getSplits

粉丝：什么情况下，hive 只会产生一个reduce任务，而没有maptask

我们常规使用的mapreducer任务执行过程大致如下图：appmaster通过某种策略计算数据源可以做多少分片（getSplits方法），对应的生成固定数量的maptask，假如存在shuffle的话
浪尖聊大数据-浪尖·2024-02-20 20:04

Hadoop框架下MapReduce中的map个数如何控制

阶段并行度的规划基本逻辑为：一、将待处理的文件进行逻辑切片（根据处理数据文件的大小，划分多个split），然后每一个split分配一个maptask并行处理实例二、具体切片规划是由FileInputFormat实现类的getSplits
piziyang12138·2024-02-03 20:13

Hadoop框架下MapReduce中的map个数如何控制

阶段并行度的规划基本逻辑为：一、将待处理的文件进行逻辑切片（根据处理数据文件的大小，划分多个split），然后每一个split分配一个maptask并行处理实例二、具体切片规划是由FileInputFormat实现类的getSplits
数据萌新·2024-01-12 14:31

10.Hadoop框架下MapReduce中的map个数如何控制

阶段并行度的规划基本逻辑为：一、将待处理的文件进行逻辑切片（根据处理数据文件的大小，划分多个split），然后每一个split分配一个maptask并行处理实例二、具体切片规划是由FileInputFormat实现类的getSplits
__元昊__·2024-01-02 13:45

大数据知识专栏 - MapReduce工作机制详解

1,MapTask工作机制详细步骤读取数据组件InputFormat(默认TextInputFormat)会通过getSplits方法对输入目录中文件进行逻辑切片规划得到block,有多少个block就对应启动多少个
能力工场小马哥·2023-10-20 18:35

java读写orc文件_使用JAVA API 解析ORC File

使用JAVAAPI解析ORCFileorcFile的解析过程中，使用FileInputFormat的getSplits(conf,1)函数，然后使用RecordReaderreader=in.getRecordReader
生命的光彩·2023-10-20 03:04

【Hive任务优化】—— Map、Reduce数量调整

文章目录一、如何调整任务map数量1、FileInputFormat的实现逻辑介绍1.1getSplits方法实现2、CombineFileInputFormat的实现逻辑介绍2.1getSplits方法实现
疯狂哈丘·2023-10-20 01:22

Spark Hive 小文件合并

对于下游流程下游流程，不论是MR、Hive还是Spark，在划分分片（getSplits）的时候，都要从NN获取文件信息。这个过程的耗时与文件数成正比，同时受NN压力的影响。
longlovefilm·2023-10-13 08:26

InputFormat

InputFormat之中的getSplits()获取split。内部的RecordReader将split转化成为键值对。
流砂月歌·2023-09-29 22:02

Spark Scan大表时任务启动过慢分析

dtfromASSET_INOUT_AMTawheredt()|+---[991.715064ms]org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.CombineFileInputFormat:getSplits
wankunde·2023-09-09 04:05

Hadoop的第二个核心组件：MapReduce框架第二节

中的序列化机制问题八、流量统计案例实现（序列化机制的实现）六、MapReduce的工作流程原理（简单版本）1、客户端在执行MR程序时，客户端先根据设置的InputFormat实现类去对输入的数据文件进行切片（getSplits
Augenstern K·2023-09-07 03:54

Reverse DNS

exportHADOOP_ROOT_LOGGER=DEBUG,console）后得出，在提交任务之前获取HBase分区时，耗时过长GetSplite由于查看日志，每次获取分区信息时耗时均为30s，现象比较诡异；之后定位到主要原因是这个getSplits
Nirvana丶_·2023-08-21 07:03

MapReduce核心原理

MapTask运行机制详解MapTask流程详细步骤：读取数据的组件InputFormat会通过getSplits方法对输入目录中文件进行逻辑切片规划得到splits，有多少split就对应启动多少个MapTask
女友在高考·2022-08-20 10:00

Hadoop框架下MapReduce中的map个数如何控制

阶段并行度的规划基本逻辑为：一、将待处理的文件进行逻辑切片（根据处理数据文件的大小，划分多个split），然后每一个split分配一个maptask并行处理实例二、具体切片规划是由FileInputFormat实现类的getSplits
__豆约翰__·2021-02-20 08:01

FileInputFormat切片源码解析

FileInputFormat切片源码解析(input.getSplits(job))程序先找到数据存储的目录开始遍历处理（规划切片）目录下的每一个文件遍历第一个文件ss.txta)获取文件大小fs.sizeOf
Charles Gao·2021-02-05 10:56

MapReduce工作机制详解

一、MapTask工作机制详细步骤：首先，读取数据组件InputFormat（默认TextInputFormat）会通过getSplits方法对输入目录中文件进行逻辑切片规划得到splits，有多少个
涛之博·2020-09-16 12:07

