MapTask

九、MapReduce--input源码分析

一个map任务的入口就是MapTask.class中的run()方法1、首先看看MapTask.run()方法MapTask.class//-------------------------------
隔壁小白·2019-10-24 18:24

四、MapReduce中的排序

shuffle过程中执行了三次排序，分别是：map的溢写阶段：根据分区以及key进行快速排序map的合并溢写文件：将同一个分区的多个溢写文件进行归并排序，合成大的溢写文件reduce输入阶段：将同一分区，来自不同maptask
隔壁小白·2019-10-24 12:36

三、MapReduce的shuffle工作过程

[TOC]一、基本流程1、流程map端：1)假设有两个maptask并行运行。2）每个maptask任务处理完成后，会通过收集器collector，将输出结果存入一个环形缓冲区中。
隔壁小白·2019-10-24 12:25

MapTask工作机制

一、MapTask并行度决定机制二、MapTask的工作机制（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。
hyunbar·2019-10-17 16:00

MapReduce与Yarn 的详细工作流程分析

工作环境，本地只需要提交切片信息和xml配置文件，Yarn环境还需要提交jar包；本地环境一般只作为测试用提交时会将每个任务封装为一个job交给Yarn来处理（详细见后边的Yarn工作流程介绍），计算出MapTask
黑马程序员广州·2019-10-17 03:37

尚硅谷大数据技术之Hadoop（MapReduce） 第3章 MapReduce框架原理1.8

第3章MapReduce框架原理1.8（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。
尚硅谷教育·2019-09-30 08:19

尚硅谷大数据技术之Hadoop（MapReduce） 第3章 MapReduce框架原理1.8

第3章MapReduce框架原理1.8（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。
尚硅谷教育·2019-09-30 08:19

尚硅谷大数据技术之Hadoop（MapReduce） 第3章 MapReduce框架原理1.5

MapReduce框架原理1.53.2MapReduce工作流程2．流程详解上面的流程是整个MapReduce最全工作流程，但是Shuffle过程只是从第7步开始到第16步结束，具体Shuffle过程详解，如下：1）MapTask
尚硅谷教育·2019-09-30 08:16

尚硅谷大数据技术之Hadoop（MapReduce） 第3章 MapReduce框架原理1.5

MapReduce框架原理1.53.2MapReduce工作流程2．流程详解上面的流程是整个MapReduce最全工作流程，但是Shuffle过程只是从第7步开始到第16步结束，具体Shuffle过程详解，如下：1）MapTask
尚硅谷教育·2019-09-30 08:16

Hadoop MapReduce Spark 配置项

doc...左下角:mapred-default.xml配置项举例namevaluedescriptionmapreduce.job.reduce.slowstart.completedmaps0.05当MapTask
walker·2019-09-23 06:59

Sqoop-import案例：mysql导入hdfs 指定压缩格式导入hdsf 使用query导入hdfs

案例1：将test下的userinfo表导入到hdfs表没有主键需要指定maptask的个数为1个才能执行将test下的userinfo表导入到hdfs指定m即MapReduce的个数1目录sqoopimport
C_time·2019-09-20 19:16

hive解决小文件过多的问题--[常用策略]

源数据本身有很多小文件动态分区会产生大量小文件reduce个数越多,小文件越多按分区插入数据的时候会产生大量的小文件,文件个数=maptask个数*分区数小文件太多造成的影响?
jin6872115·2019-09-06 11:52

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

sqoop------安装、导入导出命令

将sqoop的语句转换成MapReduce来进行数据迁移（多数为maptask）。
luoyunfan6·2019-08-19 16:18

MapReduce概述

2）第一个阶段的MapTask并发实例，完全并行运行，互不相干。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知识点学习

MapReduce之入门概述以及WordCount案例MapReduce之Hadoop序列化,MapTask工作机制，CombineTextInputFormat切片机制，Partition分区，WritableComparable
爱上口袋的天空·2019-07-27 16:59

MapReduce的核心运行机制

程序在分布式运行时有两类实例进程：1、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
挖煤工人学IT·2019-07-20 11:26

MapReduce相关问题思考

每个maptask都有一个内存缓冲区，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
挖煤工人学IT·2019-07-20 11:00

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

目录中mvhive-log4j.properties.templatehive-log4j.properties修改配置Hive中设置reduceTask数量思考：某个MapReduce程序，到底有多少个MapTask
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

6_大数据之MapReduce_1

2）第一个阶段的MapTask并发实例，完全并行运行，互不相干。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。
十丈_红尘·2019-06-24 18:10

