inputsplit

MapTask && ReduceTask 工作机制

image.png（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。
tracy_668·2024-09-07 20:45

探究MapReduce基本原理

：用于提交Map-reduce任务jobJobTracker：协调整个job的运行，其为一个Java进程，其mainclass为JobTrackerTaskTracker：运行此job的task，处理inputsplit
tracy_668·2024-02-09 02:57

大数据 - Spark系列《一》- 分区 partition数目设置详解

目录3.2.1分区过程3.2.2SplitSize计算和分区个数计算3.2.3Partition的数目设置1.对于数据读入阶段，输入文件被划分为多少个InputSplit就会需要多少初始task.2.对于转换算子产生的
王哪跑nn·2024-01-29 23:59

4.MapReduce 序列化

目录概述序列化序列化反序例化java自带的两种Serializable非Serializablehadoop序例化实践分片/InputFormat&InputSplit日志结束概述序列化是分布式计算中很重要的一环境
流月up·2024-01-10 12:46

Hadoop Mapreduce 中的FileInputFormat类的文件切分算法和host选择算法

文件切分算法文件切分算法主要用于确定InputSplit的个数以及每个InputSplit对应的数据段。FileInputFormat以文件为单位切分成InputSplit。
wgyang_gz·2023-11-23 02:33

Hadoop学习--MapReduce流程详解

1.InputSplit切片阶段InputSplit是MapReduce对文件进行处理和运算的输入单位，只是一个逻辑概念，每个InputSplit并没有对文件实际的切割，只是记录了要处理的数据的位置(包括文件的
是渣渣呀·2023-11-14 21:34

mapreduce详细工作流程

mapreduce工作流程map任务处理1.1框架使用InputFormat类的子类把输入文件(夹)划分为很多InputSplit，默认，每个HDFS的block对应一个InputSplit。
瞌死在大数据·2023-11-06 09:57

【Hadoop】MapReduce工作流程

将文件按照设定的切片大小（一般切片大小等于HDFS中的Block块大小）进行切片操作，并将切片的数据读入并生成一个MapTask任务；Mapper4.MapTask通过InputFormat获得RecordReader，从InputSplit
温wen而雅·2023-11-06 09:57

Hadoop MapReduce

HadoopMapReducemapreduce-process-overview.png整个MR的过程可以分解为下面几步读取数据MapreduceoutputHadoop读取数据通过InputFormat决定读取的数据的类型，然后拆分成一个个InputSplit
流浪山人·2023-10-29 13:39

Hive on Tez 中 Map 任务的数量计算

主要原因在于Tez中对inputSplit做了grouping操作，将多个inputSplit组合成更少的groups，然后为每个group生成一个mapper任务，而不是为每个inputSplit生成一个
玉羽凌风·2023-08-11 14:20

Hive on Tez Mapper 数量计算

主要原因在于Tez中对inputSplit做了grouping操作，将多个inputSplit组合成更少的groups，然后为每个group生成一个mapper任务，而不是为每个inputSplit生成一个
javastart·2023-08-11 14:16

【Hadoop 02】企业级解决方案

1小文件问题问题描述：由于在HDFS中，每一个小文件在NameNode中都会占用150字节的内存空间，而且每个小文件都是一个Block，会产生一个InputSplit，这样就会产生一个Map任务，同时启动多个
不菜不菜·2023-07-24 19:56

Hadoop中MapReduce的执行顺序

Hadoop中MapReduce的执行顺序如下：InputSplit（输入拆分）MapReduce将文件拆分成多个块，并将其分配给不同的Mapper任务进行处理。
老人笔记·2023-06-15 07:26

MapReduce【小文件的优化-Sequence文件】

Map阶段优化之小文件问题我们知道Map阶段中的MapTask个数是与InputSplit的个数有关的，一般一个InputSplit切片对应一个，而且InputSplit的个数我们一般也无法控制，应为默认就是
让线程再跑一会·2023-06-13 13:42

MapReduce中的InputSplit

Hadoop通过InputSplit映射Blocks，然后交由Mapper处理InputSplit分片例如，示例数据集包含有关1987至2008年间美国境内已完成航班的信息。
liuzx32·2023-04-19 15:12

hbase整合hive

Hbase表，通过MR最终使用HiveHbaseTableInputFormat来读取数据，在getSplit（）方法中对Hbase进行切分，切分原则是根据该表对应的Hregion，将每个region作为一个InputSplit
风暴之芽·2023-04-14 09:28

大数据面试题集锦-Hadoop面试题(三)-MapReduce

2、FileInputFormat切片机制3、在一个Hadoop任务中，什么是InputSplit（切片），以及切片是用来做什么的，切片与block有
张飞的猪大数据·2023-04-13 01:43

