ReduceTask 第4页

Hadoop 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。

dandingyy·2020-09-13 18:05

MapReduce全局共享数据

1、读写HDFS文件在MapReduce框架中，Maptask和Reducetask都运行在Hadoop集群的节点上，所以它们可以通过读写HD

ccj_zj·2020-09-13 18:01

Hadoop 学习笔记（十） MapReduce实现排序全局变量

一些疑问：1全排序的话，最后的应该sortJob.setNumReduceTasks(1);2如果多个reducetask都去修改一个静态的IntWritable，IntWritable会乱序吧~输入数据

weixin_33724659·2020-09-13 18:40

MapReduce第三天：MapTask、ReduceTask机制、OutputFormat数据输出、Join应用、MapReduce Join、计数器应用、数据清洗ETL、MapReduce开发总结

序列化及Writable接口、InputFormat数据输入、自定义InputFormat、FileInputFormat切片MapReduce代码要多写多练本文目录3.4MapTask工作机制3.5ReduceTask

DougLeaMrConcurrency·2020-09-13 16:58

Spark Shuffle原理和Shuffle的问题解决和优化

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

水墨风漾·2020-09-13 06:23

数据倾斜的思路分析+map端join实现+倒排索引实现

1什么是数据倾斜解决解决方法1让数据数据不要去reduceTask，在mapTask就进行处理（利用distributeCache）map端join实现publicclassMapSideJoin{publicstaticclassMapSideJoinMapperextendsMapper

单身贵族男·2020-09-12 21:25

MapTask并行度决定机制、FileInputFormat切片机制、map并行度的经验之谈、ReduceTask并行度的决定、MAPREDUCE程序运行演示（来自学笔记）...

1.3MapTask并行度决定机制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的处理速度那么，mapTask并行实例是否越多越好呢？其并行度又是如何决定呢？1.3.1mapTask并行度的决定机制一个job的map阶段并行度由客户端在提交job时决定而客户端对map阶段并行度的规划的基本逻辑为：将待处理数据执行逻辑切片（即按照一个特定切片大小，将待处理数据划分成逻辑上

weixin_34417183·2020-09-12 07:07

hadoop详细笔记(十五) MR原理加强(mapreduce内部处理数据流程和shuffle详解)

端,来进行处理数据,mr程序在运行的时候最先启动的程序就是MRAppMaster,MRAppMaster是可以读到在job提交的时候的参数信息,所以它可以根据参数信息,来启动对应数量的maptask和reducetask

白眼黑刺猬·2020-09-12 06:59

使用Hive进行join查询的时报错

1.在使用hive时进行单表查询没问题，但是使用join查询报错，错误信息如下：2.分析日志，估计是reducetask为0的原因，于是就测试了下(测试的时候，设置reducetask的数量为0)，果然报一样的错误

iteye_7017·2020-09-12 02:55

Hadoop1.0与Hadoop2.0的区别

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和ReduceTask

哎呦、不错哦·2020-09-11 19:51

第37课：Spark中Shuffle详解及作业

shuffle基本概念shuffle是一个算子，表达的是多对多的依赖关系，在MapReduce计算框架中，是连接Map阶段和Reduce阶段的纽带，即每个ReduceTask从每个MapTask产生数的据中读取一片数据

Frank201608·2020-09-11 18:13

spark的shuffle过程

2、reducetask拉去

Lu_Xiao_Yue·2020-09-11 13:07

Hadoop之ReduceTask工作机制

Hadoop之ReduceTask工作机制目录设置ReduceTask并行度（个数）注意实验：测试reducetask多少合适ReduceTask工作机制1.设置ReduceTask并行度（个数）reducetask

娃哈哈、·2020-09-11 05:06

彷徨 | MapReduce实例五 | MapReduce求TopN的三种方法 , 以电影数据为例

本文采用三种方式对movie数据进行TopN排序第一种是直接排序,在ReduceTask中进行排序第二种是利用Tree排序,该方式利用小顶堆和集合重复原理的方式,每过来一个数据,跟堆顶数据进行比较,如果比最小的大

俊杰梓·2020-09-11 05:13

hadoop学习day3 mapreduce笔记

对于要处理的文件集合会根据设定大小将文件分块，每个文件分成多块，不是把所有文件合并再根据大小分块，每个文件的最后一块都可能比设定的大小要小块大小128ma.txt120m1个块b.txt500m4个块reducetask

weixin_30824599·2020-09-11 04:19

hadoop第三天——1. MapReduce原理

job.setNumReduceTask(3);//默认1个reducetask，这里改成3个在mr程序中，reducetask的个数和最终输出文件的个数有对等的关系默认情况下，mr程序只有一个reducetask

