ReduceTask

MapReduce经典案例-TopN

(1)先设置MapReduce分区为1，即ReduceTask个数一定只有一个。我们需要提取TopN，即全局的前N条
诺特兰德·2022-10-04 08:11

MapReduce核心原理（下）

MapReduce中的排序MapTask和ReduceTask都会对数据按key进行排序。该操作是Hadoop的默认行为，任何应用程序不管需不需要都会被排序。
女友在高考·2022-08-23 22:00

Hadoop (十八) --------- Yarn 案例实操

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个任务修改yarn-sit
在森林中麋了鹿·2022-07-21 07:23

join和子查询效率_如何进行hive查询优化？

原因为count(distinct)逻辑只会有一个reducer来处理,即使设定了reducetask个数，setmapred.reduce.tasks=1
weixin_39866974·2022-05-17 11:53

hadoop 切片机制分析与应用

我们知道，不管是本地运行还是集群模式下，最终以job的任务调度形式运行，主要分为两个阶段Map阶段，开启MapTask处理数据的读取Reduce阶段，开启ReduceTask对数据做聚合比如在wordcount
·2022-02-22 16:39

hadoop 全面解读自定义分区

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
·2022-02-22 16:36

mapreduce实现流量汇总排序程序

因为maptask的最终生成文件中的数据是已经排序过的，默认就是按照key归并排序，所以在传给reducetask的时候也就是排序过的。
数据萌新·2022-02-21 13:59

15.例：mapreduce实现流量汇总排序程序

因为maptask的最终生成文件中的数据是已经排序过的，默认就是按照key归并排序，所以在传给reducetask的时候也就是排序过的。
__元昊__·2022-02-12 15:26

Hadoop生态圈（二十二）- MapReduce并行度机制

目录1.MapTask并行度机制1.1概念1.2逻辑规划1.3逻辑规划规则1.4逻辑切片相关参数2.ReduceTask并行度机制3.CombineTextInputFormat3.1TextInputFormat3.2CombineTextInputFormat
一位木带感情的码农·2022-02-09 16:44

MapReduce 通过key排序的例子一

在Hadoop中，排序是MapReduce的灵魂，MapTask和ReduceTask均会对数据按Key排序，这个操作是MR框架的默认行为，不管你的业务逻辑上是否需要这一操作。
博弈史密斯·2022-02-06 21:45

mapreduce实现流量汇总排序程序

因为maptask的最终生成文件中的数据是已经排序过的，默认就是按照key归并排序，所以在传给reducetask的时候也就是排序过的。
__豆约翰__·2022-02-06 00:08

MapReduce笔记 —— 手动设置多个ReduceTask以及设置Combiner（两种方式运行MapReduce）

目录手动设置多个ReduceTask在idea中启动MapReduce手动设置Combiner通过jar包在linux终端执行手动设置多个ReduceTask先来看只有一个ReduceTask时的词频统计的结果当没有手动设置
一纸春秋·2021-11-21 22:07

Hadoop 入门笔记 十八: MapReduce基础编程

默认情况下MapReduce执行流程:2.修改ReduceTask个数在MapReduce程序的驱动类中，通过job提供的方法，可以修改reduc
·2021-10-27 13:31

Hive-优化调优[(Count(Distinct)去重统计]

数据量小的时候无所谓，数据量大的情况下，由于COUNTDISTINCT操作需要用一个ReduceTask来完成，这一个Reduce需要处理的数据量太大，就会导致整个Job很难完成，一般COUNTDISTINCT
梦里Coding·2021-10-20 15:52

flink task之间的数据传输以及网络流控

有两个TaskManager，每个TaskManager都分别运行一个mapTask和一个reduceTask。我们重点观察M1和R2这两个Task之间的数据传输的发起过程。数据传输
邵红晓·2021-06-25 01:32

mapreduce实现流量汇总排序程序

因为maptask的最终生成文件中的数据是已经排序过的，默认就是按照key归并排序，所以在传给reducetask的时候也就是排序过的。
piziyang12138·2021-06-24 02:16

大数据之HIVE的优化

HIVE的优化优化可以从以下几个方面入手1.模型设计2.处理数据倾斜3.减少job的数量4.设置maptask和reducetask的数量5.seth
TOTinker·2021-06-09 23:35

2021年大数据Hadoop（二十三）：MapReduce的运行机制详解

目录本系列历史文章前言MapReduce的运行机制详解一、MapTask工作机制详细步骤配置二、ReduceTask工作机制三、MapReduce的shuffle过程本系列历史文章2021年大数据Hadoop
Lansonli·2021-06-02 00:41

