reduceTask

大数据技术之Hadoop（MapReduce概述）一

3）第二个阶段的ReduceTask并发实例互不相干，但是他们的数据依赖
魔法 • 革·2020-02-28 13:36

大数据||MapReduce的shuffle

MapReduce里Shuffle：描述着数据从maptask输出到reducetask输入的这段过程。
李治辉撩码·2020-02-21 21:57

Hadoop-MapReduce

3）第二个阶段的ReduceTask并发实
Darling&GLL·2020-02-17 17:00

9.2.1 hadoop mapreduce任务输出的默认排序

任务的默认排序MapTask和ReduceTask都会默认对数据按照key进行排序，不管逻辑上是否需要。默认是按照字典顺序排序，且实现该排序的方法是快速排序。
一字千金·2020-02-15 23:00

hive 总结三（压缩）

开启map输出阶段压缩可以减少job中map和Reducetask间数据传输量。查看配置命令如下，对应的设置只要加上相关值即可,如下是否开启hive中间传输数据压缩功能？
利伊奥克儿·2020-02-09 10:01

Spark Shuffle原理、Shuffle操作问题解决和参数调优

目录：1.shuffle原理1.1mapreduce的shuffle原理1.1.1maptask端操作1.1.2reducetask端操作1.2spark现在的SortShuffleManager2.Shuffle
尼小摩·2020-01-06 10:07

Spark shuffle中 reduce task是怎么拉取数据的？

reducetask拉取数据1.maptask执行完毕后会将计算状态以及磁盘小文件位置等信息分装到mapStatue对象中，然后由本进程中的MapOutPutTrackerWorker对象将mapStatus
0_9f3a·2020-01-02 06:12

黑猴子的家：MapReduce流量汇总程序案例二

将统计结果按照手机归属地不同省份输出到不同文件中（Partitioner）1、分析（1）Mapreduce中会将map输出的kv对，按照相同key分组，然后分发给不同的reducetask。
黑猴子的家·2019-12-29 23:53

快乐大数据第四课 Mapreduce的优化

Mapreduce的优化1.Shuffle的过程（1）每个MagTask把输出结果写到内存中的环形缓冲区；当内存环形缓冲区写入的数据量达到一定阈值时，后台线程会把数据溢出写到磁盘（根据分区号(数据的哈希值/reducetask
快乐大数据·2019-12-29 13:50

Hadoop学习之路(6)MapReduce自定义分区实现

MapReduce自带的分区器是HashPartitioner原理：先对map输出的key求hash值，再模上reducetask个数，根据结果，决定此输出kv对，被匹配的reduce任务取走。
victor19901114·2019-12-28 19:29

Spark中shuffle原理及参数调优

摘要：1shuffle原理1.1mapreduce的shuffle原理1.1.1maptask端操作1.1.2reducetask端操作1.2spark现在的SortShuffleManager2Shuffle
liuzx32·2019-12-20 01:30

Hadoop 优化配置

(2)mapreduce.reduce.memory.mb:一个ReduceTask可使用的资源上限（单位:MB），默认为1024。如果ReduceTask实际使用的资源量超过该值，则会被强制杀死。
Minty_·2019-12-18 03:28

Yarn中MR相关的内存配置

Container就是一个yarn的java进程，在Mapreduce中的AM，MapTask，ReduceTask都作
liuzx32·2019-12-16 17:23

HDFS入门

HDFS和MapReduce两个系统组成，其中，MapReduce是一个离线处理框架，由编程模型（新旧API）、运行时环境（JobTracker和TaskTracker）和数据处理引擎（MapTask和ReduceTask
依天立业·2019-12-15 04:28

Hadoop - MapReduce MRAppMaster-剖析

一概述MRv1主要由编程模型(MapReduceAPI)、资源管理与作业控制块(由JobTracker和TaskTracker组成)和数据处理引擎(由MapTask和ReduceTask组成)三部分组成
不言尘世·2019-12-12 22:15

Hadoop学习之路(6)MapReduce自定义分区实现

MapReduce自带的分区器是HashPartitioner原理：先对map输出的key求hash值，再模上reducetask个数，根据结果，决定此输出kv对，被匹配的reduce任务取走。
数据科学实践者·2019-12-11 15:00

大数据 ： Hadoop reduce阶段

Mapreduce中由于sort的存在，MapTask和ReduceTask直接是工作流的架构。而不是数据流的架构。
高世之智·2019-12-08 06:38

MapReduce的Shuffle过程

也可以这样理解，Shuffle描述着数据从maptask输出到reducetask输入的这段过程。假设以WordCount为例，并假设它有8个maptask和3个reducetask
yannhuang·2019-11-03 10:41

