spill

Hive性能优化（新手重新标注版）

一个Hive查询生成多个MapReduceJob，一个MapReduceJob又有Map,Spill,Shuffle,Sort,Reduce等多个阶段，所以针对Hive查询的优化可以大致分为针对MR中单个步骤的优化
Sammion·2016-11-12 21:59

hadoop的shuffle

默认大小100MB(io.sort.mb属性),一但达到阀值0.8(io.sort.spill.percent),一个后台线程把内容写到(spill)磁盘的指定目录(mapred.local.dir)下的新建的一个溢出写文件
china_demon·2016-04-13 22:00

hadoop过程

>shuffle->reducemap->partition->sort->combine-> group->reducemap->partition->buffer->sort->combine->spill
Yan456jie·2016-04-11 21:00

Hadoop实战：*********MapReduce的性能调优（一）*********

这里主要涉及的参数包括：HDFS：dfs.block.sizeMapredure：io.sort.mbio.sort.spill.percentmapred.local.dirmapred.map.tasks
yaoxiaochuang·2016-03-22 22:00

Spark SQL系列------2. Spark SQL Aggregate操作的实现

Aggregate的分区数据并不是特别大，在内存中就可以实现Aggregate了2.要Aggregate的分区数据比较大，在内存中已经不能实现Aggregate，则需要将内存的数据Partial累加之后，spill
u012684933·2016-03-02 18:00

Hive优化

概述：一个Hive查询生成多个mapreduecjob，一个mapreducejob又有map，reduce，spill，Shuffle，sort等几个阶段，所以针对Hive查询的优化可以大致分为针对MR
importdate·2016-01-31 17:00

hadoop作业调优参数整理及原理

spill是什么？4.map其实是当buffer被写满到一定程度（比如80%）时，就开始进行spill有由那个参数来决定？5.通过哪个参数可以控制map中间结果是否使用压缩的？
catboy·2016-01-21 16:00

浅谈hadoop map过程,以及一些调优

每次map将keyval写到一个writebuffwb中，wb里有个spill值（就是个wb的空间比例），每当达到spill值，就会输出这段spill（default100m），输出前会将spill的内容在内存中按
g7n3f·2016-01-20 17:32

hadoop优化0

map端将内存中的数据spill到磁盘的时候，如果磁盘的是固态硬盘,那么存储的速度会更快1.3如果map到reduce中
chengjianxiaoxue·2015-12-14 12:00

hadoop优化0

map端将内存中的数据spill到磁盘的时候，如果磁盘的是固态硬盘,那么存储的速度会更快 1.3如果map到
chengjianxiaoxue·2015-12-14 12:00

新东方四级核心词汇表

吐（唾液等）；唾弃 8.spill v. 溢出，溅出，倒出
·2015-11-13 02:20

map端执行流程分析

Map输出的结果会暂且放在一个环形内存缓冲区中（该缓冲区的大小默认为100M，由io.sort.mb属性控制），当该缓冲区快要溢出来时（默认的缓冲区大小的80%，由io.sort.spill.percent
UckyK·2015-11-12 18:00

Hadoop中的各种排序

1：shuffle阶段的排序（部分排序） shuffle阶段的排序可以理解成两部分，一个是对spill进行分区时，由于一个 分区包含多个key值，所以要对分区内的<key,value>按照
·2015-11-12 13:39

hadoop核心逻辑shuffle代码分析-map端

  不过，上文没有写明一些实现的细节，比如：spill的过程，mapper生成文件的 partition是
·2015-11-11 13:46

MapReduce执行过程简要总结

阶段1：input/map/partition/sort/spill阶段2：mapper端merge阶段3：reducer端merge/reduce/output 图1 MapReduce执行过程
·2015-11-09 13:12

Acid spill burns 21 on bus in Harbin

A BOTTLE of sulfuric acid overturned on a bus and burned 21 passengers in Harbin, capital of Heilongjiang Province, on Wednesday, Xinhua news agency reported yesterday. Six seriously injured passen
·2015-11-02 19:44

Mermain Song

Sarah Khider We could be together Everyday together We could sit forever As loving waves spill
·2015-10-31 18:25

hadoop核心逻辑shuffle代码分析-map端

  不过，上文没有写明一些实现的细节，比如：spill的过程，mapper生成文件的 partition是怎么做的等等，相信有很多人跟我一样在看了上面的文章后还是有很多疑问，我
·2015-10-27 13:23

