MapTask

Spark Shuffle原理、Shuffle操作问题解决和参数调优

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
chenjieit619·2016-12-01 14:48

maptask 超时问题 Timed out after 600 secs

Maptask超时问题（1）1.Maptask超时问题情况描述某个maptask重试四次后导致job失败，失败原因就是task超时,如下：`AttemptID:attempt_1470311300058
ChaosJ·2016-11-09 21:21

[YARN] Yarn下Mapreduce的内存参数理解

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的网页上看到Container
xiaoL_clo·2016-11-08 09:34

Hadoop中的shuffle过程总结

是ReduceTask从MapTask拉取数据的一个过程。除了自定义的map和reduce函数，剩下的几乎都是由框架帮我们完成。
u012042963·2016-10-30 16:00

Hadoop性能调优

Combiner可减少MapTask中间输出的结果，从而减少各个ReduceTask的远程拷贝数据量，最终表现为MapTask和ReduceTask
笨鸟先飞-天道酬勤·2016-10-13 17:02

Hadoop的优化（Shuffle过程）

MaoReduce里的Shuffle：描述着数据从maptask输出到Reducetask输入阶段过程。
雪域枫蓝·2016-07-21 20:43

Google论文系列(2) MapReduce

执行过程文件划分master分派map和reduce任务执行map函数中间结果缓存和位置传递执行reduce函数生成最终结果文件结果返回Master是将中间结果文件从maptask传递到reduc
安静平和·2016-07-21 13:10

mapreduce

task分为maptask和reducetask。hdfs以固定大小的block为基本的存储单元，而对于mapr
yonghutwo·2016-07-05 08:00

hive参数调优汇总

utm_source=tuicool&utm_medium=referral1.设置合理solt数mapred.tasktracker.map.tasks.maximum每个tasktracker可同时运行的最大maptask
寒郊無留影·2016-07-04 10:35

Hive小文件合并

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
djd已经存在·2016-06-03 20:48

Hadoop中Map端shuffle过程及源码解析

官网上面的MapReduce过程Map端shuffle的过程:在执行每个maptask时，无论map方法中执行什么逻辑，最终都是要把输出写到磁盘上。
u010143774·2016-05-20 13:00

[置顶] MapReduce源码分析之Task中关于对应TaskAttempt存储Map方案的一些思考

    我们知道，MapReduce有三层调度模型，即Job——>Task——>TaskAttempt，并且：    1、通常一个Job存在多个Task，这些Task总共有MapTask和RedcueTask
lipeng_bigdata·2016-05-07 09:00

Yarn源码分析之参数mapreduce.job.reduce.slowstart.completedmaps介绍

     mapreduce.job.reduce.slowstart.completedmaps是MapReduce编程模型中的一个参数，这个参数的含义是，当MapTask完成的比例达到该值后才会为ReduceTask
lipeng_bigdata·2016-04-30 10:00

[置顶] Yarn源码分析之MRAppMaster：作业运行方式Local、Uber、Non-Uber

其中，    1、本地Local模式：通常用于调试；    2、Uber模式：为降低小作业延迟而设计的一种模式，所有任务，不管是MapTask，还是ReduceTask，均在同一个Container中顺序执行
lipeng_bigdata·2016-04-30 10:00

hive参数

mapred.job.queue.name队列名称内存相关：mapreduce.reduce.memory.mb每个ReduceTask需要的内存量(默认1024)mapreduce.map.memory.mb每个MapTask
纳兰清风·2016-04-20 15:00

hadoop2提交到Yarn： Mapreduce执行过程reduce分析3

ReduceTask.run方法开始和MapTask类似，包括initialize()初始化，根据情况看是否调用runJobC
zengmingen·2016-04-17 17:00

hadoop的map的数量

hadoop的map的数量1、maptask的并发数是由切片数量决定的，由多少个切片，就启动多少个maptask2、切片是一个逻辑的概念，指的就是文件中数据的偏移量范围3、切片的具体大小应该根据所处理的文件的大小来调整
china_demon·2016-04-13 22:00