十三、MapReduce--output输出源码分析

当reducetask执行完成后，就会将结果的KV写入到指定路径下。下面分析这个output过程。
隔壁小白·2019-10-24 18:03

Hive--数据倾斜以及解决方案

由于数据分布不均匀，造成数据大量的集中到一点，造成数据热点，简单来说就是大量相同的key被partition到同一个分区里面导致某些或者某个reducetask压力过大,而一些reducetask闲住。
ITgagaga·2019-10-20 23:14

Yarn中内存和cpu参数配置调优的理解

Container就是一个yarn的java进程，在Mapreduce中的AM，MapTask，ReduceTask都作为Container在Yarn的框架上执行，你可以在RM的网页上【8088端口】看到
jacksonking·2019-09-04 10:00

Hadoop YARN参数介绍(四)[推荐]

ContainerContainer就是一个yarn的java进程，在Mapreduce中的AM，MapTask，ReduceTask都作为Container在Yarn的框架上执行，你可以在RM的网页上
_XiongH·2019-08-31 07:00

Hadoop YARN参数介绍(三)

Container就是一个yarn的java进程，在Mapreduce中的AM，MapTask，ReduceTask都作为Container在Yarn的框架上执行，可以在RM的网页上看到Container
_XiongH·2019-08-30 18:00

MapReduce概述

3）第二个阶段的ReduceTask并发实例互不相干，但是他们的数据依赖于上一个阶段的所有MapTas
weixin_30914981·2019-08-19 01:00

BigBroteher的大数据之旅 Day 9 yarn原理图 && wordcount

Yarn1模块介绍YARN：负责资源管理和调度MRAppMaster：负责任务切分、任务调度、任务监控和容错等MapTask/ReduceTask：任务驱动引擎，与MRv1一致每个MapRduce作业对应一个
BigBrother@@U·2019-07-30 20:52

MapReduce的核心运行机制

MRAppMaster：负责整个程序的过程调度及状态协调2、Yarnchild：负责map阶段的整个数据处理流程3、Yarnchild：负责reduce阶段的整个数据处理流程以上两个阶段MapTask和ReduceTask
挖煤工人学IT·2019-07-20 11:26

MapReduce相关问题思考

存储着map的输出结果，当缓冲区快满的时候需要将缓冲区的数据以一个临时文件的方式存放到磁盘，当整个maptask结束后再对磁盘中这个maptask产生的所有临时文件做合并，生成最终的正式输出文件，然后等待reducetask
挖煤工人学IT·2019-07-20 11:00

hive 总结三（压缩）

开启map输出阶段压缩可以减少job中map和Reducetask间数据传输量。查看配置命令如下，对应的设置只要加上相关值即可,如下是否开启hive中间传输数据压缩功能？
lillcol·2019-07-16 22:00

大数据框架——hive：设置日志文件存储位置；设置reduce task数量

中设置日志存储目录修改配置文件名称：具体位置为hive目录下的conf目录中mvhive-log4j.properties.templatehive-log4j.properties修改配置Hive中设置reduceTask
无名一小卒·2019-07-08 22:57

spark2.3源码分析之ResultTask读取并处理shuffle file的流程（二）

概述大部分maptask与reducetask的执行是在不同的节点上，reduce执行时需要跨节点去拉取其它节点上的ShuffleMapTask结果，那么对集群内部的网络资源消耗会很严重。
zhifeng687·2019-07-03 19:42

MapReduce(全局排序)

主要分类两次MapReduce,最后一次MapReduce的ReduceTask需要设置为1个1.自定义序列化数据类型packagecom.gerry.bigdata.mapreduce.pagecountsort
Gerry_RedBean·2019-06-25 05:22

6_大数据之MapReduce_1

3）第二个阶段的ReduceTask并发实例互不相干，但是他们的数据依赖于上一个阶段的所有MapTask并发实例的输出。4）MapReduce编程模型只能包含一个Map
十丈_红尘·2019-06-24 18:10

hive细节补充

杂谈hive不是数据库,更不是关系型数据库,它是计算框架它不存在索引的概念,而是依靠并行处理提高的效率distributeby+指定reduceTask的数量,可以在一定程度上,依据键切分源表.但是distributeby
IAmListening·2019-06-21 12:02

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。（2）Map阶段：该节点主要是将解析出的key/value交给用户编写map()函数处理，并产生一系列新的key/value。（3）Collect收集阶段：在用户编写map()函数中，当数据处理完成后，一般会调用
FOCUS_ON_AI·2019-05-28 22:10

