MapTask

MapReduce过程详解(基于hadoop2.x架构)

阅读目录mapreduce的简介和优点案例(统计各个手机号的上传和下载流量总和)mapreduce详细流程图文详解partition（分区）combiner（map端的reduce）分组排序MapTask
假的鱼·2018-05-29 17:11

Hive优化系列之Map与Reduce数量选择

注意，以下操作都是针对非分桶表map数量算法MapTask的个数=输入文件总大小/分片尺寸，个人理解就是输出的文件数量原因：系统对输入的源文件依照Block的尺寸分片，并在执行Job时安排一个MapTask
斜月明寒草·2018-05-29 15:50

MapJoin的简单实现

然后大份数据就作为MapTask的输入，对map()方法的每次输入都去内存当中直接去匹配连接。
R_记忆犹新·2018-05-29 08:55

20180524早课记录17-Hadoop

多少个分片就可以有多少个maptask，对不对?块大小不对会合并小文件7.mapreduce架构设计中应用程序AM和task都运行在哪个
wangkunj·2018-05-28 10:48

画图加文字描述讲解MapReduce Shuffle过程

3、MapReduce执行过程中中间数据的压缩配置Shuffle描述着数据从maptask输出到reducetask输入的这段过程MapShuffle主要做了哪些事？哪些可以设
明眸浅笑·2018-04-28 20:27

图解hadoop的MR计算流程

图解hadoop的MR计算流程：1.左边部分是map阶段，右边部分是reduce阶段1）我们可以看出左边的有四个maptask，一般情况下一个maptasl处理一个split的数据，一个split一般情况下是一个代表一个
南夏·2018-04-20 17:33

mr参数优化

MapReduce重要配置参数11.1资源相关参数//以下参数是在用户自己的mr应用程序中配置就可以生效(1)mapreduce.map.memory.mb:一个MapTask可使用的资源上限（单位:MB
Magiczl·2018-04-20 15:37

MapReduce中Shuffle机制详解——Reduce端Shuffle

Shuffle机制详解——Map端Shuffle链接2、Reduce端shuffleReduce端的shuffle主要包括三个阶段，copy，sort(merge)，reduceMap的输出文件放置在运行MapTask
雾幻·2018-04-11 17:58

春招面试经验系列（六）阿里 菜鸟网络 、美团

1、Map过程：数据从hdfs中传入一个maptask，数据经过partition之后存入map的内存缓冲区（每个maptask都会有一个内容缓冲区），当缓冲区满了之后就会将缓冲区的内容存到磁盘上，然后再用缓冲区来接受新的数据
谁主沉浮---data·2018-04-01 22:34

春招面试经验系列（六）阿里 菜鸟网络 、美团

1、Map过程：数据从hdfs中传入一个maptask，数据经过partition之后存入map的内存缓冲区（每个maptask都会有一个内容缓冲区），当缓冲区满了之后就会将缓冲区的内容存到磁盘上，然后再用缓冲区来接受新的数据
谁主沉浮---data·2018-04-01 22:34

Hadoop面试问题和回答2

shuffle将map的输出作为reduce端的输入，包括map端的combine和partition，以及reduce端的copy和combine；其目的就是：完整地从maptask端拉取数据到reduce
小小少年Boy·2018-03-30 15:02

大数据学习笔记【连载】

.MapReduce原理逻辑上：1、split2、map3、shuffle4、reduce四个过程物理上：JobTracker节点：JobTracker创建每一个Task（即MapTask和ReduceTask
qianfeng_dashuju·2018-03-15 17:18

HADOOP的mapReduce流程解析

1、首先第一个启动的是MRAppMasterk进程，它根据提交的job信息，计算出需要启动mapTask实例的数量，然后向集群申请对应的机器启动相应数量的maptask进程。
W609392362·2018-03-13 22:15

Hadoop的MapReduce阶段为什么要进行排序呢，这样的排序对后续操作有什么好处么？

在Map阶段，MapTask会在本地磁盘输出一个按照key排序（采用的是快速排序）的文件（中间可能产生多个文件，但最
YYDU_666·2018-03-06 22:25

大数据处理 — 浅析MapReduce之shuffle

玩的就是洗数据，然后让数据出现在该出现的位置.官方描述的shuffle过程，我们不太可能明白shuffle的过程，因为它与事实相差挺多的，细节也是错乱的.我们现在这样理解就可以了，shuffle描述着数据从maptask
Dawn_sf·2018-03-05 11:31

