ReduceTask

关于Hive计算引擎Tez简介和使用

至于为什么提高了计算速度，可以参考下图：image-20200719151044959用Hive直接编写MR程序，假设有四个有依赖关系的MR作业，上图中，绿色是ReduceTask，云状表示写屏蔽，需要将中间结果持久化写到
gg7894125·2023-08-21 21:15

Hive运行引擎Tez

用Hive直接编写MR程序，假设有四个有依赖关系的MR作业，上图中，绿色是ReduceTask，云状表示写屏蔽，需要将中间结果持久化写到HDFS。Tez可
清风竹雨·2023-08-21 21:15

Hadoop学习：深入解析MapReduce的大数据魔力（三）

Hadoop学习：深入解析MapReduce的大数据魔力（三）3.5MapReduce内核源码解析3.5.1MapTask工作机制3.5.2ReduceTask工作机制3.5.3ReduceTask并行度决定机制
老虎也淘气·2023-08-19 05:46

Hadoop之MapReduce实现原理-基础篇

Hadoop之MapReduce实现原理-基础篇文章目录Hadoop之MapReduce实现原理-基础篇一、基础篇1.MR设计目标2.MR编程模型3.MR基本架构1.MapTask执行过程2.ReduceTask
数据的小伙伴·2023-08-09 08:39

Spark-SortShuffle原理

Task会先把数据发送到缓冲区中，缓冲区满了会排序溢写到临时文件，等到Task计算完成之后，会把这些临时文件合并成一个大文件，和一个index文件，文件内容是有序的，等到所有的Task计算完成之后，启动ReduceTask
青云游子·2023-08-02 05:39

大数据基础篇--MapReduce工作原理

文章目录理解什么是map，什么是reduce，为什么叫mapreduceMap详解Reduce详解MapReduce详解分片、格式化数据源执行MapTask执行Shuffle过程执行ReduceTask
在路上的小y·2023-07-21 14:41

Spark性能优化的10大问题及其解决方案

问题1：reducetask数目不合适解决方式：需根据实际情况调节默认配置，调整方式是修改参数spark.default.parallelism。通常，reduce数目设置为core数目的2到3倍。
Ebaugh·2023-07-19 17:02

Haoop | 【05】MapReduce分布式计算模型简介

文章目录一、简介1、核心思想2、处理的主要事务2.1Map2.2Reduce3、工作原理3.1主要流程3.2分片、格式化数据3.3执行MapTask3.4执行Shuffle3.5执行ReduceTask3.6
Jxiepc·2023-06-20 01:27

Spark入门

MapTask、ReduceTask也是进程。进程成本相比线程更高！Hadoop的Yarn框架比Spark框架诞生的晚，所
molecule_jp·2023-06-13 16:01

Hadoop之MapReduce概述

MapReduce概述MapReduce定义MapReduce优缺点MapReduce核心思想MapReduce进程MapReduce编程规范MapTask并行度决定机制ReduceTask并行度决定机制
yanghaoplus·2023-06-12 16:33

黑猴子的家：MapReduce Reduce端-表合并（数据倾斜）案例一

数据https://www.jianshu.com/p/cb1914c1aaf5通过将关联条件作为map输出的key，将两表满足join条件的数据并携带数据所来源的文件信息，发往同一个reducetask
黑猴子的家·2023-06-09 20:00

【大数据之路5-2】Hive 全调优

利用分桶表优化3.选择合适的文件存储格式4.选择合适的压缩格式2.HQL语法和运行参数层面1.查看Hive执行计划2.列裁剪3.谓词下推4.分区裁剪5.合并小文件6.合理设置MapTask并行度7.合理设置ReduceTask
程序员胖五·2023-06-09 11:57

【MapReduce源码分析】

MapReduce源码分析Client任务提交源码分析MapTask源码分析ReduceTask源码分析Client任务提交源码分析客户端通过hadoopjar的命令形式来提交这个jar运行hadoopjarexamples.jarWordCount
Al leng·2023-06-08 18:44

spark 4种 shuffle机制与mapreduce shuffle机制对比

2、reducetask是按key去处理数据的。如果没有排序那必须从所有数据中把当前相同key的所有value数据拿出来，然后进行reduce逻辑处理。
loukey_j·2023-04-19 23:21

【大数据之Hadoop】十三、MapReduce之WritableComparable排序

MapReduce框架必须进行排序，MapTask和ReduceTask都会对key按字典顺序排序，是默认的行为（默认使用快速排序），有利于提高效率。任何程序数据都会进行排序，不管逻辑是否需要。
阿宁呀·2023-04-17 20:24

Hadoop之MapReduce And Yarn

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
白纸糊·2023-04-17 00:16

【大数据之Hadoop】十一、MapReduce之Shuffle、MapTask、ReduceTask工作机制

1Shuffle机制对于排序而言分为两个阶段，MapTask后和ReduceTask前。
阿宁呀·2023-04-16 20:53

【Hadoop】MapReduce 编程案例-WordCount

（3）ReduceTask：负责Reduce阶段的整个数据处理流程。1.Mapper阶段（1）用户自定义的Mapper要继承自己的父类；（2）Mapper的输入数据是KV对的形式（KV的类型可自
和风与影·2023-04-16 17:39