Hadoop之WritableComprale 排序

MapTask和ReduceTask均会对数据（按照key）进行排序。该操作属于Hadoop的默认行为。任何应用程序中的数据均会被排序，而不管逻辑上是否需要。
趣学程序·2019-05-21 15:00

MapReduce流程详解

MapReduce（MR）是一个基于磁盘运算的框架，贼慢，慢的主要原因：1）MR是进程级别的，一个MR任务会创建多个进程（maptask和reducetask都是进程），进程的创建和销毁等过程
bigdata_lzw·2019-04-30 09:59

Spark中的shuffle能够调优的参数

Spark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
lds_include·2019-04-10 22:20

mapreduce的内部核心工作机制Shuffle-maptask生成的数据传输给reducetask的过程(fifteen day)

sevendaysecond学习了MapReduce的整体工作机制https://blog.csdn.net/ZJX103RLF/article/details/88965770经过做了几个mapreduce练习，今儿再看看内部的核心工作机制（先学难的再回顾基础）：首先mapreduce是个分布式的，它的第一个工作进程叫maptask（真正的进程名字叫yarnchild-->运行的逻辑叫mapta
高辉·2019-04-10 20:25

Hadoop02【架构分析】

HDFS和MapReduce两个系统组成，其中MapReduce是一个离线处理框架，由编程模型（新旧API）、运行时环境（JobTracker和TaskTracker）和数据处理引擎（MapTask和ReduceTask
波波烤鸭·2019-03-31 21:20

Apache Hive order by与sort by以及distribute by 配合sort by 和cluster by的区别

1.orderby与sortby以及distributeby配合sortby和clusterby的区别先记结论：orderby:全局排序，全局有序，无论数据量多大，只会有一个reducetask运行，所以当数据量比较大的时候
猫君之上·2019-03-21 08:22

大数据-Shuffle工作机制

Shuffle工作机制Shuffle过程：数据从MapTask拷贝到ReduceTask的过程（MapReduce的核心）Shuffle基本要求：（1）完整地将数据从MapTask端拷贝到ReduceTask
JP-Destiny·2019-03-19 19:21

MAPREDUCE简介

框架结构及核心运行机制一个完整的mapreduce程序在分布式运行时有三类实例进程：1.MRAppMaster：负责整个程序的过程调度及状态协调2.mapTask：负责map阶段的整个数据处理流程3.ReduceTask
◢◤·2019-03-16 19:58

spark调优的几种方法

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IO次数，提升性能spark.reducer.maxSizeInFlight默认值是48mreducetask的buffer缓冲，代表了每个reducetask
Z_Data·2019-02-23 17:06

MapReduce计算框架高级特性程序运行并发度

2019/2/19星期二MapReduce计算框架高级特性程序运行并发度所谓的并发度，就是在MapReduce执行程序的过程中有多少个maptask进程和reducetask进程，来一起完成程序的处理。
马吉辉·2019-02-19 13:40

Hadoop HDFS

3）第二个阶段的ReduceTask并发实例互不相干，但是
liushaozhuanyong·2019-02-05 14:24

hive的数据倾斜以及优化策略

比如：在MR编程中reducetask阶中的数据的大小不一致，即很多的数据集中到了一个reducetask中，hive的数据倾斜就是mapreduce的数据倾斜maptaskreducetask最后就是
原生zzy·2019-01-14 20:12

MapReduce 调优

相关的资源参数mapreduce.map.memory.mb：一个maptask可以使用的资源上限，默认是1G，如果超过设置的值，会被强制杀死mapreduce.reduce.memory.mb：一个ReduceTask
原生zzy·2019-01-13 17:26

Hive之分桶及抽样查询

总结：分桶时，要手动设置reduceTask的个数。部门Id中，一共有5个不同的部门。按照部门id进行分桶，必须设置reduceTask=5。分桶和MR中的分区是一个概念。
qq_43193797·2019-01-13 17:21

MapReduce核心思想图文详解

3）第二个阶段的ReduceTask并发实例互不相干，但是他们的数据依赖于上一个阶段的所有MapTask并发实例的输出。
qq_43193797·2019-01-10 11:21

Spark shuffle调优之 合并map端输出 基于HashShuffle

–ShuffleRead：reducetask就会从上一个stage的所有task所在的机器上寻找属于己的那些分区文件，这样就可以保证每一个key所对应的value都会汇聚到同一个节点上去处理和聚合。
chixushuchu·2018-12-18 15:17
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