recordreader

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

深入理解 Spark（三）SparkTask 执行与 shuffle 详解

切分源码详解Task的提交与执行SparkShuffle机制详解MapReduceShuffle全流程深度剖析MapReduce全流程执行过程中参与工作的组件以及他们的执行先后顺序：InputFormat=>RecordReader
我很ruo·2024-01-14 21:19

【大数据】NiFi 中的处理器（二）：PutDatabaseRecord

NiFi中的处理器（二）：PutDatabaseRecord1.基本介绍2.属性配置3.连接关系4.应用场景1.基本介绍PutDatabaseRecord处理器使用指定的RecordReader从传入的流文件中读取
G皮T·2024-01-11 07:41

mapreduce详细工作流程

通过RecordReader类，把每个InputSplit解析成一个个。默认，框架对每个InputSplit中的每一行，解析成一个。
瞌死在大数据·2023-11-06 09:57

【Hadoop】MapReduce工作流程

InputFormat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
温wen而雅·2023-11-06 09:57

Hadoop MapReduce

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，每个InputSplit对应一个Map处理，RecordReader
流浪山人·2023-10-29 13:39

大数据知识专栏 - MapReduce工作机制详解

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MapTask.将输入文件切分为block之后,由RecordReader
能力工场小马哥·2023-10-20 18:35

InputFormat

内部的RecordReader将split转化成为键值对。自定义InputFormat的关键在于自定义实现RecordReader这个类用来解析split,来确定，返
流砂月歌·2023-09-29 22:02

MapReduce工作流程

Maptask进程启动之后，根据指定的InputFormat来获取RecordReader读取数据，形成KV键值对，传递给map方法，对数据按一定的切分逻辑进行切分，结果输出到环形缓冲区中，环形缓冲区默认是
spark大数据玩家·2023-08-31 03:18

【大数据之路4】分布式计算模型 MapReduce

为什么需要“减速器”2.RecordReader的作用5.单词统计案例1.过程分析2.案例编写1.相关说明2.JDK（Java）数据类
程序员胖五·2023-06-08 19:45

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

MapReduce笔记 —— shuffle阶段的运行原理

通过RecordReader类，把每个InputSplit解析成一个个。默认，框架对每个InputSplit中的每一行，解析成一个注1：k1就是行偏移量，v1就是一行的内容。Map：这阶段是进行Map
一纸春秋·2021-11-20 20:31

Hive on MapReduce 性能优化

完整流程mapreduce完整流程.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
扎西的德勒·2021-05-28 10:56

切片原理

publicabstractclassInputFormat{//获取切片信息publicabstractListgetSplits(JobContextcontext)throwsIOException,InterruptedException;//创建RecordReader
weixin_42238367·2021-01-29 18:46

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

hadoopmapreduce相关类FileInputFormat官方链接http://hadoop.apache.org/docs/r2.9.1/api/功能InputFormat会生成一个RecordReader
Keepromise·2020-12-12 21:33

MapReduce工作机制详解

将输入文件切分为splits之后，由RecordReader对象（默认LineRecordReader）进行
涛之博·2020-09-16 12:07

MapReduce工作机制+Shuffle机制

溢写阶段、Merge阶段前提：客户端：在job提交时，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
谁的青春是一朵花？·2020-09-16 11:41

Hive中Map任务和Reduce任务数量计算原理

（以FileInputFormat为例）步骤：map,partition,sort,combinerInputFormat负责计算分片，一个分片对应一个Map任务，InputFormat而且还负责创建RecordReader
strongyoung88·2020-09-13 23:48

Mapper中map方法下context.write的流程与代码详解

MapTask对象所详细描述，MapTask会最终调用其run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
woshiliufeng·2020-09-13 20:46

MapReduce自定义LineRecordReader完成多行读取文件内容

很简单自己写一个输入格式，然后写一个对应的Recordreader就可以了，但是要实现确不是这么简单的首先看看
景天·2020-08-25 03:45

自定义RecordReader和FileInputformat，将文件名作为Map的输入key，文件内容作为May的输入value

自定义RecordReader和FileInputformat，将文件名作为Map的输入key，文件内容作为May的输入valuepackagecom.gopivotal.mapreduce.lib.input
Summer8918·2020-08-24 15:13

研究MapReduce源码之实现自定义LineRecordReader完成多行读取文件内容

很简单自己写一个输入格式，然后写一个对应的Recordreader就可以了，但是要实现确不是这么简单的首先看看TextInputFormat是怎么实现一行一行读取的大家看一看源码publicclassTextInputFormatextendsFileInputFormat
仰望星空的我·2020-08-24 15:53

Hadoop RecordReader

自定义RecordReader步骤：1）继承抽象类RecordReader，实现RecordReader的一个实例2）实现自定义InputFormat类，重写InputFormat中的createRecordReader
lfdanding·2020-08-24 14:02

MapReduce：自定义RecordReader阅读器、自定义Partitioner分区器案例

需求源文件中每行为一个数字，分别计算其中奇偶行数字之和分析默认的TextInputFormat会使Mapper接受到字符偏移量为K1，则需要自定义阅读器使K1为行号，在自定义分区器（也可以分组）根据行号将奇偶行分开进行累加代码阅读器：publicclassMyRecordReaderextendsRecordReader{//分片开始的偏移量privatelongstart;//行号private
BOUNC3·2020-08-24 12:39

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，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。
iteye_4515·2020-08-21 14:39

