ReduceTask

Hadoop中的shuffle过程总结

是ReduceTask从MapTask拉取数据的一个过程。除了自定义的map和reduce函数，剩下的几乎都是由框架帮我们完成。
LibsKnowledge·2020-08-13 19:10

【Hadoop】MapReduce详解

MapReduce详解MapReduce介绍MapReduce的基本编程模型MapReduce的计算过程1.Map阶段可以概括为5个步骤：2.Reduce节点也可以分为5个步骤：设置ReduceTask
游骑小兵·2020-08-13 11:19

hive(六)企业级优化策略

文章目录一、Hadoop框架计算特性二、优化常用手段三、排序选择四、怎样做笛卡尔积五、怎样写in/exists语句六、设置合理的maptask数量七、小文件合并八、设置合理的reduceTask的数量九
复姓独孤·2020-08-12 13:29

reduce源码分析

初学mapreduce源码分析reducereducetask.run();在类reducetask中run方法：由yarnchild调用run方法中：RawKeyValueIteratorrIter=
渣渣-Ddata·2020-08-12 13:31

spark 数据倾斜解决方案

1.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、和聚合的，同一个key的values，一定是分配到一个reducetask进行处理的。
mn_kw·2020-08-11 03:08

【Hadoop】7.MapReduce框架原理-Shuffle机制-7.2排序

在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。任何应用程序的数据均会被排序，而不管逻辑上是否需要。
sdut菜鸟·2020-08-10 21:38

Hive的数据倾斜及优化

：2）尽量避免使用笛卡尔积3）使用join替代in/exists4）多重查询|数据插入5）jvm重用:通过参数配置一个container中重复运行的task数量6）小文件合并：多个文件进行逻辑合并7）reducetask
qq_39682761·2020-08-10 19:48

Spark之Shuffle总结

Shuffle概念shuffle，是一种多对多的依赖关系，即每个ReduceTask从每个MapTask产生数的据中读取一片数据，极限情况下可能触发M*R个数据拷贝通道（M是MapTask数目，R是ReduceTask
天ヾ道℡酬勤·2020-08-09 05:00

大数据hadoop3.1.3——MapReduce学习（基础概念）

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编程模型只能包含一个Map
Caron_xcb·2020-08-03 23:24

spark调优

博客来源：https://blog.csdn.net/yhb315279058/article/details/50466125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
aoayyu826824·2020-08-02 17:07

关于map task、reduce task和hdfs块大小的理解

maptask的数量由输入文件总大小和分片大小确定；reducetask的数量需要手动设定，如果没有设定，默认是1，因此要想有效的利用分布式，可以通过设定reduce的数量进行优化。
qwurey·2020-08-01 07:27

MAPREDUCE原理

，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
ljtyxl·2020-07-30 17:05

MapReduce自定义分区partition的作用和用法

默认分区数量为key.hash%reducetask的个数自定义分区自己定义的自定义分区很简单，我们只需要继承抽象类Partitioner，重写getPartition方法即可，另外还要给任务设置分区：
RashaunHan·2020-07-30 17:40

hadoop详细笔记(十九)原理加强Yarn调度策略详解

比如排在最前面的job需要若干maptask和若干reducetask，当发现有空闲的服务器节点就分配给这个job，直到job执行完毕。2CapacityScheduler在Yar
白眼黑刺猬·2020-07-30 16:43

mapreduce中Partitioner数量与reducetask数量对结果影响

图中可以看出Partition主要作用就是将map的结果发送到相应的reduce。1.现在测试一下第一种情况，Partition数量为1，返回值0，reduce数量为3。设置reduce数量设置Partition数量结果输出3个文件，但只有part-r-00000有内容，其它两个为0字节。2.现在测试一下第二种情况，Partition数量为1，返回值5，reduce数量为3。设置reduce数量设
车路士_4everBLUE·2020-07-30 16:23

关于Partitioner（自定义partitioner编程实现数据自定义分区处理）

这个场景的前提是：比如一大批手机号码需要分区，就是确定那个号码是那个省份的，所以在Maptask阶段是要把所有的省份的号码全部放在一个Map里面,然后提交给reducetask去处理,但是默认的是一个reducetask
小鸭子_嘎嘎·2020-07-30 14:47

MapReduce编程之Partitioner

Partitioner：在MR中,Partitioner决定了MapTask输出的数据交由哪个ReduceTask处理默认实现：分发的key的hash值对ReduceTask个数取模假设数据如下所示：每行内容为水果和其数量
29DCH·2020-07-30 13:10

hadoop入门之mapreduce（四）

2.几个角色及相互关系2.1编程角色Mapper：用于执行maptask的时候调用Reducer:用于执行reducetask的时候调用Dr
luoluo01·2020-07-30 13:51

