mapside

MapReduce高级编程（计数器、mysql读写、join、工作流）

2.2mysql数据库写入3MapReduceJoin操作3.1Reducesidejoinmapper.javareducer.javadriver.java3.2MapReduce分布式缓存使用3.3mapside
火玄大数据·2022-11-26 13:08

[SPARK][CORE] 面试问题之 SortShuffleWriter的实现详情 - 草稿

欢迎关注公众号“Tim在路上”SortShuffleWriter是最基础的ShuffleWriter,当其他几个ShuffleWriter不满足条件，或存在mapSide的聚合时只能选择SortShuffleWriter
Tim在路上·2022-06-07 08:06

一张图看懂Mapreduce的shuffle过程

mapside1.在写入磁盘之前，会先写入环形缓冲区(circularmemorybuffer),默认100M(mapreduce.task.io.sort.mb可修改),当缓冲区内容达到80M(mapreduce.map.sort.spill.percent
月牙儿XUE·2020-09-16 03:57

spark shuffle特点和导致shuffle的算子

但是这就有一个问题，如果mapside数据过多，那么很容易造成内存溢出。所以spark在新版本中，优化了，默认那个内存缓存是100kb，然后呢，写入一点数据达到了刷新到磁盘的阈值之后，就会将数据一点一
weixin_41624046·2020-08-09 14:02

MapReduce原理

MapSide1.从磁盘读取数据并分片默认每个block对应一个分片，一个maptask2.进行map处理运行自定义的map业务过程3.输出数据到缓冲区中map输出的数据并不是直接写入磁盘的，而是会先存储在一个预定义的
在路上很久了·2020-03-02 07:55

Spark中的shuffle能够调优的参数

中的shuffle能够调优的参数属性名称默认值属性说明spark.reducer.maxSizeInFlight48mreducetask的buffer缓冲，代表了每个reducetask每次能够拉取的mapside
lds_include·2019-04-10 22:20

spark调优的几种方法

spark.shuffle.file.buffer默认值是32kmapsidetask的内存buffer大小，写数据到磁盘文件之前，会先保存在缓冲中，如果内存充足，可以适当加大，从而减少mapside磁盘
Z_Data·2019-02-23 17:06

Hadoop 之 Shuffle and Sort

Mapside当map函数开始产生输出时，并不简单的将它写到磁盘。它利用buffer的方式写到内存，并除以效率的考虑，进行预排序。每个map任务都有一个环形的内存缓冲区用于存储任务输
乄浅醉·2016-05-31 17:50

MapReduce性能调优记录

Map-Reduce运行原理图：MapSide1.从磁盘读取数据并分片默认每个block对应一个分片，一个maptask2.进行map处理运行自定义的map业务过程3.输出数据到缓冲区中map输出的数据并不是直接写入磁盘的
qq1010885678·2016-03-18 13:00

hive 桶相关特性分析

2.桶作用1）数据抽样2）提升某些查询操作效率，如：mapside
nysyxxg·2015-04-01 16:00

hive bucket

提升某些查询操作效率，例如mapside join需要特别注意的是：clustered by和sorted by不
xq0804200134·2013-04-18 09:00

hive bucket

提升某些查询操作效率，例如mapside join 需要特别注意的是：clustered by和sorted by不会影响数据的导入，这意
·2013-01-18 10:00

混洗和排序

1.mapside:map函数执行后会不断的产生结果，这些结果不是简单的写入磁盘的。每个map任务都有一个循环队列，map输出结果首先会存放在队列中
samuschen·2011-01-05 19:00
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