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。
u012042963·2016-10-30 16:00

Hadoop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
笨鸟先飞-天道酬勤·2016-10-13 17:02

Hadoop的优化（Shuffle过程）

MaoReduce里的Shuffle：描述着数据从maptask输出到Reducetask输入阶段过程。
雪域枫蓝·2016-07-21 20:43

mapreduce

task分为maptask和reducetask。hdfs以固定大小的block为基本的存储单元，而对于mapr
yonghutwo·2016-07-05 08:00

Hadoop总结篇之二--yarn的概况

它的由编程模型+数据处理引擎（map/reduceTask）+运行时环境组成（JobTracker/TaskTracker）。
xiaoyang_·2016-06-01 17:00

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。
u010143774·2016-05-22 21:00

Yarn源码分析之参数mapreduce.job.reduce.slowstart.completedmaps介绍

     mapreduce.job.reduce.slowstart.completedmaps是MapReduce编程模型中的一个参数，这个参数的含义是，当MapTask完成的比例达到该值后才会为ReduceTask
lipeng_bigdata·2016-04-30 10:00

[置顶] Yarn源码分析之MRAppMaster：作业运行方式Local、Uber、Non-Uber

其中，    1、本地Local模式：通常用于调试；    2、Uber模式：为降低小作业延迟而设计的一种模式，所有任务，不管是MapTask，还是ReduceTask，均在同一个Container中顺序执行
lipeng_bigdata·2016-04-30 10:00

hive参数

MAPREDUCE:mapred.job.queue.name队列名称内存相关：mapreduce.reduce.memory.mb每个ReduceTask需要的内存量(默认1024)mapreduce.map.memory.mb
纳兰清风·2016-04-20 15:00

hadoop2提交到Yarn： Mapreduce执行过程reduce分析3

YarnChild.main()—>ReduceTask.run()。ReduceTask.run方法开始和MapTask类似，包括initialize()初始化，根据情况看是否调用runJobC
zengmingen·2016-04-17 17:00

MapReduce框架在Yarn上的详解

框架上实现的应用名称叫MRAppMaster.MapReduce任务的Timeline这是一个MapReduce作业执行时间：Map阶段：根据数据块会执行多个MapTaskReduce阶段：根据配置项会执行多个ReduceTask
kimsho29·2016-04-11 23:30

shuffle 过程map与reduce交换数据过程的关键

 Shuffle描述着数据从maptask输出到reducetask输入的这段过程。  
wtq1993·2016-04-10 09:00

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，
Mr_YangFei·2016-03-29 11:00

Hadoop实战：*********MapReduce的性能调优（二）*********

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
yaoxiaochuang·2016-03-22 22:00

019_Map Task数目的确定和Reduce Task数目的指定

注意标题：MapTask数目的确定和ReduceTask数目的指定————自然得到结论，前者是后者决定的，后者是人为指定的。
YouxiBug·2016-03-15 10:00

mapreduce的shuffle，partition，combine

shuffle：是描述着数据从map端传输到reduce端的过程，而且我们知道的是hadoop的集群环境中，大部分maptask和reducetask是在不同的node上执行，主要的开销是网络开销和磁盘
silentwolfyh·2016-03-14 23:00

Spark性能优化的10大问题及其解决方案

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。
笔尖的痕·2016-03-14 15:42

MapReduce:Shuffle过程的流程

Shuffle过程是MapReduce的核心，Shuffle描述着数据从maptask输出到reducetask输入的这段过程。
Mandylover·2016-03-04 13:17

利用MapReduce求海量数据中最大的K个数

有几个maptask就有几个中间文件，有几个reducetask就有几个最终输出文件。好了，这就
javastart·2016-02-14 13:00

Hadoop读取环境变量及setup函数

在MapReduce中作业会被组织成MapTask和ReduceTask。每个Task都以
xztelecomlcs·2015-12-31 09:08

Hadoop读取环境变量及setup函数

在MapReduce中作业会被组织成MapTask和ReduceTask。每个Task都以
xztelecomlcs·2015-12-31 09:08

Hadoop读取环境变量及setup函数

在MapReduce中作业会被组织成MapTask和ReduceTask。每个Task都以
xztelecomlcs·2015-12-31 09:08

Hadoop动态调整Map Task内存资源大小

前言我们都知道,在Hadoop中,一个Job的执行需要转化成1个个的Task去执行,在Task中,有会有2个类型,一个为MapTask,另一个就是ReduceTask.当然,这不是最底层的级别,在Task
qq_26562641·2015-12-17 17:00

Spark性能优化的10大问题及其解决方案

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。
江中炼·2015-12-15 19:00

Hadoop2.6.0学习笔记（七）MapReduce分区

MapReduce中maptask任务的数量是由spli分片决定，那么reducetask的数量由什么来确定的呢？就是这里要讨论的MapReduce分区。
luchunli1985·2015-12-05 19:31