MapReduce之WritableComparable排序

MapTask和ReduceTask均会默认对数据按照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被排序，而不管逻辑上是否需要。
孙晨c·2020-07-29 17:00

Hadoop笔记之shuffle工作流程图及其原理分析

他利用缓冲的方式写到内存,并出于效率的考虑进行与排序与其说shuffle为mapreduce之间的独立处理函数不如说是map中数据输入reduce一通道,因为shuffle一部分属于对maptask另一部分为reducetask
顺顺顺子·2020-07-29 00:57

spark内核揭秘-14-Spark性能优化的10大问题及其解决方案

问题1：reducetask数目不合适解决方案：需要根据实际情况调整默认配置，调整方式是修改参数spark.default.parallelism。
weixin_30335353·2020-07-28 16:31

MapReduce实现数据的二级排序并统计指定字段

MapReduce工作流程MapTask工作机制ReduceTask工作机制明确目标：DataBean和TimeUtil的定义TimeUtilsDataBeanMapper和Reducer的定义Map
ChanZany·2020-07-28 09:53

hadoop1.X作业提交过程详细讲解

作业提交还是比较简单的，主要涉及创建目录、上传文件等操作；一旦用户提交了作业以后，Jobtracker端便会对作业进行初始化，初始化的作业主要是根据输入数据量和作业的配置参数将作业分解成若干个maptask和reducetask
Xlucas·2020-07-28 04:24

Hadoop的MAPReduce之shuffle

1.shuffle:洗牌、发牌——（核心机制：数据分区，排序，缓存）；shuffle具体来说：就是将maptask输出的处理结果数据，分发给reducetask，并在分发的过程中，对数据按key进行排序
学海无涯勤为径·2020-07-28 02:59

Hadoop的MapReduce之maptask和reducetask

mapreduce程序在分布式运行时有三类实例进程：（根据hadoop2.0以后版本进行讲述）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、ReduceTask
学海无涯勤为径·2020-07-28 02:28

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/ReduceTask2.3
罗西的思考·2020-07-22 21:00

MapReduce工作机制详解（MapTask和ReduceTask)

MapTask:1.maptask0负责切片0，maptask1负责切片1，maptask2负责切片2。2.maptask0通过一个组件TextinputFormat读切片0，这个组件封装一个LineRecordReader,里面有next方法，每调一次方法从切片0里读一行，给maptask返回k1：行起始offset和value1：行内容。3.调用mapper里的map(k1,v1,contex
qq_36586719·2020-07-16 06:33

MapTask&ReduceTask运行机制原理

Map端：1．每个输入分片会让一个map任务来处理，默认情况下，以HDFS的一个块的大小（默认为64M）为一个分片，当然我们也可以设置块的大小。spill过程即map输出的结果会暂且放在一个环形内存缓冲区中（该缓冲区的大小默认为100M，由io.sort.mb属性控制），当该缓冲区快要溢出时（默认为缓冲区大小的80%，由io.sort.spill.percent属性控制），会在本地文件系统中创建一
大林-Java·2020-07-16 04:34

MapTask、ReduceTask工作机制

——尚硅谷视频笔记MapTask工作机制（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。（2）Map阶段：该节点主要是将解析出的key/value交给用户编写map()函数处理，并产生一系列新的key/value。（3）Collect收集阶段：在用户编写map()函数中，当数据处理完成后，一般会调用OutputC
liu_1221·2020-07-16 02:32

第八章、Hadoop之MapReduce框架原理（MapTask与ReduceTask工作机制）

一、MapTask工作机制1、MapTask工作机制示意图2、MapTask工作机制过程详解（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。（2）Map阶段：该节点主要是将解析出的key/value交给用户编写map()函数处理，并产生一系列新的key/value。（3）Collect收集阶段：在用户编写map(
斗罗昊天锤·2020-07-15 19:28

MapReduce框架原理之（二）MapReduce工作流程

MapReduce框架原理之MapReduce工作流程MapReduce工作流程1.流程图2.流程详解3.shuffle机制3.1MapTask中：3.2ReduceTask中：3.3Partition
leonardy·2020-07-15 18:00

MapReduce框架原理之ReduceTask工作机制

一、设置ReduceTask并行度（个数）reducetask的并行度同样影响整个job的执行并发度和执行效率，但与maptask的并发数由切片数决定不同，Reducetask数量的决定是可以直接手动设置
故明所以·2020-07-15 16:38

