013-04-17 13:00

mapreduce的shuffle，partition，combine

shuffle： 是描述着数据从map端传输到reduce端的过程，而且我们知道的是hadoop的集群环境中，大部分maptask和reducetask是在不同的node上执行，主要的开销是网络开销和磁盘
wisgood·2013-04-09 15:00

hadoop mapreduce 解决 top K问题

有几个maptask就有几个中间文件，有几个reducetask就有几个最终输出文件。好了，这就好
月貘苏·2013-04-01 11:44

hadoop mapreduce 解决 top K问题

有几个maptask就有几个中间文件，有几个reducetask就有几个最终输出文件。好了，这就
Athenaer·2013-04-01 11:00

hadoop 源码分析(五)hadoop 任务调度TaskScheduler

阅读更多hadoopmapreduce之所有能够实现job的运行,以及将job分配到不同datanode上的map和reducetask是由TaskSchduler完成的.TaskSchedulermapreduce
黎明lm·2013-04-01 11:00

hadoop 源码分析(五)hadoop 任务调度TaskScheduler

hadoopmapreduce 之所有能够实现job的运行,以及将job分配到不同datanode上的map和reducetask是由TaskSchduler完成的.TaskSchedulermapreduce
黎明lm·2013-04-01 11:00

Hadoop中的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。
Athenaer·2013-04-01 10:00

MapTask与ReduceTask深入分析与调优

1Map-sidetunning1.1MapTask运行内部原理当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。这中间的过程比较复杂，并且利用到了内存buffer来进行已经产生的部分结果的缓存，并在内存buffer中进行一些预排序来优化整个map的性能。如上图所示，每一个map都会对应存在一个内存buffer（MapOutputBuffer，即上图的buffe
hxl123789·2013-03-11 15:00

hadoop自定义outputformat源码

hadoop outputformat是reduceTask中的重要过程 1.实例化outputformat，检查输出目录合法性 在jobClient的submitJobInternal反射生成的outputformat
blackproof·2013-02-19 11:00

hadoop自定义outputformat源码

hadoop outputformat是reduceTask中的重要过程 1.实例化outputformat，检查输出目录合法性 在jobClient的submitJobInternal反射生成的outputformat
blackproof·2013-02-19 11:00

hadoop 任务失败重复次数的处理方法

hadoop任务分为maptask和reducetask，当maptask执行失败后会重试，超过重试次数（mapred.map.max.attempts指定，默认为4），整个job会失败，这是我们不想看到的
babydavic·2013-01-19 12:00
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