inputsplit

mapreduce运行机制

mapreduce运行机制，这些按照时间顺序包括：输入分片（inputsplit）、map阶段、combiner阶段、shuffle阶段和reduce阶段。
dgsdaga3026010·2020-06-23 04:29

map/reduce的原理| hive 用户手册| hive SERDE | map参数调整 | UDF

map/reduce简单的原理介绍HadoopMap/Reduce框架为每一个InputSplit产生一个map任务，而每个InputSplit是由该作业的InputFormat产生的。
a11123939·2020-06-22 10:36

spark-使用总结-2

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。
Snail_Moved_Slowly·2020-06-22 05:32

spark系列-6、对Application，Driver，Job，Task，Stage的理解

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。
abc十号·2020-05-04 17:00

MapReduce基本概念与工作流程

这里的分配任务就是Map，合并结果就是Reduce，下面是基本原理图Inputsplit是将数据分片，然后提交到各个maptasks处理，处理的结果经过交换到对应的reducetasks，在这里各个任务的结果将被统计处理
养猫的小新·2020-04-13 19:36

hadoop 分片与分块

参考：http://blog.csdn.net/dr_guo/article/details/51150278Paste_Image.png重点概念：输入分片（InputSplit）：在进行map计算之前
活着活法·2020-04-12 15:23

MapReduce：随机生成100个小数并求最大值

自定义类在编写MapReduce的时候，自带的输入格式有时候满足不了我们的需求，这就需要自己定义InputFormat，InputSplit和RecordReader。
小爷Souljoy·2020-04-09 16:08

hadoop MapReduce shuffle过程解析

shuffleinMapReduce.jpgshuffle过程：maptask：1.首先每个输入分片（inputsplit）会让一个map任务处理。默认情况下，以HDFS的一个块的大小为一个分片。
Mervyn_2014·2020-03-24 01:05

任务中如何确定spark分区数、task数目、core个数、worker节点个数、excutor数量

当spark从hdfs上读取数据的时候，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
大数据up·2020-02-12 15:00

8.2.1输入分片InputSplit和输入处理格式FileInputFormat

1.1.1输入分片和记录（1）输入分片InputSplit接口输入分片一般是文件，也可以数据库中的若干行。记录对应一行数据。
一字千金·2020-02-03 10:00

大数据常见面试题目

5.在hadoop任务中，什么是inputsplit？
嘿嘿海海·2019-12-15 13:41

MapReduce之WordCount

JobTracker用于管理和调度工作(一个集群只有一个JobTracker)TaskTracker用于执行工作每个MapReduce任务被初始化为一个Job,每个Job分为Map(接收键值对)和Reduce阶段InputSplit
Andrew_liu·2019-12-06 07:20

MapTask工作机制

一、MapTask并行度决定机制二、MapTask的工作机制（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。
hyunbar·2019-10-17 16:00

尚硅谷大数据技术之Hadoop（MapReduce） 第3章 MapReduce框架原理1.8

第3章MapReduce框架原理1.8（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。
尚硅谷教育·2019-09-30 08:19

尚硅谷大数据技术之Hadoop（MapReduce） 第3章 MapReduce框架原理1.8

第3章MapReduce框架原理1.8（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。
尚硅谷教育·2019-09-30 08:19

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
ZacksTang·2019-08-30 15:00

Hadoop中的mapper数量和reducer数量的设定

在map-reduce框架中，输入数据被划分成等长的小数据块，称为输入分片(inputsplit)。
暁洣·2019-08-26 09:57

Giraph 源码分析（五）—— 加载数据+同步总结

1、在Worker向Master汇报健康状况后，就开始等待Master创建InputSplit。方法：每个Worker通过检某个Znode节点是否存在，同时在此Znode上设置Watcher。
数澜·2019-08-08 11:28

Giraph 源码分析（五）—— 加载数据+同步总结

1、在Worker向Master汇报健康状况后，就开始等待Master创建InputSplit。方法：每个Worker通过检某个Znode节点是否存在，同时在此Znode上设置Watcher。
数澜科技·2019-08-08 00:00

Map和Reduce 个数如何确定

划分出来的就是InputSplit，每个map处理一个InputSplit.因此，有多少个InputSplit，就有多少个map数。2、谁负责划分spl
Devin Li·2019-07-23 15:15

Hadoop面试题总结

InputFormat会在map操作之前对数据进行两方面的预处理：gitSplits，返回的是InputSplit数组，对数据进行split切片，每一个切片都需要一个map任务去处理。
凝墨作千秋·2019-06-18 10:27

大数据面试（六）_hadoop中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。
FOCUS_ON_AI·2019-05-28 22:10

Hadoop：MapReduce之Mapper类的输入

目录Mapper类Mapper的输入InputFormat文件输入FileInputFormat&输入分片InputSplit文本输入TextInputFormat&行记录阅读器LineRecordReaderMapper
BOUNC3·2019-05-15 16:14

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。
wgyang2016·2019-02-19 00:00

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编程模型1 —— InputFormat简介

InputFormat完成如下工作：1.验证作业的输入规范；2.将输入文件拆分为逻辑InputSplits，然后将每一个分片分配给一个独立的Mapper；3.提供RecordReader的实现，用于从逻辑InputSplit
看得出的就是·2019-02-06 22:52