Hadoop pipes编程

1.Hadooppipes编程介绍Hadooppipes允许C++程序员编写mapreduce程序，它允许用户混用C++和Java的RecordReader，Mapper，Partitioner，Rducer
GarfieldEr007·2020-08-21 13:07

解读：标准输入/输出格式

createRecordReader()方法返回一个RecordReader对
weixin_30399155·2020-08-20 13:37

MapReduce过程图解

maptask实例数量，然后向集群申请机器启动相应数量的maptask进程2.maptask进程启动之后，根据给定的数据切片范围进行数据处理，主体流程为：a)利用客户指定的inputformat来获取RecordReader
成功人士从不写博客·2020-08-08 17:00

在Hadoop中处理输入的CSV文件

当数据传送给Mapper时，Mapper会将输入分片传送到InputFormat上，InputFormat调用getRecordReader()方法生成RecordReader，RecordReader
hkmaike·2020-08-03 00:35

mapreduce流程梳理

在Map阶段：RecordReader-->mapper.map()--->partitioner---->[字节数组内存缓冲区]--->Spill(Sort/Combiner)--->merge(Combiner
andyliuzhii·2020-07-30 14:30

Hadoop自定义RecordReader

那么我们需要重写InputFormat和RecordReader，因为RecordReader是在InputFormat中调用的，
雨落·2020-07-30 14:58

MapReduce之MapTask工作机制

sortmap：Mapper.map()中将输出的key-value写出之前sort：Mapper.map()中将输出的key-value写出之后2.MapTask工作机制Read阶段MapTask通过用户编写的RecordReader
孙晨c·2020-07-19 22:00

MapReduce之自定义InputFormat

（2）自定义一个类继承RecordReader，实现一次读取一个完整文件，将文件名为key，文件内容为value。（3）在输出时使用SequenceFileOutPutForm
孙晨c·2020-07-19 14:00

MapTask、ReduceTask工作机制

——尚硅谷视频笔记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。
liu_1221·2020-07-16 02:32

第八章、Hadoop之MapReduce框架原理（MapTask与ReduceTask工作机制）

一、MapTask工作机制1、MapTask工作机制示意图2、MapTask工作机制过程详解（1）Read阶段：MapTask通过用户编写的RecordReader，从输入InputSplit中解析出一个个
斗罗昊天锤·2020-07-15 19:28

MapReduce之RecordReader理解

RecordReader：其作用就是将数据切分成key/value的形式然后作为输入传给Mapper。一方法分析：1.1initialize:初始化RecordReader，只能被调用一次。
happy19870612·2020-07-15 12:57

hadoop的inputformat问题

一、概述MapReduce开始阶段阶段，InputFormat类用来产生InputSplit，并把基于RecordReader它切分成record（即KEYIN-VALUEIN），形成Mapper的输入
曹同学是慵懒清新风·2020-07-15 11:34

MapReduce源码分析之InputFormat

实现以下内容：1、校验作业的输入规范；2、分割输入文件（可能为多个），生成逻辑输入分片InputSplit（往往为多个），每个输入分片InputSplit接着被分配给单独的Mapper；3、提供记录读取器RecordReader
weixin_34370347·2020-07-15 05:58

MapReduce 重要组件——Recordreader组件

（1）以怎样的方式从分片中读取一条记录，每读取一条记录都会调用RecordReader类；（2）系统默认的RecordReader是LineRecordReader，如TextInputFormat；而
weixin_30895603·2020-07-15 03:14

研究MapReduce源码之实现自定义LineRecordReader完成多行读取文件内容

很简单自己写一个输入格式，然后写一个对应的Recordreader就可以了，但是要实现确不是这么简单的首先看看TextInputFormat是怎么实现一行一行读取的大家看一看源码publicclassTextInputFormatextendsFileInputFormat
汤高·2020-07-14 23:44

Hadoop的InputFormat抽象类源码解析

InputFormat抽象类源码解析--------------------------0.做两件事：【进行逻辑切分InputSplit；创建RecordReader】1.抽象方法：ListgetSplits
浪灬迹-红尘少年·2020-07-14 18:10

hadoop中mapreducer的数据输入（InputFormat）原理详解

MapReducer的作业的输入通过InputFormat接口提供；InputFormat提供的功能如下：将输入的文件，分成逻辑上的切片InputSplit，每一个InputSplit会分配给一个Mapper处理，RecordReader
qj19842011·2020-07-14 16:30

InputFormat及RecordReader分析及自定义实现子类

InputFormat是MapReduce中一个很常用的概念，它在程序的运行中到底起到了什么作用呢？InputFormat其实是一个接口，包含了两个方法：publicinterfaceInputFormat{InputSplit[]getSplits(JobConfjob,intnumSplits)throwsIOException;RecordReadergetRecordReader(Inpu
亚历山大的陀螺·2020-07-14 10:30

MapReduce之InputFormat理解

一InputFormat主要作用：#验证job的输入规范#对输入的文件进行切分，形成多个InputSplit文件，每一个InputSplit对应着一个map任务#创建RecordReader，从InputSplit
happy19870612·2020-07-14 03:56

deeplearning4j例程（一） CSVExample

packageorg.deeplearning4j.examples.dataExamples;importorg.datavec.api.records.reader.RecordReader;importorg.data
月落乌啼silence·2020-07-13 09:55

MapReduce的运行流程概述

MapReduce处理数据的大致流程①InputFormat调用RecordReader，从输入目录的文件中，读取一组数据，封装为keyin-valuein对象②将封装好的key-value，交给Mapper.map
孙晨c·2020-07-11 23:00
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