Hadoop之Mapreduce核心运行机制

目录概述MapReduce套路图MapReduce程序的运行mapTask的并行度MapTask并行度的决定机制切片机制MapTask并行度经验之谈ReduceTask并行度ReduceTask并行度决定机制正文概述一个完整的
多彩海洋·2023-04-16 12:29

MapReduce的组成架构及工作原理

3.ReduceTask：负责Reduce阶段的整个数据处理流程，并发执行，数目由数据的分区数决定。reduce()对每
敬畏自然.·2023-04-15 15:16

CDH6.3.2大数据集群生产环境安装(八)之各组件参数调优，yarn参数调优，hdfs参数调优等

这里还有一个Container的概念，现在可以先把它理解为运行map/reducetask的容器28.1.内存堆栈等配置原值调优值
日复一日伐树的熊哥·2023-04-14 17:44

hadoop 自定义分区

Java很多中间件中，像kafka的分区，mysql的分区表等，分区存在的意义在于将数据按照业务规则进行合理的划分，方便后续对各个分区数据高效处理Hadoop分区hadoop中的分区，是把不同数据输出到不同reduceTask
小码农叔叔·2023-04-13 19:50

Spark中的Spark Shuffle详解

Shuffle简介Shuffle描述着数据从maptask输出到reducetask输入的这段过程。
GOD_WAR·2023-04-09 06:18

笔记-hadoop-MapReduce

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。
liu_1221·2023-04-06 15:56

mr

分区1.作用用于将数据进行分类2一个分区要对应一个ReduceTask，每一个ReduceTask都会产生一个结果文件3.ReduceTask的数量可以多于分区的数量4自定义分区，那么需要写一个类继承Partitioner
ThomasAAnderson·2023-04-06 09:55

Mapreduce编程

完全并行运行，互补相干（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。
守猪_待兔·2023-04-05 18:49

ApplicationMaster是如何启动container并通信

blog.csdn.net/jediael_lu/article/details/46386773当wordcount程序传入两个元文件时启动了两个maptask，可以看到两个jps进程，当maptask结束，进入reducetask
weixin_34232744·2023-04-05 09:28

hadoop之MapReduce

MR核心编程思想：MR一般需要分成两个阶段，Map和reduce，map阶段，maptask完全并行运行，互不干扰，reduce阶段，reducetask完全不互相干，但是他们的数据依赖于上一个阶段的所有的
USTC_IT·2023-03-31 02:16

MapReduce执行流程（图解+注解）

解析返回形式，key为每一行的偏移量，value为每一行的数据；3.调用map方法处理数据，读取一行调用一次；4.对map方法计算的数据进行分区partition，排序sort；默认不分区，因为只有一个reduceTask
hmi1024·2023-03-30 04:19

hadoop之MapReduce框架原理

数据输入：切片与MapTask并行度决定机制：job提交过程源码解析：切片逻辑：1）FileInputFormat实现类进行虚拟存储（1）虚拟存储过程：Shuffle阶段：排序：Combiner合并：ReduceTask
小唐同学(๑>؂<๑）·2023-03-30 03:52

hive3编译 on tez+tez-ui配置和遇到的兼容问题与踩坑记录

用Hive直接编写MR程序，假设有四个有依赖关系的MR作业，上图中，绿色是ReduceTask，云状表示写屏蔽，需要将中间结果持久化写到HDFS。Tez可以将多个有依赖的作业转换为一个作
大数据左右手·2023-03-29 07:57

MR的shuffle和Spark的shuffle的区别

一、HashShuffle二、合并机制的hashshuffle三、SortShuffle普通机制四、SortShuffle的byPass机制总结shuffle指的是数据从maptask输出到reducetask
嗷嗷的特Man·2023-03-29 06:47

MapReduce 基础之：图文讲解 MapReduce 工作原理

图文讲解MapReduce工作原理理解什么是map，什么是reduce，为什么叫mapreducemapreduc工作流程分片、格式化数据源执行MapTask执行Shuffle过程执行ReduceTask
嗷嗷的特Man·2023-03-29 06:16

从源码角度分析MapReduce运作_三.Reduce阶段

如下为ReduceTask类的runNewReducer方法privatevoidrunNewReducer(JobConfjob,finalTaskUmbilicalProtocolumbilical
scott_alpha·2023-03-19 15:37

hadoop-Yarn资源调度器【尚硅谷】

（也就是负责MapTask、ReduceTask等任务分配资源）1.Yarn基本架构Yarn主要由ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster、Containe
Blueming_first·2023-03-09 10:21

Hadoop三大核心组件——HDFS、YARN、MapReduce原理解析

一、简介二、工作原理1.HDFS原理组成介绍执行流程图2.YARN原理组成介绍执行流程图3.MapReduce原理什么是MapReduce完整工作流程图流程详细描述MapTask流程Shuffle流程ReduceTask
笑里笑外~·2023-03-09 07:35