【MapReduce篇】MR过程分析

Mapreduce原语：“相同”的key为一组，调用一次reduce方法，方法内迭代这一组数据进行计算为什么叫MapReduce：MapTask&ReduceTask整体运行流程图解：mapreduce
塵世星空·2018-02-27 17:35

Hadoop如何计算map数和reduce数

Hadoop在运行一个mapreducejob之前，需要估算这个job的maptask数和reducetask数。
onlyloveonce·2018-02-27 11:46

Spark的Shuffle过程

shuflle描述着数据从maptask到reducetask输入的这段过程，如果在分布式的情况下，reducetask需要reduc
很吵请安青争·2018-02-12 00:41

sqoop报错：java.io.IOException: SQLException in nextKeyValu

SQLExceptioninnextKeyValueatorg.apache.sqoop.mapreduce.db.DBRecordReader.nextKeyValue(DBRecordReader.java:266)atorg.apache.hadoop.mapred.MapTask
WTFibo·2018-02-07 19:35

combiner函数的使用注意事项和代码演示

combiner组件的父类就是Reducer，也就是说combiner是继承之reducer的，相当于reducer3）combiner和reducer的区别在于运行的位置：Combiner是在每一个maptask
牛大财有大才·2018-01-20 23:20

简单搞定Shuffle机制运行原理

阶段处理的数据如何传递给reduce阶段，是mapreduce框架中最关键的一个流程，这个流程就叫shuffle；2）shuffle:洗牌、发牌（核心机制：数据分区、排序、缓存）；3）具体来说：就是将maptask
三万_chenbing·2018-01-16 11:11

Hadoop集群内存优化

MapReducemaptask和reducetask数量设置规则1、maptask的个数=输入文件总大小/分片尺寸。
chenlly99·2018-01-10 18:18

大数据面试题总结（附答案）

hadoop相关试题MapTask并行机度是由什么决定的？由切片数量决
春雨里de太阳·2018-01-02 15:27

mapreduce实践篇

提交运行mr程序的客户端)Mapper的输入数据是KV对的形式（KV类型可以自定义）Mapper的输出数据是KV对的形式（KV的类型可自定义）Mapper中的业务逻辑写在map()方法中map()方法（maptask
A__loser·2017-12-20 18:51

MapTask并行度和切片机制

一.MapTask并行度决定机制maptask的并行度决定map阶段的任务处理并发度，进而影响到整个job的处理速度那么，mapTask并行实例是否越多越好呢？其并行度又是如何决定呢？
涤生手记·2017-12-11 16:58

MapReduce常用三大组件

1、MapReduce中的Combiner1.1、什么是CombinerCombiner是MapReduce程序中Mapper和Reducer之外的一种组件，他的作用在MapTask之后给MapTask
剑行极锋·2017-12-09 14:33

Hadoop（十四）MapReduce原理分析

4.2、作业初始化4.3、任务的分配4.4、任务的执行4.5、更新任务的执行进度和状态4.6、任务完成五、MapReduce框架结构及核心运行机制5.1、结构5.2、MapReduce运行流程解析5.3、MapTask
jstarseven·2017-11-24 15:00

MapReduce编程之Partitioner

Partitioner决定MapTask输出的数据交由哪个ReduceTask处理默认实现：分发的key的hash值对ReduceTask个数取模案例实现/****MapReduce编程之Partitioner
zghgchao·2017-10-19 09:39

图解Hadoop的mapreduce

那，对于maptask来讲呢，就是说，它每一个maptask，首先它要从HDFS上面，基本上是HDFS
c80d3894893e·2017-09-14 15:13

图解Hadoop的mapreduce

那，对于maptask来讲呢，就是说，它每一个maptask，首先它要从HDFS上面，基本上是HDFS
c80d3894893e·2017-09-14 15:13

大数据学习日记day2

suffermapreduce中，map阶段处理的数据如何传递给reduce阶段，是mapreduce框架中最关键的一个流程，这个流程就叫shuffle核心机制：数据分区，排序，缓存详细流程maptask
Chaos_001·2017-08-22 15:25

MapReduce排序分组

一、什么是inputSplitInputSplit是指分片，在MapReduce当中作业中，作为maptask最小输入单位。
Troy1214·2017-08-15 22:47

java.lang.RuntimeException: java.io.EOFException at org.apache.hadoop.io.WritableComparator.compare

java.io.EOFExceptionatorg.apache.hadoop.io.WritableComparator.compare(WritableComparator.java:165)atorg.apache.hadoop.mapred.MapTask
勤奋等于工资·2017-07-18 21:27