战思宇·2020-09-11 02:25

数据倾斜解决方案之提高shuffle操作reduce并行度

第三个方案，提高shuffle操作的reduce并行度将reducetask的数量，变多，就可以让每个reducetask分配到更少的数据量，这样的话，也许就可以缓解，或者甚至是基本解决掉数据倾斜的问题

qq_25617289·2020-09-11 02:14

hadoop10--mapreduce组件之Combiner

CombinerCombiner是MapReduce程序中Mapper和Reducer之外的一种组件，它的作用是在maptask之后给maptask的结果进行局部汇总，以减轻reducetask的计算负载

戴戴0204·2020-09-10 23:03

hadoop08--maptask、reducetask的并行度&数据倾斜问题

maptask的并行度1.maptask：运行map部分的任务，我们就叫做maptask。2.并行度：同时运行的maptask的任务的个数，一个maptask肯定只运行在一台节点上。3.例如文件大小是500M：存储为三块：blk_1:0-128blk_2:128-256blk_3:256-384blk_4:384-500启动一个maptask合适吗？剩下的两台机器的没有任务，不合理！maptask

戴戴0204·2020-09-10 23:03

MapReduce中排序发生在哪几个阶段？这些排序是否可以避免？为什么？

在Map阶段，MapTask会在本地磁盘输出一个按照key排序(采用的是快速排序)的文件(中间可能产生多个文件，但最终会合并成一个)，在Reduce阶段，每个ReduceTask会对收到的数据排序，这样数据便按照

DimplesDimples.·2020-08-25 16:25

十三、MapReduce中的OutputFormat

象在舞·2020-08-25 10:02

MapReduce知识点总结

3）ReduceTask：负责reduce阶段的整个数据处理流程。

air2324·2020-08-24 17:36

MR 的shuffle机制

阶段，是mapreduce框架中最关键的一个流程，这个流程就叫shuffle；shuffle:洗牌、发牌——（核心机制：数据分区，排序，缓存）；具体来说：就是将maptask输出的处理结果数据，分发给reducetask

大数据专家·2020-08-24 15:08

spark 数据倾斜

https://tech.meituan.com/2016/05/12/spark-tuning-pro.html提高shuffle操作reduce并行度将增加reducetask的数量，就可以让每个reducetask

xushichao·2020-08-24 14:35

[YARN] Yarn下Mapreduce的内存参数理解

Container就是一个yarn的java进程，在Mapreduce中的AM，MapTask，ReduceTask都作为Container在Yarn的框架上执行，你可以在RM的网页上看到Container

HackerShell·2020-08-24 13:18

Yarn详解

Yarn架构设计（mr的提交到Yarn的流程）RM：调度器+APPSManagerNM：Container(容器):1个NM-->多个容器-->只能运行一个taskAPPMaster|maptask|reducetask1

苏木logwood·2020-08-24 00:50

Hadoop MapReduce之ReduceTask任务执行（一）：远程拷贝map输出

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

gjt19910817·2020-08-23 10:35

LALALA3_3·2020-08-23 00:56

一文读懂spark数据倾斜

同一个key的value,肯定会分配到同一个reducetask进行处理的。

zhou12314456·2020-08-22 20:04

hadoop中关于shuffle机制的源码分析

今天我们来分析一些MR中shuffle阶段的流程源码分析shuffle阶段处于mapper之后reducer之前，是在mapTask的后半部分和reduceTask的前半部分一、MapTask中的shuffle

一过人_·2020-08-22 17:35

MapReduce--4--Combiner做MapTask局部合并

Combiner详解1、什么是CombinerCombiner是MapReduce程序中Mapper和Reducer之外的一种组件，它的作用是在maptask之后给maptask的结果进行局部汇总，以减轻reducetask

中琦2513·2020-08-22 15:43

MRv1和Yarn对比

>>>YARN并不是下一代MapReduce（MRv2），下一代MapReduce与第一代MapReduce（MRv1）在编程接口、数据处理引擎（MapTask和ReduceTask）是完全一样的，可认为

weixin_34162401·2020-08-21 06:38

大数据面试简答题(二) - MapReduce

5.如何设置ReduceTask的数量6.combiner的作用7.combiner运行在MapReduce的哪一端?8.M

红尘丶世界·2020-08-21 03:53

hadoop1.0和hadoop2.0的区别

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和ReduceTask

zhangxiong0301·2020-08-20 20:39

黑猴子的家：Hive 表的优化之 Count(distinct)