2021年大数据Hadoop（十九）：MapReduce分区

目录本系列历史文章前言MapReduce分区分区概述分区步骤1、定义Mapper2、自定义Partitioner3、定义Reducer逻辑4、主类中设置分区类和ReduceTask个数本系列历史文章2021
Lansonli·2021-05-30 11:40

打怪升级之小白的大数据之旅(五十二)＜MapReduce框架总结与扩展知识点＞

的最后一个模块OurputFormat进行了学习，然后我们又学习了一下如何通过MapReduce来完成数据的连接操作，本章，是MapReduce的最终章，我在写本章的时候，发现前面忘记介绍MpaTask与ReduceTask
GaryLea·2021-05-20 09:22

Hive基础知识 02

3.rightouterjoin：右外连接4.fulljoin：全连接5.mapjoin6.ReduceJoin7.BucketJoin三、Select语法：orderby与sortby1.Hive中ReduceTask
Xiao Miao·2021-05-05 15:33

Hadoop：MapReduce编程之统计二手房数目

MapReduce编程之统计二手房数目要求：统计出上海各个地区二手房的数目，其中将浦东的二手房单独由一个Reduce计算分析：由于浦东区的二手房数目需要单独统计，因此需要设置分区器，同时设置ReduceTask
Xiao Miao·2021-04-27 17:11

Yarn下MapReduce部分参数理解

有不正确的地方还望大家指正1.Container是什么YarnContainer就是一个yarn的java进程（这里容易被误解成类似LinuxContainer的概念），在Mapreduce中的AM，MapTask，ReduceTask
selamat·2021-04-24 01:14

Hive 数据倾斜

count(distinct)产生数据倾斜的原因：作业运行时的ReduceTask个数为1。尝试显式地增
博弈史密斯·2021-04-23 14:53

7000字超详细讲解Hadoop、Spark、Storm、YARN，建议收藏！

SecondaryNameNode1.2.4.DataNode1.3.MapReduce1.3.1.Client1.3.2.JobTracker1.3.3.TaskTracker1.3.4.Task1.3.5.ReduceTask
Java_Yhua·2021-01-05 11:41

Hadoop之MapReduce(二)工作流和InputFormat介绍

MapTask和ReduceTask都是跑在YarnChild的进程中，当然是各自的YarnChild进程。2.MapR
leafgood·2021-01-01 13:17

Hadoop之MapReduce(三)Shuffle机制和Partition分区

就是将MapTask输出的结果数据，按照Partitioner分区制定的规则分发给ReduceTask执行，并在分发的过程中，对数据进行分区和排序。
leafgood·2021-01-01 13:45

Hadoop之MapReduce(二)工作流和InputFormat介绍

MapTask和ReduceTask都是跑在YarnChild的进程中，当然是各自的YarnChild进程。2.MapR
leafgood·2020-12-31 21:54

Hadoop之MapReduce(三)Shuffle机制和Partition分区

就是将MapTask输出的结果数据，按照Partitioner分区制定的规则分发给ReduceTask执行，并在分发的过程中，对数据进行分区和排序。
leafgood·2020-12-31 21:41

Hive调优全方位指南(转载)

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2、HQL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
扎西的德勒·2020-12-28 10:17

大数据框架Hadoop：第二章 计算框架MapReduc（二）分区、排序、归并、分组以及MapTask和ReduceTask

系列文章目录大数据框架Hadoop：第一章HDFS分布式文件系统(一)大数据框架Hadoop：第一章HDFS分布式文件系统(二)大数据框架Hadoop：第二章计算框架MapReduce（一）大数据框架Hadoop：第二章计算框架MapReduce（二）文章目录系列文章目录前言一、MapTask数量及切片机制1.MapTask个数2.如何控制mapTask的个数二、分区、排序、归并、分组1.mapr
BB侠的大数据之旅·2020-12-22 16:30

hive-分区表

PARTITIONEDBY，这个表称为分区表PARTITIONEDBY以什么分区1.2分区概念MR：在MapTask输出key-value时，为每个key-value计算一个区号，同一个分区的数据，会被同一个reduceTask
MosesDon·2020-12-02 01:44

hive-分区表

PARTITIONEDBY，这个表称为分区表PARTITIONEDBY以什么分区1.2分区概念MR：在MapTask输出key-value时，为每个key-value计算一个区号，同一个分区的数据，会被同一个reduceTask
MosesDon·2020-12-02 00:51

hadoop:MapReduce之 shuffle过程详解

ｃombiner（合并）sort(排序)patittioner(分区)merger三种形式shuffle概念shuffle(洗牌之意),Shuffle描述着数据从maptask输出到reducetask
张国荣家的弟弟·2020-11-02 15:16