Hive编程指南： 基础操作

一、本地模式、伪分布式模式和分布式模式本地模式：使用的是本地文件系统，在该模式下，当执行Hadoopjob时（包含有大多数的Hive查询），Maptask和Reducetask在同一个进程中执行。
luogps9·2023-02-01 09:11

Task运行过程分析2

Child类包含一个入口主方法main，在运行的时候需要传递对应的参数，来运行MapTask和ReduceTask，通过命令行输入如下5个参数：host：表示TaskTracker节点的主机名称port
lfdanding·2023-01-31 20:56

java基础巩固-宇宙第一AiYWM：为了维持生计，大数据Hadoop之yarn【MapReduce的基本概念、Yarn的架构（中的角色、各角色的工作流程）MapTask与ReduceTask】~整起

Hadoop之HDFS目录一、HADOOP之MapReduce1.MapReduce基本概念2.MapReduce的数量约定3.MapReduce的迭代器模式4.mapreduce的架构、架构中的角色（都有谁）、各个角色之间如何进行协作，如何进行更好的读写？5.MapReduce的客户端client6.yarn的架构（中的角色、各角色的工作流程）与实操6.1架构：来解决JobTracker的三个问
AIminminHu·2023-01-28 14:20

Alink漫谈(十三) ：在线学习算法FTRL 之 具体实现

2.1.1训练模型2.1.2加载模型2.2分割高维向量2.3迭代训练2.3.1FlinkStream迭代功能2.3.2迭代构建2.3.2.1迭代的输入2.3.2.2迭代的反馈2.3.3迭代体CalcTask/ReduceTask2
罗西的思考·2022-12-24 09:40

Hadoop_MapReduce_Partition分区案例实操

目录1.需求2.需求分析3.代码（1）在之前的序列化案例实操的基础上，增加一个分区类（2）在driver类中增加自定义数据分区设置和ReduceTask设置1.需求将统计结果按照手机归属地不同省份输出到不同文件中
不爱研究的研究僧·2022-11-29 16:29

mapreduce-partition分区及实操

了解到，在Mapper之后Reducer之前mapreduce会有一个叫做shuffle机制的流程，这个流程会将Mapper输出的键值对进行分区，每一个分区开启一个reducetask来处理这些数据，而最后输出的文件则为一个
近来·2022-11-29 16:49

Mapreduce的Partition分区介绍

Partitioner步骤3.自定义案例Mapreduce的Partition分区介绍1.Partition分区在前面的Mapreduce流程中提到过在shuffle过程中有分区操作，分区决定着你开启的ReduceTask
klionl·2022-11-29 16:37

MapReduce Partition 分区

可以进行手动的设置reduceTask的个数JavaAPI中设置：job.setNumReduceTasks(intnumber);设置的个数为几，就会产生几
不知落叶何时落·2022-11-29 16:00

Hive——解析Hadoop的压缩和文件存储格式

压缩测试2.3.1存储测试2.3.2存储+压缩的测试方式1.压缩配置1.1Hadoop的压缩编码方式压缩格式：压缩性能的比较：1.2Map阶段压缩配置Map阶段开启map输出阶段压缩可以减少job中map和Reducetask
皮皮皮皮皮皮皮卡乒·2022-11-26 09:02

第4节、Yarn案例实操

2）需求分析：1G/128m=8个MapTask；1个ReduceTask；1个mrAppMaster平均每个节点运行10个/3台≈3个任务（433）3）修改yarn-site.xml配置参数如
驾驭精神领域·2022-10-18 15:12

Yarn-容量调度器、公平调度器和Tool接口案例 （From 尚硅谷）

（2）需求分析：1G/128m=8个MapTask；1个ReduceTask；1个mrAppMaster（3）修改yarn-site.xml配置参数如下：T
lavineeeen·2022-10-18 15:42

Hive调优经验总结

1.2利用分桶表优化1.3选择合适的文件存储格式1.4选择合适的压缩格式2HQL层面优化2.1执行计划2.1列、行、分区裁剪2.2谓词下推2.3合并小文件2.4合理设置MapTask并行度2.5合理设置ReduceTask
莫叫石榴姐·2022-10-18 10:32

Task运行过程分析1

1、Task运行过程概述在MapReduce计算框架中，一个应用程序被划分成Map和Reduce两个计算阶段，它们分别由一个或者多个MapTask和ReduceTask组成。
lfdanding·2022-10-12 07:49

MapReduce案例实操—Combiner合并、序列化、partition分区、ReduceTask

一、Combiner合并原始数据截取部分数据如下：该数据为电影评分数据，分别是电影名、评分、时间、点评人ID。需求：得到最火的10部电影即得到评价次数最多的10部电影，先计数再排序再取出。自定义Combiner实现步骤：自定义一个combiner继承Reducer，重写reduce方法在job中设置：job.setCombinerClass(WordcountCombiner.class);代码如
Nix GnaHz·2022-10-07 07:26
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