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

黑猴子的家·2020-08-20 17:40

Hive 优化策略

排序选择clusterby：对同一字段分桶并排序，不能和sortby连用distributeby+sortby：分桶，保证同一字段值只存在一个结果文件当中，结合sortby保证每个reduceTask结果有序

博弈史密斯·2020-08-19 16:54

7.5 MapReduce程序的核心运行机制

任务目的知晓客户端对Map阶段并行度的规划掌握FileInputFormat的默认切片机制掌握手动设置ReduceTask数量的方法理解MapReduce程序的运行流程任务清单任务1：MapTask并行度决定机制任务

懒笑翻·2020-08-19 01:28

spark数据倾斜的产生原理和现象分析

同一个key的values，一定是分配到一个reducetask进行处理的。多个key对应的values，总共是90万。

zerokissingthefire·2020-08-18 12:57

Hadoop MR &MRv2（YARN）编程模型

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：Mapper数据分组：PartitionerReduce阶段由一定数量的ReduceTask

Kuzury·2020-08-18 12:58

hadoop在执行时出现 Caused by: java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space

#1atorg.apache.hadoop.mapreduce.task.reduce.Shuffle.run(Shuffle.java:121)atorg.apache.hadoop.mapred.ReduceTask

早上的阳光·2020-08-18 12:56

第143课：Spark面试经典系列之Reduce端OOM和shuffle file not found如何解决

通过减少减小Cache层大小，从而减少OOM代价：从Mapper端拉去数据的次数增多，性能下降如果发生Reducer端的OOM，可以减少每个ReduceTask的缓存的大小，例如从默认的4

tom_8899_li·2020-08-18 12:53

MapReduce执行流程之shuffle机制

它处于Map阶段和Reduce阶段之间，它的具体处理步骤分布MapTask阶段和ReduceTask阶段。

SilenceKiio·2020-08-18 11:26

Hadoop MapReduce和Yarn的关系

YARN并不是下一代MapReduce（MRv2），下一代MapReduce与第一代MapReduce（MRv1）在编程接口、数据处理引擎（MapTask和ReduceTask）是完全一样的，可认为MRv2

YaoEmily·2020-08-18 10:07

MR数据倾斜解决方案

reducere任务处理的数据量小有些reduce任务处理的数据量非常大只有所有的reduce任务完成以后job才算完成,造成job的工作时间变长[任务分配不均匀]1将key打散在key上添加随机数根据reducetask

吃顿烧烤又胖三斤�·2020-08-18 10:41

Spark项目实战-数据倾斜解决方案之原理以及现象分析

同一个key的values，一定是分配到一个reducetask进行处理的。假设多个key对应的values，总共是90万。

Anbang713·2020-08-18 10:48

最完整的数据倾斜解决方案(spark)

一.了解数据倾斜数据倾斜的原理:在执行shuffle操作的时候,按照key,来进行values的数据的输出,拉取和聚合.同一个key的values,一定是分配到一个Reducetask进行处理.假如多个

weixin_34242658·2020-08-18 10:28

MapRdeuce&Yarn的工作机制

MapRdeuce&Yarn的工作机制流程图（包括旧版1.X与新版2.X机制的不同）什么是YarnChild:答：MrAppmaster运行程序时向resoucemanager请求的maptask/reduceTask

Chain .·2020-08-17 08:51

Hadoop 分布式计算框架之MapReduce

MapReduce是一种分布式的离线阶段框架,是一种编程模型,分为MapTask和ReduceTask两部分,用于大规模数据(大于IT)的并行运算,将自己的程序运行在分布式系统上.统上(必记):MapReducede

谵忆南·2020-08-17 08:06

cdh 2.6.0版本和apache 2.7.x版本本地执行环境的差异。

问题：在cdh中reducetask个数不管设置几个最终都是一个执行。原因：两个版本中本地执行环境api发生了改变注意：两个版本的api在yarn集群模式都是一样的。

dingqiu6346·2020-08-16 12:03

MIT 6.824 : Spring 2015 lab1 训练笔记

R个Reducetask执行Reduce操作，其中第i个Reducetask操作每个Maptask的第i个输出文件。最终，生

weixin_30275415·2020-08-14 11:12

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