MapReduce--5--单词去重WordDistinctMR

所以reduceTask当中的reduce方法，其实接收到的参数就是key相同的一组key-value，然后根据
中琦2513·2020-07-15 12:04

MapReduce编程——输入类FileInputFormat（切片）及其4个实现类（kv）的用法

一个完整的MapReduce程序包括四个阶段：MapTask阶段、Shuffle阶段、ReduceTask阶段InputFormat是一个抽象类，用于获取Input输入数据，并将其切分和打成键值对；这个类中有两个抽象方法
攻城狮Kevin·2020-07-15 09:17

Hadoop之MapReduce面试知识复习

MapTask工作机制ReduceTask工作机制请描述mapReduce有几种排序及排序发生的阶段请描述mapReduce中
娃哈哈、·2020-07-15 07:32

【hadoop】FileInputFormat中getSplits()方法

框架可以分为maptask，shuffle和reducetask阶段。
luke12268·2020-07-15 06:24

Hadoop之MapReduce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
盖建伟·2020-07-15 01:14

spark数据倾斜解决方案汇总

在shuffle操作的时候,是按照key来进行value的数据的输出,拉取和聚合的,同一个key的values,一定是分配到同一个reducetask进行处理的,假如对100w的数据做shuffle，其中
付冰冰的博客·2020-07-15 01:21

Hadoop中reduce端shuffle过程及源码解析

在ReduceTask而Task的run方法会通过java反射机制构造Reducer，Reducer.Context，然后调用构造的Reducer的run方法执行reduce操作。
等你628·2020-07-15 00:04

MapReduce详细分析

ReduceTask:负责Reduce阶段的
JLUBJTU·2020-07-14 20:56

【工业化面试】之spark数据倾斜怎么解决？

我们知道，在执行shuffle操作的时候，相同的key对应的value一定会被分配到同一个reducetask中去处理，所以当一批数据中相同key的数据过多，就会导致一个reducetask迟迟跑不完。
ShuffledRDD·2020-07-14 18:08

Spark性能调优官方指南

、数据序列化2、内存调优2.1内存管理概述2.2确定内存消耗2.3调整数据结构2.4序列化RDD存储2.5垃圾回收器优化2.5.1衡量GC的影响2.5.2高级GC调整3、其他注意事项3.1并行度3.2ReduceTask
ShuffledRDD·2020-07-14 18:08

MapReduce源码解读之ReduceTask

写在前面MapTask在执行context.write()之后，将结果溢写到磁盘，然后触发ReduceShuffle，具体的shuffle过程可以参考MapReduceshuffle过程详解，这篇文章讲的通俗易懂，这样Map端的任务就算基本完成了。接下来我们看Reducer端做了哪些工作。跟源码时，可以从Reducer类的run方法开始分析。1.入口：Reducer类的run()方法/***根据R
ShuffledRDD·2020-07-14 18:07

从源码的角度分析MapReduce的map-input流程

源码位置hadoop部署包下的hadoop-mapreduce-client-core-2.6.5.jar，org.apache.hadoop.mapred包下有2个要看的：maptask和reducetask
墨玉浮白·2020-07-14 18:19

MapReduce源码解读之MapTask-input

ResourceManager收到客户端提交的作业后，会启动MrAppMaster，MrAppmaster运行程序时向ResouceManager请求maptask/reduceTask。
ShuffledRDD·2020-07-14 02:43

hadoop之mapreduce

mapreduce运行平台YARNmapreduce程序应该是在很多机器上并行启动，而且先执行maptask，当众多的maptask都处理完自己的数据后，还需要启动众多的reducetask，这个过程如果用用户自己手动调度不太现实
qq_43801646·2020-07-13 12:04

hadoop学习笔记(三)——MapTask和ReduceTask

MapTask和ReduceTask我们知道每一个Task都对应着一个jvm的执行，但是每一个Task都是在Child进程中执行的！
iteye_7298·2020-07-13 06:42

MapReduce的运行流程概述

RecordReader，从输入目录的文件中，读取一组数据，封装为keyin-valuein对象②将封装好的key-value，交给Mapper.map()------>将处理的结果写出keyout-valueout③ReduceTask
孙晨c·2020-07-11 23:00

【Hadoop】MapReduce笔记（三）：MapReduce的Shuffle和Sort阶段详解

即是说：Shuffle过程横跨map和reduce两端，中间包含sort阶段，就是数据从maptask输出到reducetask输入的这段过程。
DianaCody·2020-07-10 21:09

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reducetask
旋奘·2020-07-10 00:04
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