Hadoop2.6.0官方MapReduce文档翻译 之 一

"MapReduce工作"（MapReducejob）通过许多完全并行的“map任务”（maptask），将输
Veechange·2016-04-10 18:00

shuffle 过程map与reduce交换数据过程的关键

 Shuffle描述着数据从maptask输出到reducetask输入的这段过程。  
wtq1993·2016-04-10 09:00

Mapreduce排序

在Map阶段，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，但最终会合并成一个
play_chess_ITmanito·2016-04-07 20:00

MRv1和Yarn对比

     YARN并不是下一代MapReduce（MRv2），下一代MapReduce与第一代MapReduce（MRv1）在编程接口、数据处理引擎（MapTask和ReduceTask）是完全一样的，
Mr_YangFei·2016-03-29 11:00

Hadoop实战：*********MapReduce的性能调优（二）*********

Combiner可减少MapTask中间输出的结果，从而减少各个ReduceTask的远程拷贝数据量，最终表现为MapTask和R
yaoxiaochuang·2016-03-22 22:00

MapReduce性能调优记录

Map-Reduce运行原理图：MapSide1.从磁盘读取数据并分片默认每个block对应一个分片，一个maptask2.进行map处理运行自定义的map业务过程3.输出数据到缓冲区中map输出的数据并不是直接写入磁盘的
qq1010885678·2016-03-18 13:00

MapReducer之Mapper中的Split切片原理(即影响MapTask数目的原因)

今天看到有朋友问到了MapTask的相关问题,我觉得有必要发个博客结合源码整个解析一下.一、首先，我们看到Map运行的时候不同文件启动了不同数量的map任务，但是JOB中又没有设置map数量的配置，其实
ProgrammerJiang·2016-03-18 00:00

Hadoop的ChainMapper/ChainReducer

ChainMapper:/**TheChainMapperclassallowstousemultipleMapperclasseswithinasingle *Maptask. */ publicclassCha
baolibin528·2016-03-17 18:00

019_Map Task数目的确定和Reduce Task数目的指定

注意标题：MapTask数目的确定和ReduceTask数目的指定————自然得到结论，前者是后者决定的，后者是人为指定的。
YouxiBug·2016-03-15 10:00

mapreduce的shuffle，partition，combine

shuffle：是描述着数据从map端传输到reduce端的过程，而且我们知道的是hadoop的集群环境中，大部分maptask和reducetask是在不同的node上执行，主要的开销是网络开销和磁盘
silentwolfyh·2016-03-14 23:00

MapReduce:Shuffle过程的流程

Shuffle过程是MapReduce的核心，Shuffle描述着数据从maptask输出到reducetask输入的这段过程。
Mandylover·2016-03-04 13:17

MapReduce自定义二次排序流程

MapReduce处理数据的大概简单流程：首先，MapReduce框架通过getSplit方法实现对原始文件的切片之后，每一个切片对应着一个maptask，inputSplit输入到Map函数进行处理，
Mandylover·2016-03-04 13:16

2016-02-19

B.sw自动挂载可读写分区C.rw和ro读写权限和只读权限D.noautoMapreduce中的Combiner就是为了避免map任务和reduce任务之间的数据传输而设置的，Hadoop允许用户针对maptask
qq_17612199·2016-02-19 21:00

利用MapReduce求海量数据中最大的K个数

这里顺便提及一下，一个maptask就是一个进程。有几个maptask就有几个中间文件，有几个reducetask就有几个最终输出文件。好了，这就
javastart·2016-02-14 13:00

Hadoop中的KeyValueInputFormat

一：背景有时候，我们可以不以偏移量和行文本内容来作为数据源到MapTask的输入格式，而使用键值对的形式，使用KeyValueInputFormat就可以完成这种需求。
importdate·2016-01-31 18:00

