inputsplit

分布式计算开源框架Hadoop入门实践（三）

将input的文件切分为逻辑上的输入InputSplit，其实这就是
51叶雨天翔·2015-04-10 21:30

Hadoop深入学习：MapTask详解

整体执行流程          如上图示，MapTask的整个处理流程分五个阶段：          ●read阶段：通过RecordReader从InputSplit分片中将数据解析成一个个key/value
李超100·2015-04-03 15:00

MapReduce源码分析之InputSplit分析

MapReduce源码分析之InputSplit分析前言MapReduce的源码分析是基于Hadoop1.2.1基础上进行的代码分析。
baolibin528·2015-03-16 14:00

InputFormat牛逼（2）org.apache.hadoop.mapreduce.InputSplit & DBInputSplit

@Public @Stable InputSplit represents the data to be processed by an individual Mapper.
EclipseEye·2015-03-10 22:00

【Spark六十五】slice、partition和inputsplit

slice和paritition是spark中的通用概念，表示一个原始数据块；比如使用SparkContext.parallelize方法可以把一个元素集合(不论多少元素）可以分解为多个分区(partition) Spark的partition可以是MapReduce中的input split，input split是Hadoop中的数据块的逻辑表示方式，input split可以一个或
bit1129·2015-02-15 22:00

【Spark六十五】slice、partition和inputsplit

slice和paritition是spark中的通用概念，表示一个原始数据块；比如使用SparkContext.parallelize方法可以把一个元素集合(不论多少元素）可以分解为多个分区(partition) Spark的partition可以是MapReduce中的input split，input split是Hadoop中的数据块的逻辑表示方式，input split可以一个或
bit1129·2015-02-15 22:00

split和block的问题

这段代码理解: List<InputSplit>splits=newArrayList<InputSplit>(); for(FileStatusfile:
cloudeagle_bupt·2015-01-31 16:00

mapreduce合并小文件成sequencefile

importorg.apache.hadoop.io.BytesWritable; importorg.apache.hadoop.io.NullWritable; importorg.apache.hadoop.mapreduce.InputSplit
xiao_jun_0820·2015-01-15 20:00

Hadoop中的NLineInputFormat

一：背景NLineInputFormat也是FileInputFormat的子类，它是根据行数来划分InputSplit的，而不是像TextInputFormat那样依赖分片大小和行的长度。
lzm1340458776·2015-01-15 20:00

hadoop面试题整理(十二)

4.hadoop中的InputSplit是什么？5.hadoop框架中文件拆分是如何被触发的？6.hadoop中的RecordReader的目的是什么？7.如果hadoop
zdp072·2015-01-10 20:00

Hadoop-2.4.1学习之Map任务源码分析(上)

在Hadoop-2.x版本中虽然不再有JobTracker和TaskTracker，但Mapper任务的功能却没有变化，本篇文章将结合源代码深入分析Mapper任务时如何执行的，包括处理InputSplit
sky_walker85·2014-12-10 14:00

Hadoop实战读书笔记（7）

这些块可以在多台计算机上并行处理，在Hadoop的术语中这些块被称为输入分片(InputSplit)。每个分片应该足够小以实现更细粒度的并行。(如果所有的输入数据都在一个分片中，那就没有并行了。)
祥林会跟你远走高飞·2014-12-08 17:00

通过inputSplit分片size控制map数目

前言：在具体执行Hadoop程序的时候，我们要根据不同的情况来设置Map的个数。除了设置固定的每个节点上可运行的最大map个数外，我们还需要控制真正执行Map操作的任务个数。 1.如何控制实际运行的map任务个数 我们知道，文件在上传到Hdfs文件系统的时候，被切分成不同的Block块（默认大小为64MB）。但是每个Map处理的分块有时候并不是系统的物理Block块大小。实际处理的输入分块的大小是
仙剑奇侠·2014-12-05 15:00

hadoop学习笔记之六：一些优化点

nbsp;  B减少磁盘空间占用率   CIo方面的优化  2 Hadoop自身会将Task分配给正在空闲的节点去做，这样可以充分利用资源，并且会将Map任务分配给InputSplit
chenhua_1984·2014-12-02 10:00

文件解析成键值对(FileInputFormat RecordReader解析)

一些总结性的话：a)recordreader+inputsplit是数据输入处理阶段非常重要的两个概念。
chengjianxiaoxue·2014-11-30 20:00