MapReduce运行流程

MapReduce运行流程以wordcount为例，运行的详细流程图1.split阶段首先mapreduce会根据要运行的大文件来进行split，每个输入分片(inputsplit)针对一个map任务，
摩羯青春我掌握·2023-03-10 00:55

MapReduce详解(上)

首先从左到右，数据从HDFS中流入，其中inputsplit为大数据源，到了map有一个map的接口，把大数据源进行切割成一个一个的map，这一步需要我们来进行开发的，到后面的reduce也是，其他的为框架帮我们完成
贫僧洗头爱飘柔·2023-02-04 19:22

Map Reduce执行过程

MapReduce执行过程：map阶段--->shuffle阶段--->reduce阶段map阶段1.分片读取，在进行map计算之前，mapreduce会根据输入文件计算输入分片（inputsplit）
乌拉乌拉儿·2023-02-02 15:38

Task运行过程分析1

其中，每个MapTask处理输入数据集合中的一片数据（InputSplit），并将产生的若干个数据片段写到本地磁盘上，而ReduceTask则从每个MapTask上远程拷贝相应的数据片段，经分组聚集和归约后
lfdanding·2022-10-12 07:49

Hadoop之MapReduce工作原理

Map阶段①输入分片（inputsplit），这个时候也就是输入数据的时候，这时会进行会通过内部计算对数据进行逻辑上的分片。默认情况下这里的分片与HDFS中文件的分块是一致的。
量子智能龙哥·2022-10-07 07:23

MapReduce概述及MapReduce详细实现

目录一、概述二、定义三、MapReduce原理1、原理四、MR执行过程1、map阶段2、reudce阶段3、shuffle过程五、MapReduce默认输入处理类六、RecordReader七、Inputsplit
It.explorer·2022-09-21 13:09

linux 解压分片zip,Hadoop Lzo 源码分析之分片/切片原理

lzo压缩已经广泛用于Hadoop中,至于为什么要在Hadoop中使用Lzo.这里不再重述.其中很重要的一点就是由于分布式计算,所以需要支持对压缩数据进行分片,也就是Hadoop的InputSplit,
大力.MAX001·2022-07-21 07:27

Hadoop Lzo 源码分析之分片/切片原理

本身是不具备压缩分割的功能的；lzo压缩已经广泛用于Hadoop中,至于为什么要在Hadoop中使用Lzo.这里不再重述.其中很重要的一点就是由于分布式计算,所以需要支持对压缩数据进行分片,也就是Hadoop的InputSplit
蓝之刃·2022-07-21 07:55

Hadoop: 单词计数(Word Count)的MapReduce实现

首先，Hadoop会把输入数据划分成等长的输入分片(inputsplit)或分片发送到MapReduce。
orion-orion·2022-05-24 19:00

spark rdd分区与任务的关系

当Spark读取这些文件作为输入时，会根据具体数据格式对应的InputFormat进行解析，一般是将若干个Block合并成一个输入分片，称为InputSplit，注意InputSplit不能跨越
程序猿不加班·2022-02-28 10:27

MapReduce(七)：MapReduce内核源码解析

1）Read阶段：MapTask通过InputFormat获得的Recorder，从输入InputSplit中解析出一个个kv。
codeMover·2021-12-18 16:11

MapReduce笔记 —— shuffle阶段的运行原理

这张图片是我从林子雨老师的ppt上面截下来的输入：框架使用InputFormat类的子类把输入文件(夹)划分为很多InputSplit，通常默认是每个HDFS的block对应一个InputSplit。
一纸春秋·2021-11-20 20:31

RDD

弹性分布式数据集让开发者大大降低开发分布式应用程序的门槛以及提高执行效率RDD是spark中的基本抽象，它表示不可变的（val，意味着RDD一旦产生，就不可以被改变）、元素可拆分成分区的（Block、InputSplit
糊涂蟲·2021-06-25 00:47

Spark中关于并发度涉及的几个概念File，Block，Split，Task，Partition，RDD以及节点数、Executor数、core数目的关系。

当Spark读取这些文件作为输入时，会根据具体数据格式对应的InputFormat进行解析，一般是将若干个Block合并成一个输入分片，称为InputSplit，注意InputSplit不能跨越文件。
大道至简_6a43·2021-06-09 19:09

Hive on MapReduce 性能优化

pngMapTask工作机制map简图.pngReduceTask工作机制reduce简图.pngMapTask工作机制：（1）Read阶段：MapTask通过用户编写的RecordReader，从输入InputSplit
扎西的德勒·2021-05-28 10:56

mapreduce中分片的概念

1.1分片的概念MapReduce在进行作业提交时，会预先对将要分析的原始数据进行划分处理，形成一个个等长的逻辑数据对象，称之为输入分片（inputSplit），简称“分片”。
仙女的崽儿·2021-04-27 08:48