MapReduce运行流程和Yarn处理流程

ReduceTask类中也类似。2.MapReduce运行流程可能文件的内容比较大，所以先将文件切割，这里就假设切割成两块，split0和
wlk_328909605·2020-09-17 14:01

MapReduce On YARN

MapReduce计算分为两个部分，MapTask和ReduceTask。
X_信仰·2020-09-17 14:55

Mapreduce Shuffle运行机制

mapreduce中map阶段处理的数据传递给reduce阶段是mp框架中最关键的一个流程叫做shuffleshuffle:洗牌核心机制:数据分区排序缓存其实就是将maptask输出的处理的结果数据分发给reducetask
lspshun·2020-09-16 12:30

我的参数调优

mapreduce.reduce.memory.mb一个ReduceTask可使用的资源上限（单位:MB），默认为1024
谁的青春是一朵花？·2020-09-16 11:10

Apache Spark

不同于MapReduce框架，基于磁盘式计算，将Job粗粒度的分为MapTask、ReduceTask，并且必须通过网络进行数据交互。Spark任务执行时，实际
HuiGe94v587·2020-09-16 10:03

hadoop2.5.2学习09--MR之统计每月最高三个温度

秒统计一次的温度数据，我需要求取每个月份的最高三个温度数据类型格式：2、解决思路设定多个reduce每年的数据都很多，如果按照默认情况处理，统计性能是非常慢（因为默认只有一个reduce），所以我们需要重新分配reduceTask
chbxw·2020-09-16 06:51

MapReduce分区个数和reduceTask个数的关系

分区个数等于reduceTask个数：正常执行分区个数等于reduceTask个数：正常执行，有空文件产生分区个数等于reduceTask个数：错误，Illegalpartition
ponylee's·2020-09-16 06:26

第四章、Hadoop之MapReduce介绍与应用

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。4）MapReduce编
斗罗昊天锤·2020-09-16 05:46

MapReduce的优化（MapShuffle的2个阶段、3个功能、2大优化）

MapReduce的shuffle2个阶段：map端（phase）的shufflereduce端（phase）的shuffle3个功能：分区–决定mapTask的输出的数据给那个reducetask处理排序
一只行走在闹市的猪·2020-09-16 03:08

MapReduce简介

MapReduce缺点MapReduce核心思想切片机制FileInputFormat切片机制CombineTextInputFormat切片机制MapTask工作机制Shuffle机制Combiner合并排序ReduceTask
马上要秃头的我·2020-09-16 01:40

Spark常见的数据倾斜问题及解决方案

一、数据倾斜介绍与定位1、数据倾斜的原理在执行shuffle操作时是按照key来进行values的数据输出、拉取和聚合，同一个key的values，一定是分配到一个reducetask进行处理的。
拾荒路上的开拓者·2020-09-15 12:20

MapReduce增强 07

1.分区以及reduceTask的个数1.1概念分区：主要的作用就是决定我们数据去到哪一个reduceTask里面去物以类聚，人以群分。
啊策策·2020-09-15 03:28

shuffle流程简介

官方流程图：Shuffle是MapReduce处理流程中的一个核心过程，它的每一个处理步骤是分散在maptask和reducetask节点上完成的，整体来看，分为3个核心操作：1、分区partition2
难瘦的小灿·2020-09-15 03:17

MapReduce当中全局变量的用法

全局变量：如想传递变量，程序可以在main函数中，利用Congfiguraion类的set函数将一些简单的数据结构放到到Congfiguraion中，map或reducetask任务启动的过程中（比如setup
土地公公爷·2020-09-13 19:45

Hive中排序常用的一些关键字的区别

orderby全局排序，只有一个reducetask,数据量比较大的话排序会比较慢。
legendlee110·2020-09-13 19:03

MapReduce当中全局变量的用法

全局变量：马克-to-win@马克java社区：如想传递变量，程序可以在main函数中，利用Congfiguraion类的set函数将一些简单的数据结构放到到Congfiguraion中，map或reducetask
mark_to_win·2020-09-13 19:28
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