大数据入门第七天——MapReduce详解（二）切片源码浅析与自定义patition

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的多个split，然后每一个split分配一个mapTask并行实例处理这段逻辑及形成的切片规划描述文件，由FileInputFormat实现类的getSplits
weixin_30878501·2020-09-12 07:21

解读：标准输入/输出格式

getSplits()方法返回List集合，作用是将输入文件在逻辑上划分为多个输入分片，每个分片的数据存放在List集合中。
weixin_30399155·2020-08-20 13:37

Hadoop之split

文件上传至HDFS之前,InputFormat接口的getSplits方法会将文件划分切割成为若干个可序列化的split一个大数据的文件一般要划分为若干个split，因此，处理一个split的时间远远小于处理整个大数据文件的时间
姜龙·2020-08-19 18:20

MapReduce Map数 reduce数设置

JobConf.setNumMapTasks(n)是有意义的，结合blocksize会具体影响到map任务的个数，详见FileInputFormat.getSplits源码。
wf1982·2020-08-11 00:49

Hadoop的InputFormats和OutputFormats

publicinterfaceInputFormat{InputSplit[]getSplits(JobConfjob,intnumSplits)throwsIOException;RecordReadergetRecordReader
weixin_33989780·2020-07-30 17:02

Hadoop的作业提交过程

1.JobClient调用FileInputFormat.getSplits()，如果数据文件是isSplitable()的话，会将大的文件分解成小的FileSplit,记录文件在HDFS里的路径及偏移量和
hfcloudeagle·2020-07-27 23:29

MR 笔记二

readFields()方法反序列化方法读顺序必须和写序列化方法的写顺序必须一致2.MapTask运行机制详解详细步骤：1.首先，读取数据组件InputFormat（默认TextInputFormat）会通过getSplits
新手路上的程序员·2020-07-15 11:52

【hadoop】FileInputFormat中getSplits()方法

Mapreduce是hadoop的并行计算框架。框架可以分为maptask，shuffle和reducetask阶段。在maptask阶段，会根据Driver中关于InputFormat的Job配置信息对整个文件进行切分，根据切片文件数量，分配同等数量的maptask。然后根据“规则”读取切片文件，并以key-value的形式写入到环形缓冲区。默认的切分、读取由TextInputFormat类实现
luke12268·2020-07-15 06:24

inputFormat,RecordRead的理解和定制

先看看InputFormat接口和publicinterfaceInputFormat{InputSplit[]getSplits(JobConfvar1,intvar2)throwsIOException
杨过悔·2020-07-15 01:21

【Hadoop学习之MapReduce】_18MR之InputFormat数据输入

切片与MapTask并行度决定机制二、Job提交流程源码三、FileInputFormat切片机制（一）FileInputFormat切片机制（二）FileInputFormat切片源码解析(input.getSplits
easy_sir·2020-07-14 20:59

了解inputSplit

getSplits()负责将文件切分成多个分片(InputSplit)，但InputSplit并没有实际切分文件，而只是说明了如何切分数据，也就是说，I
whisky丶·2020-07-14 18:18

InputFormat及RecordReader分析及自定义实现子类

InputFormat其实是一个接口，包含了两个方法：publicinterfaceInputFormat{InputSplit[]getSplits(JobConfjob,intnumSplits)throwsIOException
亚历山大的陀螺·2020-07-14 10:30

FileInputFormat导读getSplits

/***GeneratethelistoffilesandmakethemintoFileSplits.*@paramjobthejobcontext*@throwsIOException*/publicListgetSplits(JobContextjob)throwsIOException{Stopwatchsw=newStopwatch().start();//获得一个InputSplit能
cihongmo6452·2020-07-14 09:51

FileInputFormat源码解析

FileInputFormat源码解析(input.getSplits(job))（1）找到你数据存储的目录。
Jackson_MVP·2020-07-14 04:16

(5-1)InputFormat源码分析

//InputFormat抽象类，里面有2个抽象方法getSplits()和createRecordReader()packageorg.apache.hadoop.mapreduce;importjava.io.IOException
鲍礼彬·2020-07-14 01:59

Hadoop MapReduce二次排序算法与实现之算法解析

MapReduce二次排序的原理1.在Mapper阶段，会通过inputFormat的getSplits来把数据集分割成splitpublicabstractclassInputFormat{publicInputFormat
StriveFarrell·2020-07-08 06:54

MapReduce-深度解析

MRWorkflow图片摘自于AlexeyGrishchenko博文Map-sideInputFormatClass:getSplits:thesetofinputdatasplits返回一组输入数据的拆分文件
迈大_阿李同学·2020-07-04 20:58