Hadoop中HDFS小文件产生场景及其处理方案

（主要影响）2、在对小文件进行处理的时候，一个小文件对应一个maptask，一个maptask会起一个jvm进程，进程的开启销毁会严重性能。
Stitch_x·2019-06-21 09:18

hadoop机架感知与网络拓扑研究

hadoop网络拓扑结构在整个系统中具有很重要的作用，它会影响DataNode的启动(注册)、MapTask的分配等等。了解网络拓扑对了解整个hadoop的运行会有很大帮助。
风筝Lee·2019-06-13 15:41

Hadoop的安装与配置

合并统计数据结果（reduce）B：计算过程（Map阶段和Reduce阶段）Map阶段并行处理输入数据（分开处理数据）Reduce阶段对Map结果进行汇总Shuffle连接Map和Reduce两个阶段MapTask
qq_25011427·2019-05-30 15:19

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。
FOCUS_ON_AI·2019-05-28 22:10

MapReduce的WordCount案例过程分析及实现

在给定的文本文件之中统计出每个单词出现的次数实现流程分析输入数据：test.txt期望输出数据：monkey2pandas1tiger2owl1cat1dog3按照MapReduce编程规范编写程序Mapper将MapTask
J0han·2019-05-23 22:44

MapRedue详细工作流程

（2）提交切片信息到YARN（split.xml,job.split,wc.jar）（3）由MRAPPMaster计算出MapTask的个数（4）启动MapTask（5）通过InputFormat拷贝数据
趣学程序·2019-05-23 11:00

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整体流程简述

以滑动窗口的形式对hdfs中的block切片，split，切片的大小默认==block大小，实际情况还需要根据计算形式：cpu密集型还是I/O频繁型来决定，切片的大小，split切片可大于，也可小于block大小mapTask
砥砺前行∞·2019-05-09 13:17

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

mapreduce实现框架复习-练习mapreduce-join算法（seventeen day）

key分组聚合(reduce方法)mapreduce编程模型的具体实现(软件):hadoop中的mapreduce框架，spark;hadoop中的mapreduce框架:对编程模型阶段1的实现就是:maptask
高辉·2019-04-12 19:53

MR编程模型及MR V1讲解

输入（InputFormat）：主要包含两个步骤—数据分片、迭代输入数据分片（getSplits）：数据分为多少个splits，就有多少个maptask;单个split的大小，由设置的split.minsize
afeiye·2019-04-12 15:31

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)

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
高辉·2019-04-10 20:25

Hadoop02【架构分析】

Hadoop，内核主要由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
波波烤鸭·2019-03-31 21:20

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

大数据-MapReduce工作机制

MapReduce的工作机制（1）通过submit()方法将任务提交给客户端（2）将通过split()方法得出的切片信息提交给Yarn（3）NodeManger计算出MapTask数量（MapTask由
JP-Destiny·2019-03-16 23:33

MAPREDUCE简介

MAPREDUCE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
◢◤·2019-03-16 19:58

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

2）第一个阶段的MapTask并发实例，完全并行运行，互不相干。3）第二个阶段的ReduceTask并发实例互不相干，但是
liushaozhuanyong·2019-02-05 14:24

MapReduce--------MapReduce 的 Shuffle 机制

reducer阶段，是MapReduce框架中最关键的一个流程，这个流程就叫Shuffle2、Shuffle:数据混洗——（核心机制：数据分区，排序，局部聚合，缓存，拉取，再合并排序）3、具体来说：就是将MapTask
XiaodunLP·2019-02-02 13:25

MapReduce 调优

1.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
原生zzy·2019-01-13 17:26

MapReduce的入门

MapReduce大体上分三个部分：  -MRAppMaster：MapReduceApplicationMaster，分配任务，协调任务的运行  -MapTask：阶段并发任，负责mapper阶段
原生zzy·2019-01-11 20:57

MapReduce核心思想图文详解

2）第一个阶段的MapTask并发实例，完全并行运行，互不相干。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

MapTask工作机制图文详解

MapTask工作机制如图所示。（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。
qq_43193797·2019-01-10 10:16

MapTask阶段shuffle源码分析

1.收集阶段在Mapper中，调用context.write(key,value)实际是调用代理NewOutPutCollector的wirte方法publicvoidwrite(KEYOUTkey,VALUEOUTvalue)throwsIOException,InterruptedException{output.write(key,value);}实际调用的是MapOutPutBuffer的
qq_43193797·2019-01-10 09:38

Spark core算子aggregateByKey实例

groupbykey、reducebykey以及aggregateByKeygroupbykey是全局聚合算子，将所有maptask中的数据都拉取到shuffle中将key相同的数据进行聚合，它存在很多弊端
wftt·2018-12-20 14:36

Spark shuffle调优之 合并map端输出 基于HashShuffle

SparkShuffle概念–ShuffleWrite：上一个stage的每个maptask就必须保证将自己处理的当前分区的数据相同的key写入一个分区文件中，可能会写入多个不同的分区文件中。
chixushuchu·2018-12-18 15:17
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