理解hadoop的Map-Reduce数据流(data flow)

：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
bluejoe2000·2014-11-24 21:00

Hadoop中MapReduce的一些关键词理解

Map-Reduce几个输入格式的理解：1当执行hadoop任务的时候FileInputFormat会得到一个文件夹的路径（需要分析的文件在这个路径中，hadoop默认不会读取子目录）2把这些文件进行分片（inputsplit
username2·2014-11-24 18:00

hadoop的mapreduce过程

http://www.cnblogs.com/sharpxiajun/p/3151395.html下面我从逻辑实体的角度讲解mapreduce运行机制，这些按照时间顺序包括：输入分片（inputsplit
bluejoe2000·2014-11-23 15:00

hadoop输入分片计算(Map Task个数的确定) - 有无之中

默认是使用InputFormat的子类FileInputFormat来计算分片，而split的默认实现为FileSplit(其父接口为InputSplit)。
有无之中·2014-11-21 14:00

MapReduce详解

InputFormat类的功能如下：验证作业的输入格式由InputSplit类将指定
lzq123_1·2014-11-19 17:00

Hadoop Map中如何处理跨行Block和InputSplit

前面一节中我们说过Mapper最小输入数据单元是InputSplit。比如对于那么对于一个记录行形式的文本大于128M时，HDFS将会分成多块存储（block），同时分片并非到每行行尾。
雪山飞狐·2014-09-30 16:00

Mapper输入InputSplit分片数透析

什么是InputSplitInputSplit是指分片，在MapReduce当中作业中，作为maptask最小输入单位。分片是基于文件基础上出来的而来的概念，通俗的理解一个文件可以切分为多少个片段，每个片段包括了等信息。maptask的数量由输入文件总大小和分片大小确定的；hadoop2.2版本hdfs的数据块默认是128M。若一个文件大于128M，通过将大文件分解得到若干个数据块；若一个文件小于
雪山飞狐·2014-09-26 00:00

hadoop-mapreduce总结1

准备知识：           1.在InputFormat这个接口中，有两个方法，InputSplit[]getSplits();                                          
段振岳·2014-09-16 17:19

hadoop-mapreduce总结1

准备知识：1.在InputFormat这个接口中，有两个方法，InputSplit[]getSplits();RecordReadergetRecordReader();2.mapreduce作业提交与初始化过程
段振岳·2014-09-16 17:19

Hadoop MapReduce Job性能调优——修改Map和Reduce个数

InputSplit的大小，决定了一个Job拥有多少个map。默认inputsplit的大小是64M（与dfs.block.size的默认值相同）。
KingBoxing·2014-06-23 21:15

MapReduce编程实战之“I/O”

MapReduce模型的了解；并介绍MapReduc编程模型的常用输入格式和输出格式，在这些常用格式之外，我们可以扩展自己的输入格式，比如：如果我们需要把Mongo数据作为输入，可以通过扩展InputFormat、InputSplit
wenyusuran·2014-05-15 10:00

hadoop-mapreduce中maptask运行分析

  4.得到当前task对应的InputSplit.  
hongs_yang·2014-05-13 12:00

hadoop-mapreduce中maptask运行分析

4.得到当前task对应的InputSplit.5.通过InputFormat,得到对应的RecordReader。6.生成RecordWriter实例
u014393917·2014-05-13 12:00

Hadoop学习之MapReduce(六)

将输入文件分割为逻辑的InputSplit，每个InputS
wenyusuran·2014-05-07 17:00

Hadoop学习之MapReduce(五)

计算作业InputSplit的值。3.       如果
wenyusuran·2014-05-07 17:00

在mapper中获得inputsplit的信息

在社区版的hadoop版本0.19/0.20中,当使用普通的输入的时候,比如job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);在mapper运行的时候,可以用如下的方法得到对应的filesplit,也就能拿到对应的输入路径,等等信息.(FileSplit)(reporter.getInputSplit());0.19(FileSplit)(context
chen517611641·2014-04-24 14:00

MapReduce编程实战之“I/O”

MapReduce模型的了解；并介绍MapReduc编程模型的常用输入格式和输出格式，在这些常用格式之外，我们可以扩展自己的输入格式，比如：如果我们需要把Mongo数据作为输入，可以通过扩展InputFormat、InputSplit
puma_dong·2014-04-24 11:00

Hadoop 中 获取 输入文件名

getPath().toString();新API获取文件名InputSplitinputSplit=context.getInputSplit(); StringfileName=((FileSplit)inputSplit
smile0198·2014-04-09 23:00