MapReduce mapTask阶段

MapReducemapTask阶段MapTask机制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。
Keepromise·2020-12-15 19:29

hadoop mapreduce相关类 FileInputFormat

（inputFile）->InputFormat->List(InputSplit对应的切片数据)->RecordReader->->map->->combine->->reduce
Keepromise·2020-12-12 21:33

Hive on Tez 中 Map 任务的数量计算

主要原因在于Tez中对inputSplit做了grouping操作，将多个inputSplit组合成更少的groups，然后为每个group生成一个mapper任务，而不是为每个inputSplit生成一个
ZackFairT·2020-09-17 04:28

MapReduce工作机制+Shuffle机制

会将切片信息传入到集群中启动相应的MapTask其中Read阶段：MapTask通过InputFormat(默认TextInputFormat)获得的RecordReader(默认LineRecordReader)，从输入InputSplit
谁的青春是一朵花？·2020-09-16 11:41

Mapper类的分析

作用将输入键值对映射到一组中间键值对，转换后的中间记录不必与输入记录的类型相同MapReduce通过每个Inputspilt（切分）生成对应的Maptask（map任务），而Inputsplit（切分）
Geek白先生·2020-09-16 00:10

Shuffle过程详解

但有些地方有一点点出入，就是各个阶段的执行顺序总个shuffle过程可以看做是从map输出到reduce输入的这个中间过程，在这个中间过程中，经过了一系列的步骤下面看看官方给出的图Map端下面是我画的一张图1.InputSplit
汤高·2020-09-15 03:48

Shuffle工作机制

一个切片inputsplit对应一个mapper，mapper将数据写入到环形缓冲区；这个环形缓冲区默认是100M，当它达到默认阀值80%的时候，它会将数据溢写（spill）到磁盘，在写磁盘过程中，map
Lovnx·2020-09-15 03:21

MapReduce一次读取多个文件（获取数据所在文件的名称)

可以获取每条数据所属的文件名查看Hadoop支持的压缩格式//获取所属的文件名称FileSplitinputSplit=(FileSplit)context.getInputSplit();StringFilename=inputSplit.getPath
胡子球手·2020-09-14 08:02

Mapper中map方法下context.write的流程与代码详解

方法来执行它对应的Map任务，需要执行任务就必须要有相关的输入输出信息，这些信息都包含在Map任务对应的Context对象中，Context通过RecordReader来获取输入数据，Map任务的输入文件保存在InputSplit
woshiliufeng·2020-09-13 20:46

大数据面试总结-ysjt

阶段1、逻辑切片：inputSplit进行标准分割，默认片的大小和块的大小一样
Ayub·2020-08-26 09:52

第三章 MapReduce计算模型

JobTracker，用户管理和调度工作TaskTracker，用于执行工作Job，每个个MapReduce任务被初始化为一个Job，每个Job又分为两个阶段，分别用Map函数和Reduce函数表示这两个阶段InputSplit
iteye_17225·2020-08-24 19:28

Hadoop Map中如何处理跨行Block和InputSplit

2.在把文件从Block中读取出来进行切分时，会不会造成一行记录被分成两个InputSplit，如果被分成两个InputSplit，这样一个I
程裕强·2020-08-24 00:05

简要mapReduce中的shuffle过程

1、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。
jwshs·2020-08-23 04:08

大数据（十）：MapTask工作机制与Shuffle机制（partitioner输出分区、WritableComparable排序）

一、MapTask工作机制Read阶段：MapTask通过用户编写的RecordReader，从输入InputSplit中解析出一个个key/valueMap阶段：该节点主要是将解析出的key/value
敲代码的旺财·2020-08-23 02:22

MapReduce相关

在一个运行的Hadoop任务中，什么是InputSplit？5.两个类TextInputFormat和KeyValueInputFormat的区别是什么？6.自定义InputForma
LALALA3_3·2020-08-23 00:56

MapReduce，MapTask工作流程，Combiner 合并以及二次排序GroupingComparator

一：MapTask工作流程简介详细流程如下⑴Read阶段：MapTask通过用户编写的RecordReader，从输入InputSplit中解析出一个个key/value。
爱上口袋的天空·2020-08-23 00:46

hadoop作业调优参数整理及原理

hadoop作业调优参数整理及原理1Mapsidetuning参数1.1MapTask运行内部原理InputSplit的大小，决定了一个Job拥有多少个map，默认64M每个Split，如果输入的数据量巨大
weixin_30949361·2020-08-22 19:20
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