MapTask工作机制图文详解

（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。
qq_43193797·2019-01-10 10:16

MapReduce过程详解

1.输入分片（inputsplit）：在进行map计算之前，mapreduce会根据输入文件计算输入分片（inputsplit），每个输入分片（inputsplit）针对一个map任务。
cop封尘·2018-11-09 11:51

大数据 hadoop 经典面试题 | 三

1、MapReduced的工作流程输入分片（inputsplit）：在进行map计算之前，mapreduce会根据输入文件计算输入分片（inputsplit），每个输入分片（inputsplit）针对一个
俊杰梓·2018-10-19 15:43

spark分区数,task数目,core数,worker节点个数,excutor数量梳理

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。
laughing1997·2018-10-18 16:15

MapReduce Top-K问题

Mappers使用默认的mapper数据，一个inputsplit（输入分片）由一个mapper来处理。在每一个maptask中，我们找到这个inputsplit的前k个记录。
BigData_Hadoop·2018-09-09 10:52

MapReduce计算模型的优化

Hadoop会尽量将Map任务分配给InputSplit所在
|旧市拾荒|·2018-07-14 16:00

hadoop 分片、分区概念

参考博客：https://www.cnblogs.com/junneyang/p/5850440.html输入分片（InputSplit）：在进行map计算之前，mapreduce会根据输入文件计算输入分片
致一·2018-06-20 23:17

MapReduce篇之InputFormat,InputSplit,RecordReader

平时我们写MapReduce程序的时候，在设置输入格式的时候，总会调用形如job.setInputFormatClass(KeyValueTextInputFormat.class);来保证输入文件按照我们想要的格式被读取。所有的输入格式都继承于InputFormat，这是一个抽象类，其子类有专门用于读取普通文件的FileInputFormat，用来读取数据库的DBInputFormat等等。im
博弈史密斯·2018-05-09 15:31

spark-使用总结-大数据基础入门

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。
哈斗篷·2018-05-08 14:43

spark读取当前处理数据的文件名

参考http://hanyingjun318.iteye.com/blog/2277512环境idea；sbt；hadoop在hadoop中读取文件名InputSplitinputSplit=(InputSplit
羽溪夜·2018-04-09 18:05

MapReduce的shuffle过程

官方图shuffle在map到reduce的过程：Map：InputSplit—>map—>bufferinmemory—>partition—>sort—>group—>combine—>spilltodisk
Dream__Sky_·2018-04-09 12:45

大数据常见面试题目

5.在hadoop任务中，什么是inputsplit？
cui264·2018-02-22 22:35

MapReduce执行流程的一点总结

InputFormat能够从一个job中得到一个split集合（InputSplit[]）（p:一个split包含一个或者多个完整的block
nebo·2018-01-25 20:42

(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）

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（）用于将文件切分成为InputSplit
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）

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（）用于将文件切分成为InputSplit
CoffeeAndIce·2017-12-29 11:13

Hadoop的MapReduce执行流程图

分片（split）操作：split只是将源文件的内容分片形成一系列的InputSplit，每个InputSpilt中存储着对应分片的数据信息（例如，文件块信息
ChinaUnicom110·2017-09-29 11:07

shuffle的过程分析

Map端：1、在map端首先接触的是InputSplit，在InputSplit中含有DataNode中的数据，每一个InputSplit都会分配一个Mapper任务，Mapper任务结束后产生的输出，
微酸柠檬·2017-09-26 15:21

深入解析mapreduce中shuffle的工作原理

Shuffle过程横跨了map，reduce两端，所以为了方便讲解，我们在下面分为两个部分进行讲解：map端和reduce端map端的shuffle：我们按照图中的1234步逐步进行说明：①在map端首先接触的是InputSplit
The丶Tempest·2017-08-08 19:54

MapReduce个人学习之路——Five

1.MapReduce1.1工作流程MapReduce运行机制MapReduce框架的组成按照时间顺序包括：输入分片（inputsplit）、map阶段、combiner阶段、shuffle阶段和reduce
赵氏春秋ZRH·2017-07-23 22:42

Hadoop

intologicalInputSplits,eachofwhichisthenassignedtoanindividualMapper.Map-Reduceframework分割输入文件到逻辑的InputSplits，每一个InputSplit
hrdzkj·2017-07-10 17:47

MapReduce总结

1、MapReduce的输入过程大多数使用HDFS上的文件作为输入，通过FileInputFormat进行切分为输入分片InputSplit，切分数量为文件大小/分片大小，应尽量使输入分片大小和块的大小相同
石头dhf·2017-05-29 09:14

hadoop mapper数量确定

inputsplit由如下算法得到：Math.max(minSize,Math.min(maxSize,blockSize))通俗讲就是inputsplit取blcoksize在m
qq_28332783·2017-05-01 14:21

MapReduce中的map个数

公式：InputSplit=Math.max(minSize,Math.min(maxSize,blockSize)影响map个数（split个数）的主要因素有：mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize
两榜进士·2017-02-08 15:18

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
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