Spark源码分析 – Shuffle

Hadoop的思路是, 在mapper端每次当memory buffer中的数据快满的时候, 先将memory中的数据, 按partition进行划分, 然后各自存成小文件, 这样当buffer不断的spill
·2015-10-27 12:11

mapreduce-shuffling

) MapTask每个map任务都有一个环形内存缓冲区用于存储任务的输出.默认100MB(MRJobConfig.IO_SORT_MB修改)一旦缓冲达到阈值(MRJobConfig.MAP_SORT_SPILL_PERCENT
呆萌的我·2015-10-13 20:00

MapReduce核心map reduce shuffle （spill sort partition merge）详解

 Shuffle过程是MapReduce的核心，也被称为奇迹发生的地方。要想理解MapReduce，Shuffle是必须要了解的。Shuffle的正常意思是洗牌或弄乱，可能大家更熟悉的是JavaAPI里Collections.shuffle(List)方法，它会随机地打乱参数list里的元素顺序。如果你不知道MapReduce里Shuffle是什么，那么请看这张图：       这张是官方对Shu
jethai·2015-09-22 22:21

深入浅出数据仓库中SQL性能优化之Hive篇

摘要：Hive查询生成多个mapreducejob，一个mapreducejob又有map，reduce，spill，shuffle，sort等多个阶段，所以针对
yanhan_huang·2015-07-08 16:00

Hadoop MapReduce Shuffle and Sort

每个map任务都有一个环形内存缓冲区，默认为100M，通过io.sort.mb设置，一旦缓冲区内容达到80%(io.sort.spill.percent，设置为0.80)，后台线程会把内容写到磁盘中。
fokYaland·2015-06-04 17:00

Hadoop源代码分析（MapTask辅助类，II）

SpillRecord是文件spill.out{spill号}.index在内存中的
超人学院·2015-06-02 18:00

hadoop 性能调优 重要参数设置技巧（转载）

这里主要涉及的参数包括：HDFS：dfs.block.sizeMapredure：io.sort.mbio.sort.spill.percentmapred.local.dirmapred.map.tasks
2k10·2015-03-21 17:00

hadoop shuffle过程

默认大小100MB（io.sort.mb属性），一旦达到阀值0.8（io.sort.spill.percent）,一个后台线程把内容写到(spill)linux磁盘的指定目录（mapred.local.dir
chengjianxiaoxue·2015-03-18 10:00

spark storage相关配置

Storage相关配置参数spark.local.dir这个看起来很简单，就是Spark用于写中间数据，如RDDCache，Shuffle，Spill等数据的位置，那么有什么可以注意的呢。
xiao_jun_0820·2015-03-16 17:00

【Spark四十七】Hadoop Map Shuffle Reduce的过程

在spill到磁盘前要做parttion操作，每个
bit1129·2015-02-07 00:00

【Spark四十七】Hadoop Map Shuffle Reduce的过程

在spill到磁盘前要做parttion操作，每个
bit1129·2015-02-07 00:00

【Spark四十七】Hadoop Map Shuffle Reduce的过程

在spill到磁盘前要做parttion操作，每个
bit1129·2015-02-07 00:00

深入浅出数据仓库中SQL性能优化之Hive篇

一个Hive查询生成多个MapReduceJob，一个MapReduceJob又有Map，Reduce，Spill，Shuffle，Sort等多个阶段，所以针对Hive查询的优化可以大致分为针对MR中单个步骤的优化
nysyxxg·2015-02-05 13:00

Hive优化

概述：一个Hive查询生成多个mapreduecjob，一个mapreducejob又有map，reduce，spill，Shuffle，sort等几个阶段，所以针对Hive查询的优化可以大致分为针对MR
lzm1340458776·2015-02-01 15:00

深入浅出数据仓库中SQL性能优化之Hive篇

一个Hive查询生成多个MapReduceJob，一个MapReduceJob又有Map，Reduce，Spill，Shuffle，Sort等多个阶段，所以针对Hive查询的优化可以大致分为针对MR中单个步骤的优化
ajaxj·2015-01-14 10:00

MapReduce学习笔记 —— Map的中间结果

《Hadoop技术内幕——深入解析MapReduce架构设计与实现原理》（董西城著）一书中，第8章《Task运行过程分析》中第3小结详细介绍了MapTask的内部实现，过程如图所示：在Spill阶段，当环形缓冲区满后
sorcici·2015-01-07 16:57

MapReduce源码分析之MapTask分析(二)

SpillThread分析为什么需要Spill内存大小总是有效，因此在Mapper在处理过程中，数据持续输出到内存中时，必然需要有机制能将内存中的数据换出，合理的刷出到磁盘上。
Flood_Dragon·2015-01-05 11:00