简单搞定Shuffle机制运行原理

阶段处理的数据如何传递给reduce阶段，是mapreduce框架中最关键的一个流程，这个流程就叫shuffle；2）shuffle:洗牌、发牌（核心机制：数据分区、排序、缓存）；3）具体来说：就是将maptask
白枭·2017-07-16 19:34

第五部分：MapReduce Shuffle过程

###Shuffle概念意思：洗牌或弄乱Collections.shuffle(List):随机地打乱参数list里的元素顺序MapReduce里Shuffle:描述着数据从maptask输出到reducetask
qq_19652609·2017-06-25 21:55

mr的shuffle过程

（1）写缓冲区每一个MapTask都拥有一个“环形缓冲区”作为Mapper输出的写缓冲区。
huangxiaoxun235·2017-06-15 13:00

hadoop2.x的简要说明，新特性yarn的加入

简要介绍在hadoop1.x中，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
独照松月冷别赋·2017-06-08 16:44

Hadoop Exception 以及解决办法

java.io.EOFExceptionatorg.apache.hadoop.io.WritableComparator.compare(WritableComparator.java:165)atorg.apache.hadoop.mapred.MapTask
牛哄哄·2017-04-21 09:00

Hadoop Exception 以及解决办法

java.io.EOFExceptionatorg.apache.hadoop.io.WritableComparator.compare(WritableComparator.java:165)atorg.apache.hadoop.mapred.MapTask
牛哄哄·2017-04-21 09:00

Hadoop关键配置参数解释

1、mapred-site.xml1）mapreduce.map.memory.mb：每个MapTask需要的内存量；默认值；1024M；map任务的数量=yarn.nodemanager.resource.memory-mb
eucalyptus_lin·2017-04-19 08:34

MAPREDUCE原理篇（2）

阶段处理的数据如何传递给reduce阶段，是mapreduce框架中最关键的一个流程，这个流程就叫shuffle；vshuffle:洗牌、发牌——（核心机制：数据分区，排序，缓存）；v具体来说：就是将maptask
yushiwh·2017-04-05 13:32

MAPREDUCE实践篇（1）

（2）Mapper的输入数据是KV对的形式（KV的类型可自定义）（3）Mapper的输出数据是KV对的形式（KV的类型可自定义）（4）Mapper中的业务逻辑写在map()方法中（5）map()方法（maptask
yushiwh·2017-04-05 13:53

关于MapReduce中的切片机制

MapReduce的每一个Spilt都回提交给一个Job最后都有一个Client关于Spilt将待处理数据执行逻辑切片（即按照一个特定切片大小，将待处理数据划分成逻辑上的多个split），然后每一个split分配一个mapTask
小鸭子_嘎嘎·2017-03-27 14:49

hive小文件合并问题

背景Hivequery将运算好的数据写回hdfs（比如insertinto语句），有时候会产生大量的小文件，如果不采用CombineHiveInputFormat就对这些小文件进行操作的话会产生大量的maptask
apple001100·2017-03-16 12:55

hbase报错解决

1.报错内容Ignoringexceptionduringclosefororg.apache.hadoop.mapred.MapTask[email protected]
默-言·2017-02-17 12:22

关于hadoop中maptask运行切片前，运行的文件有大量小文件问题

关于大量小文件的优化策略：（1）默认情况下，TextInputformat对任务的切片机制是文件规划切片，不管文件多小，都会是一个单独的切片都会交给maptask。
cool__007·2017-01-09 22:21

Spark Shuffle

每个ReduceTask从每个MapTask产生数的据中读取一片
里冲·2017-01-04 23:13

hadoop中shuffle过程详解

先上图：shuffle过程.pngshuffle的过程大致范围是：maptask开始到reducetask开始其中分成map端和reduce端map端shuffle执行顺序maptask执行过程中会不断的产生数据
会飞的大象·2016-12-19 19:00

MapReduce和Yarn的理解

mapTask（左蓝色框）：自己写的map程序，一个map程序就叫一个map任务，有多少个碎片，就有多少个map任务（Java线程），输入的数据就是键值对数据，输出的数据也是键值对。
MR_Radish666·2016-12-10 17:06

Sqoop配置使用

SQOOP：底层是Mapreduce，利用Mapreduce加快数据传输速度，批处理方式进行数据传输，并且只有MapTask任务。
H_Hao·2016-12-03 17:22
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