ReduceTask

Hive调优

客户端配置压缩参数二.Hive的数据存储格式1.列式存储和行式存储(理解)2.各种存储格式的对比三.存储和压缩结合四.Fetch抓取五.本地模式六.表的优化★七.数据倾斜调优1.MapTask调优2.ReduceTask
DevinKim·2020-07-09 12:05

关于Hadoop的shuffle

我们知道每个reducetask输入的key都是按照key排序的。
ToBeAndNotToBe·2020-07-09 12:55

Hadoop之MapReduce的Join解析

github.com/zuodaoyong/Hadoop1、ReduceJoin（会出现数据倾斜）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
zuodaoyong·2020-07-09 06:35

【面试题】详细说一下MapReduce工作流程（MapTask过程、Shuffle过程、ReduceTask过程）

工作流程一：工作流程二：一个完整的mapreduce程序在分布式运行时有三类实例进程：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
都市狼人·2020-07-08 21:40

【hadoop】MapReduce工作流程和MapTask、Shuffle、ReduceTask工作机制

MapReduce整个工作流程：一、MapTask阶段（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
InnerPeace_·2020-07-08 19:37

“戏”说spark---spark Shuffle详解（一）

“戏”说spark---sparkShuffle详解（一）Shuffle简介Shuffle描述着数据从maptask输出到reducetask输入的这段过程。
王先生的一亩三分地·2020-07-08 18:29

Spark Shuffle原理、Shuffle操作问题解决和参数调优

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
weixin_30800987·2020-07-08 14:32

MapReduce详解(MR运行全流程，shuffle，分区，分片)

分片的读取规则控制maptask和reducetask数量MapReduce运行全流程（主要介绍map到reduce的其中过程，即shuffle流程）MR运行全流程中自定义部分自定义数据类型自定义分区Combine
一只生活丰富的程序猿·2020-07-07 23:46

整理一下Mapreduce的排序方法

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。任何应用程序中的数据均会
StephenYYYou·2020-07-07 22:44

Caused by: java.lang.NoSuchMethodError: org.apache.hadoop.mapred.ReduceTask. 解决方案

java.lang.NoSuchMethodError:org.apache.hadoop.mapred.TaskID.(Lorg/apache/hadoop/mapreduce/JobID;Lorg/apache/hadoop/mapreduce/TaskType;I)Vatorg.apache.spark.rdd.HadoopRDD.addLocalConfiguration(HadoopRD
回忆19930207·2020-07-07 22:39

shuffle机制和原理分析

Shuffle简介Shuffle描述着数据从maptask输出到reducetask输入的这段过程。
海鸥-号·2020-07-07 21:22

MapReduce 之 Shuffle 的详细流程

内存缓冲区默认大小是100M,当达到80%的时候将数据溢写到本地，剩余20%用于继续获取数据，在溢写到磁盘的时候会执行partition(分区)和sort(排序)，然后对文件进行合并操作，合并完成之后reduceTask
貂皮-坎肩儿·2020-07-07 17:20

MapReduce Join 介绍

2、reduce阶段，reducetask会接收来自data1和data2的相同key的数
Lv_Hulk·2020-07-07 15:23

Hadoop之排序

MapTask和ReduceTask都会对数据按照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。
李大洲·2020-07-07 13:29

MapReduce进程

mapreduce的三个实例进程在分布式运行是分别担任的任务1、MrAppMaster:负责整个程序的过程调度及状态协调2、MapTask:负责map阶段的整个处理流程3、ReduceTask:负责reduce
carrialine·2020-07-07 04:33

探索MapReduce过程及分组详解

分区：如果不自定义分区类，而使用默认分区时，采取的是对键进行哈希操作，并与reducetask任务数取模，根据得到的值进行分区。由于默认的redu
ASN_forever·2020-07-06 20:08

Spark数据倾斜解决方案三：提升Shuffle Reduce的并行度

数据倾斜发生时，某一个或者几个ReduceTask处理的Partition中的数据量相比于其他ReduceTask要多很多，那么，如果能够增加ReduceTask的数量，也可以缓解或者基本上解决数据倾斜问题
hipeer·2020-07-06 14:19

hadoop2.0 和1.0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
weixin_33851429·2020-07-05 23:26

Hadoop MapReduce工作流程

工作流程1MapTaskMR工作流程2ReduceTask1）提交切片信息，jar包，和xml配置文件到yarn。2）YarnResourceManager启动一个MRAppMaster。
这个妹妹我见过的·2020-07-03 22:00

hadoop入门之mapreduce shuffle与yarn原理(五)

那么shuffle的定义：就是maptask数据与reducetask数据的传递流程，称之为shuffle。
luoluo01·2020-07-02 10:55

Hadoop之map/reduce之间的shuffle，partition，combiner过程的详解

也可以这样理解，Shuffle描述着数据从maptask输出到reducetask输入的这段过程。上图表示的是Shuffl
ZG_24·2020-07-01 15:49

Hadoop MapReduce中GroupingComparatorClass的使用

对于不同的key值，它们必然会形成不同的reducetask的输入文件。
啊其11·2020-06-30 23:13

MRv1的新旧API分别与MRv2的API兼容性分析

兼容性分析1.基本概念MRv1是Hadoop1.X中的MapReduce实现，它由编程模型（新旧编程接口）、运行时环境（由JobTracker和TaskTracker组成）和数据处理引擎（MapTask和ReduceTask
zolalad·2020-06-30 18:22

Hadoop1.0和2.0的主要区别

是一个分布式文件存储系统，MapReduce是一个离线处理框架，分为三部分，运行时环境为JobTracker和TaskTracker，编程模型为Map映射和Reduce规约，数据处理引擎为MapTask和ReduceTask
yoohhwz·2020-06-30 08:45