MapReduce源码分析之InputSplit分析

Job提交时如何获取到InputSplit
chlaws·2014-04-03 23:55

MapReduce源码分析之InputSplit分析

什么是InputSplit      InputSplit是指分片，在MapReduce当中作业中，作为maptask最小输入单位。
chlaws·2014-04-03 23:00

hadoop如何自定义InputFormats和OutputFormats

DataMining,NLP,SearchEngineHadoop的InputFormats和OutputFormatsInputFormatInputFormat类用来产生InputSplit，并把它切分成
仲夏夜有蚊子·2014-04-02 16:39

Hadoop学习三十五：Hadoop-MapReduce MapTask and ReduceTask

先看看官方给的一个图二.MapTaskMapTask分为以下几步Read：从InputSplit中读取数据，解
zy19982004·2014-03-28 11:00

Hadoop学习之MapReduce(六)

将输入文件分割为逻辑的InputSplit，每个InputS
sky_walker85·2014-03-26 14:00

Hadoop学习之MapReduce(五)

计算作业InputSplit的值。3.       如果
sky_walker85·2014-03-25 17:00

hadoop中的RPC, namenode和datanode通信原理

作业提交过程：a.检查作业的输入输出是否合乎规范；b.为作业计算出InputSplit（单个Mapper需要执行的部分）；c.如有需要，为DistributedCach
xiangaichou·2014-03-09 10:00

[Hadoop源码解读]（二）MapReduce篇之Mapper类

前面在讲InputFormat的时候，讲到了Mapper类是如何利用RecordReader来读取InputSplit中的K-V对的。 这一篇里，开始对Mapper.class的子类进行解读。 
Mrknowledge·2014-02-27 11:00

hadoop1.x作业提交过程分析（源码分析第二篇）

（二）具体分析从源代码来看，hadoop作业的提交过程是比较简单的，主要包含了几个过程：运行提交作业脚本、创建目录、上传作业文件以及产生InputSplit文件。（1）提交作业命令过程假设用户用ja
zengzhaozheng·2014-01-06 21:15

hadoop1.x作业提交过程分析（源码分析第二篇）

（二）具体分析  从源代码来看，hadoop作业的提交过程是比较简单的，主要包含了几个过程：运行提交作业脚本、创建目录、上传作业文件以及产生InputSplit文件。 （1）提交作业命令过程  
zengzhaozheng·2014-01-06 21:15

hadoop-mapreduce分析

参数作用缺省值其它实现InputFormat将输入的数据集切割成小数据集 InputSplits, 每一个InputSplit 将由一个 Mapper负责处理。
cookqq·2014-01-05 19:00

hadoop作业分片处理以及任务本地性分析（源码分析第一篇）

输入数据块的切分算法（基于hadoop源码1.0.1）： （1）分片算法    MapTask的个数据主要取决于InputFormat通过对输入数据调用getSplit()方法分割为若干个分片数据，即InputSplit
zengzhaozheng·2014-01-02 17:59

hadoop作业分片处理以及任务本地性分析（源码分析第一篇）

一)Map输入数据块的切分算法（基于hadoop源码1.0.1）：（1）分片算法MapTask的个数据主要取决于InputFormat通过对输入数据调用getSplit()方法分割为若干个分片数据，即InputSplit
zengzhaozheng·2014-01-02 17:59

Task运行过程分析

2.1 Map Task整体流程 1) Read阶段：Map Task通过用户编写的RecordReader，从输入InputSplit中解析出一个个key/value；
szjian·2013-12-03 17:00

Task运行过程分析

2.1MapTask整体流程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：将解析出的key/
szjian·2013-12-03 09:00

[Hadoop源码解读]（二）MapReduce篇之Mapper类<转>

前面在讲InputFormat的时候，讲到了Mapper类是如何利用RecordReader来读取InputSplit中的K-V对的。 这一篇里，开始对Mapper.class的子类进行解读。 
yongjian_luo·2013-11-18 11:00

Hadoop切分纯文本时对某一行跨两个分片这种情况的处理

当我们提交一个MapReduce程序来处理一个或多个纯文本时，Hadoop会根据设置的分片（split）大小把文件切分成多个（InputSplit），然后分配给MapReduce程序处理。
appstore81·2013-11-10 13:48
上一页 1 2 3 4 5 6 7 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他