FileInputFormat类中split切分算法和host选择算法介绍

在hadoop源码的org.apache.hadoop.mapred包中，有个FileInputFormat类，这个类的主要作用是提供统一的getSplits函数。
你心中的灯·2020-06-30 02:22

Hadoop——MapReduce（校招准备）

常用数据序列化类型二、自定义bean对象实现序列化接口InputFormat数据切片机制一、FileInputFormat切片机制job提交流程源码详解FileInputFormat源码解析(input.getSplits
不想脱发的研究僧·2020-06-27 13:11

ICT实习第二周第一天

这周开始分配具体的任务了，主要是对hive支持的数据类型的编码方式进行调研，我分到的是string类型数据，申跟我过了一下mapred工作流程，讲了一些关于mapred中getsplits和getrecordreader
Nazroo·2020-06-27 05:23

Hadoop框架下MapReduce中的map个数如何控制

阶段并行度的规划基本逻辑为：一、将待处理的文件进行逻辑切片（根据处理数据文件的大小，划分多个split），然后每一个split分配一个maptask并行处理实例二、具体切片规划是由FileInputFormat实现类的getSplits
weare_b646·2020-05-29 12:14

关于MapReduce

Exceptioninthread"main"java.lang.NoClassDefFoundError:org/apache/hadoop/util/StopWatchatorg.apache.hadoop.mapred.FileInputFormat.getSplits
蓝Renly·2019-12-20 03:45

一张图了解MapReduce全流程

先上图目录〇、Job提交流程0.WordCount源码：1.waitForCompletion2.submit3.submitJobInternal一、getSplits：输入文件分片二、RecordReader
Godxv·2019-05-23 20:09

MR编程模型及MR V1讲解

输入（InputFormat）：主要包含两个步骤—数据分片、迭代输入数据分片（getSplits）：数据分为多少个splits，就有多少个maptask;单个split的大小，由设置的split.minsize
afeiye·2019-04-12 15:31

hadoop之数据分片（split）详解以及map数量控制

1.分片（splits）相关概念由InputFormat这个接口来定义的，其中有个getSplits方法。这里有一个新的概念：fileSplit。
qq_32641659·2019-04-07 20:21

DATAX hdfsreader orc格式读取丢数问题修复及验证

问题见https://github.com/alibaba/DataX/issues/239下面的是问题代码部分InputSplit[]splits=in.getSplits(conf,1);RecordReaderreader
bulbcat·2019-02-12 15:41

MapReduce&Yarn增强

MapReduce并行度机制详解maptask并行度机制:逻辑规划(逻辑切片)时间:客户端提交mr程序之前main(客户端),job.submit()地点:客户端参与者:待处理数据目录FileInputFormat.getSplits
CoderBoom·2018-11-25 22:55

hive map数的计算-combinehiveinputformat

=org.apache.hadoop.hive.al.io.CombineHiveInputFormat注：对orcformat、外表和链接文件无法使用，会转到调用父类HiveInputFormat的getsplits
gina_石头·2018-07-20 18:19

Hadoop CombineTextInputFormat的使用

2、尽可能多的小文件达到128Mb，"合并"在一起3、CombineTextInputFormat：getSplits方法：尽可能合并同一机器，同一机架的节点的切片的文件。
sparkle123·2018-06-01 20:21

MapReduce简述、工作流程

map->->combine->->reduce->(output)处理流程：流程：1、输入文本信息，由InputFormat->FileInputFormat->TextInputFormat，通过getSplits
LuckyTHP·2018-02-28 15:00

(防坑笔记)hadoop3.0 (四)MapReduce的输入输出解析及常用数据切分方式（附带压缩）

的输入输出输入处理类：上图的类中为输入处理类（仅以这个为例）InputFormat|FileInputFormat|TextInputFormat实现的InputFormat是仅有2种方法------getSplits
CoffeeAndIce·2017-12-29 11:13

(防坑笔记)hadoop3.0 (四)MapReduce的输入输出解析及常用数据切分方式（附带压缩）

的输入输出输入处理类：上图的类中为输入处理类（仅以这个为例）InputFormat|FileInputFormat|TextInputFormat实现的InputFormat是仅有2种方法------getSplits
CoffeeAndIce·2017-12-29 11:13

关于MapReduce中的切片机制

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的多个split），然后每一个split分配一个mapTask并行实例处理这段逻辑及形成的切片规划描述文件，由FileInputFormat实现类的getSplits
小鸭子_嘎嘎·2017-03-27 14:49

数据从kafka到hive（2）

关于inputFormatinputFormat类的原型如下：publicinterfaceInputFormat{InputSplit[]getSplits(JobCo
luo_shui·2016-09-07 12:01
上一页 1 2 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他