MapReduce学习笔记 —— Map的中间结果

《Hadoop技术内幕——深入解析MapReduce架构设计与实现原理》（董西城著）一书中，第8章《Task运行过程分析》中第3小结详细介绍了MapTask的内部实现，过程如图所示：在Spill阶段，当环形缓冲区满后
武斌_小米·2014-12-25 00:00

数据仓库中的 SQL 性能优化（Hive篇）

一个Hive查询生成多个mapreducejob，一个mapreducejob又有map，reduce，spill，shuffle，sort等多个阶段，所以针对hive查询的优化可以大致分为针对MR中单个步骤的优化
xrzs·2014-08-31 02:00

MapReduce源码分析之MapTask分析(二)

SpillThread分析为什么需要Spill内存大小总是有效，因此在Mapper在处理过程中，数据持续输出到内存中时，必然需要有机制能将内存中的数据换出，合理的刷出到磁盘上。
chlaws·2014-08-04 22:17

MapReduce源码分析之MapTask分析(二)

SpillThread分析为什么需要Spill        内存大小总是有效，因此在Mapper在处理过程中，数据持续输出到内存中时，必然需要有机制能将内存中的数据换出，合理的刷出到磁盘上。
chlaws·2014-08-04 22:00

mapreduce 过程中关于 0-length 数据进入reducer 时的处理

当MapOutputBuffer对象中的kvbuffer缓冲区即将到达spill的标准时（有两种标准：情况一.key/value占用空间>=io.sort.mb*io.sort.spill.percent
gjt19910817·2014-07-24 07:00

hadoop核心逻辑shuffle代码分析-map端

不过，上文没有写明一些实现的细节，比如：spill的过程，mapper生成文件的partition是怎么做的等等，相信有很多人跟我一样在看了上面的文章后还是有很多疑问，我也是带着疑问花了很久的看
281824088·2014-07-20 14:43

yarn下的hdfs和mr性能调优参数一览表

mr核心的几个参数： conf/mapred-site.xml： mapreduce.task.io.sort.mb 任务内部排序缓冲区大小默认100m mapreduce.map.sort.spill.percent
小网客·2014-06-13 16:00

yarn下的hdfs和mr性能调优参数一览表

mr核心的几个参数： conf/mapred-site.xml： mapreduce.task.io.sort.mb 任务内部排序缓冲区大小默认100m mapreduce.map.sort.spill.percent
小网客·2014-06-13 16:00

使用Hadoop做K-Means计算的总结

尝试过的配置项有：mapred.min.split.sizeio.sort.mbio.sort.spill.percentio.sort.factormin.num.spill.for.combinemapred.child.java.opts
Flood_Dragon·2014-04-04 11:00

Hadoop MapTask/ReduceTask各阶段耗费时间的测试

io.block.size：64Mmapred.mapinput.min.splitsize：512Mio.sort.mb：512M每个maptask的输入为512M的数据，在每个maptask中，发生了3次spill
Flood_Dragon·2014-04-04 11:00

MapReduce作业性能调优参数

io.sort.mbint100Map阶段内存缓存区大小，默认100Mio.sort.record.percentfloat0.05io.sort.mb有5%保存记录边界，其他缓存用来保存数据io.sort.spill.percentfloat0.8
tjbklx33·2014-04-02 10:04

MapReduce作业性能调优参数

io.sort.mbint100Map阶段内存缓存区大小，默认100Mio.sort.record.percentfloat0.05io.sort.mb有5%保存记录边界，其他缓存用来保存数据io.sort.spill.percentfloat0.8
tjbklx33·2014-04-02 10:04

Hadoop中的各种排序

://blog.csdn.net/kingjinzi_2008/article/details/77381881：shuffle阶段的排序（部分排序）shuffle阶段的排序可以理解成两部分，一个是对spill
xiao_jun_0820·2014-03-26 14:00

oracle 10g SYSAUX表空间快速增长之STREAMS$_APPLY_SPILL_MESSAGES篇

下午分析SYSAUX表空间时，还发现有一个配有流复制的数据库上有一张表STREAMS$_APPLY_SPILL_MESSAGES占据了此表空间很大的一部分空间约15g。
水滴·2014-03-10 16:31

oracle 10g SYSAUX表空间快速增长之STREAMS$_APPLY_SPILL_MESSAGES篇

下午分析SYSAUX表空间时，还发现有一个配有流复制的数据库上有一张表STREAMS$_APPLY_SPILL_MESSAGES占据了此表空间很大的一部分空间约15g。
水滴·2014-03-10 16:31
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