Hadoop2.6.0学习笔记（七）MapReduce分区

MapReduce中maptask任务的数量是由spli分片决定，那么reducetask的数量由什么来确定的呢？就是这里要讨论的MapReduce分区。
luchunli1985·2015-12-05 19:31

Hadoop2.6.0学习笔记（七）MapReduce分区

MapReduce中maptask任务的数量是由spli分片决定，那么reducetask的数量由什么来确定的呢？就是这里要讨论的MapReduce分区。
luchunli1985·2015-12-05 19:31

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
weigang.gao·2015-11-30 21:00

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
lqf1403·2015-11-30 21:00

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
GYQJN·2015-11-30 21:00

Hadoop动态调整Map Task内存资源大小

前言我们都知道,在Hadoop中,一个Job的执行需要转化成1个个的Task去执行,在Task中,有会有2个类型,一个为MapTask,另一个就是ReduceTask.当然,这不是最底层的级别,在Task
Android路上的人·2015-11-23 23:20

Hadoop动态调整Map Task内存资源大小

前言我们都知道,在Hadoop中,一个Job的执行需要转化成1个个的Task去执行,在Task中,有会有2个类型,一个为MapTask,另一个就是ReduceTask.当然,这不是最底层的级别,在Task
Androidlushangderen·2015-11-23 23:00

Mapreduce执行过程分析(基于Hadoop2.4)——(三)

YarnChild.main()—>ReduceTask.run()。
·2015-11-11 07:06

MapReduce源码对写MR application帮助最大的部分

看MapTask类的runNewMapper方法然后调到Mapper类的run方法同理看ReduceTask的runNewReducer方法和Reducer类的run方法也获得很多
guotong1988·2015-11-09 17:00

Mapreduce运行过程分析(基于Hadoop2.4)——(三)

YarnChild.main()—>ReduceTask.run()。
·2015-11-02 18:54

MapReduce的MapTask任务的运行源码级分析

Task分为两种类型：MapTask和ReduceTask
·2015-11-01 12:13

MapReduce的ReduceTask任务的运行源码级分析

咱们这一节讲解ReduceTask的执行流程。
·2015-11-01 09:57

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
·2015-10-27 12:49

Hadoop如何计算map数和reduce数

                原地址：http://www.songyafei.cn/post/a0d5b_140a7cfHadoop在运行一个mapreducejob之前，需要估算这个job的maptask数和reducetask
wangjin161·2015-10-15 14:00

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Ma
微笑丶·2015-10-14 00:00

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MapTa
微笑丶·2015-10-14 00:00

hadoop 排重优化

等等情况截图一是我之前写的代码：下面是我优化后代码public static class ReduceTask extends Reducer
osenlin·2015-09-02 19:00

hadoop中shuffle详解（mapreduce）

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。  
suibianshen2012·2015-09-02 18:00

Hadoop分布式缓存(DistributedCache)

执行map或者reducetask的节点就可以在本地，直接用java的IO接口读取这些文
tswisdom·2015-08-28 17:00

Spark+Cassandra优化

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。
liyong1115·2015-06-04 16:00

Hadoop源代码分析（*IDs类和*Context类）

Task包括MapTask和ReduceTask，是MapReduce的Map操作和Reduce操作执行的地方。这中任务分布的方法比较类似于HDFS中NameNode和D
超人学院·2015-05-26 11:00

Hadoop源代码分析（*IDs类和*Context类）

Task包括MapTask和ReduceTask，是MapReduce的Map操作和Reduce操作执行的地方。这中任务分布的方法比较类似于HDFS中NameNode和D
超人学院66·2015-05-26 10:03

Hadoop源代码分析（*IDs类和*Context类）

Task包括MapTask和ReduceTask，是MapReduce的Map操作和Reduce操作执行的地方。这中任务分布的方法比较类似于HDFS中NameNode和D
超人学院66·2015-05-26 10:03

如何在多个Reduce Task间分配数据？

通过key，即相同key的数据被分配到同一个ReduceTask，但是一个ReduceTask上不保证只有一种key以上过程通过Hash函数完成原因很明显，如果相同key的数据不是被分配到同一个ReduceTask
DSLZTX·2015-05-22 16:00

MapReduce中Map Task和Reduce Task的数量

一、MapTask的数量一般通过Fileblocksize来控制，Filetotalsize/Fileblocksize的值一般就是MapTask的数量二、ReduceTask的数量可通过配置参数进行精确控制
AllInCode·2015-05-22 16:56
上一页 5 6 7 8 9 10 11 12 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他