(第九章) Hive企业级调优之Count(Distinct) 去重统计

Hive企业级调优之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
鞋子不会飞·2020-06-29 16:37

大数据之Spark

Spark的产生背景1.MapReduce的发展1.1、MRv1的缺陷（1）MRv1包括：运行时环境（JobTracker和TaskTracker）编程模型（MapReduce）数据处理引擎（MapTask和ReduceTask
成神之路·2020-06-29 06:59

HIVE调优之JVM重用

如果某个“不平衡的”job中有某几个reducetask执行的时间要比
weixin_30716725·2020-06-27 23:19

Hive 高级优化（并行 JVM重用 Reduce数目 推测文件 Map数目）

1.并行执行sethive.exec.parallel.thread.number=8(一般在10到20之间)sethive.exec.parallel=false2.JVM重用MapTask/ReduceTask
MahatmaChen·2020-06-27 01:18

MapReduce （Shuffle,partition,combiner,Spill )

一、shuffle介绍1、shuffle就是洗牌弄乱的意思，shuffle代表map输出到reduce的整个过程，他解决的问题就是如何将多个maptask的输出，作为多个reducetask的输入，下面就来看看
Chenchen-·2020-06-26 21:40

Reduce Task调优

理论ReduceTask会启动多个拷贝线程从每个MapTask上去读取相应的中间结果，具体的拷贝线程数目由参数"mapreduce.reduce.shuffle.parallelcopies"(默认为5
忘净空·2020-06-25 13:58

Java8 Stream API 之 IntPipeline（三） 源码解析

目录1、reduce/collect2、sum/min/max/count/average/summaryStatistics3、AbstractTask4、ReduceTask5、AbstractShortCircuitTask6
孙大圣666·2020-06-25 05:31

Spark Shuffle原理、Shuffle操作问题解决和参数调优

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
qq_26091271·2020-06-25 02:24

MapReduce 从作业、任务（task）、管理员角度调优

Combiner可减少MapTask中间输出的结果，从而减少各个ReduceTask的远程拷贝数据量，最终表现为MapTask和R
iteye_14580·2020-06-23 18:32

hadoop的jvm重用

1先让我们分析task在hadoop中Tasktracker的运行过程：我们知道每个job都是分割成多个task(由maptask和reducetask组成)来完成的,而每个task又是由TaskLauncher
Java蜗牛·2020-06-23 12:16

MapReduce

MapReduce框架结构一个完整的mapreduce程序在分布式运行时有三类实例进程：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
life_+·2020-06-23 10:50

简单搞定MapReduce运行原理

1）分布式的运算程序往往需要分成至少2个阶段2）第一个阶段的maptask并发实例，完全并行运行，互不相干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
白枭·2020-06-23 10:29

mapreduce词频统计wordcount

mapreduce词频统计wordcount流程大致分为：原始文件----maptask-----reducetask----结果文件原始文件-----maptask过程：1、FileInputFormat
行囊ю·2020-06-22 19:23

MapReduce - 性能调优

Combiner可减少MapTask中间输出的结果，从而减少各个ReduceTask的远程拷贝数据量，最终表现为MapTask和ReduceTask
张哲BJUT·2020-06-21 18:15

【Hive】（十七）Hive 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
云 祁·2020-06-21 17:01

学习MapReduce？这一篇就够了

MapReduce1.2MapReduce框架结构及核心运行机制1.2.1结构1.2.2MR程序运行流程1.3MapTask并行度决定机制1.3.1mapTask并行度的决定机制1.3.2FileInputFormat切片机制1.4ReduceTask
大数据私房菜·2020-06-21 15:58

Spark性能优化的10大问题及其解决方案

（转载http://book.51cto.com/art/201409/453045.htm）问题1：reducetask数目不合适Applicationisn’tusingalloftheCores:
felix_feng·2020-06-21 07:02

shuffle过程中的分区，排序和Combiner

默认的分区方式是：key的hashCode%ReduceTask的个数。
AGUILLER·2020-05-27 23:47

图解数据

数据架构数据处理过程案例数据采集数据存储HDFSreadHDFS[1]writeHDFS[2]数据计算离线计算MapReduce2个reducetask的数据流[3]mapsize公式:max{${mapred.min.split.size
旺达丨·2020-04-12 20:03

Yarn 内存分配管理机制及相关参数配置

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，后面有详细介绍。
scottzcw·2020-04-03 18:28

MR的shuffle机制

Shuffle过程是MapReduce的核心，描述着数据从maptask输出到reducetask输入的这段过程。
MOOJ·2020-03-31 23:26

Spark Shuffle

ShuffleShuffle描述着数据从maptask输出到reducetask输入的这段过程。在分布式情况下，reducetask需要跨节点去拉取其它节点上的maptask结果。
hipeer·2020-03-31 13:26

MapReduce详解

MapReduce处理流程图图解wordcount的MapReduce详解Shffle官方对Shuffle过程的描述Shuffle我们可以理解为描述着数据从maptask输出到reducetask输入的这段过程
忘净空·2020-03-27 16:55

MapRedece中的分区Partitioner

MapRedece中的分区Partitioner分析MapReduce中会将map输出的k-v对，按照相同的key进行分组，然后分发给不同的reduceTask中。
yanzhelee·2020-03-18 02:37

5.YARN简介

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
经纶先生·2020-03-13 20:28

Hadoop MapReduce初探和eclipse hadoop插件安装

这里的任务是指：maptask或者reducetask1、一主多从架构2、主JobTracker负责调度分配每一个子任务task运行于TaskTracker上，如果发现有失败的task就重新分配其任务都其他节点上
topwqp·2020-03-12 13:00
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