Hadoop中的NLineInputFormat

也就是说，TextInputFormat当一行很长或分片很小时，获取的分片很可能只包含很少的K-V对，这样一个MapTask处理的K-V对就很少，这是不太理想的。
importdate·2016-01-31 18:00

Hadoop TextInputFormat源码分析

API，即org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.InputFormat)，提供以下两个功能：(1).数据切分：按照某个策略将输入数据切分成若干个split，以便确定MapTask
importdate·2016-01-31 18:00

MapReduce:Job性能调优总结

部分内容: ********************************* 硬件级别 提高磁盘IO的性能 noatime 我为两台slavesserver设置了noatime.vi/etc/fstab.maptask
longzhun·2016-01-27 12:00

MapReduce 图解流程超详细解答(2)-【map阶段】

article/details/50465626map任务：溢写阶段正如我们在执行阶段看到的一样，map会使用Mapper.Context.write()将map函数的输出溢写到内存中的环形缓冲区 (MapTask.MapOutputBuffer
MrCharles·2016-01-06 20:00

Hadoop读取环境变量及setup函数

在MapReduce中作业会被组织成MapTask和ReduceTask。每个Task都以
xztelecomlcs·2015-12-31 09:08

Hadoop读取环境变量及setup函数

在MapReduce中作业会被组织成MapTask和ReduceTask。每个Task都以
xztelecomlcs·2015-12-31 09:08

Hadoop读取环境变量及setup函数

在MapReduce中作业会被组织成MapTask和ReduceTask。每个Task都以
xztelecomlcs·2015-12-31 09:08

Hadoop 相关问题

1.MRJob输入非常多，启动map非常多，如何提高MapTask启动速度(附加条件：集群很空闲，资源多多)： 参考答案：    a.重写调度器算法，降低时间复杂度b.Out-of-boundheartbeat
梅里之巅·2015-12-25 16:00

MapReduce中TextInputFormat分片和读取分片数据源码级分析

API，即org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.InputFormat)，提供以下两个功能：(1)数据切分：按照某个策略将输入数据切分成若干个split，以便确定MapTask
代码浮生·2015-12-22 10:00

七:maptask并发数量决定机制

maptask数量决定机制--数据处理任务的分配机制分配机制定义在FileInputFileFormat类中分配的宗旨就是将block块数据进行"切分",每一片就交给一个maptask来处理第一种方式:
51zhangyanfeng·2015-12-18 01:43

Hadoop动态调整Map Task内存资源大小

前言我们都知道,在Hadoop中,一个Job的执行需要转化成1个个的Task去执行,在Task中,有会有2个类型,一个为MapTask,另一个就是ReduceTask.当然,这不是最底层的级别,在Task
qq_26562641·2015-12-17 17:00

MapReduce提交到Yarn上大体执行流程

runjarResouceManager会在一台节点NodeManager上先启动客户提交的wordcount.jar的主管进程MRAppMasster由主管进程(MRAppMasster)根据启动规则启动mapTask
51zhangyanfeng·2015-12-16 00:12

MapOutputBuffer理解的三重境界

作者：LubinLiu摘要MapOutputBuffer作为MapTask的内部类，是MR中二次排序非常重要的一环。本文从基本认识，到详细过程，再到源码级别，由浅入深的介绍了这个类。
ebay·2015-12-07 14:50

MapOutputBuffer理解的三重境界

作者：LubinLiu摘要MapOutputBuffer作为MapTask的内部类，是MR中二次排序非常重要的一环。本文从基本认识，到详细过程，再到源码级别，由浅入深的介绍了这个类。
·2015-12-07 14:00

Hadoop2.6.0学习笔记（七）MapReduce分区

MapReduce中maptask任务的数量是由spli分片决定，那么reducetask的数量由什么来确定的呢？就是这里要讨论的MapReduce分区。
luchunli1985·2015-12-05 19:31

Hadoop2.6.0学习笔记（七）MapReduce分区

MapReduce中maptask任务的数量是由spli分片决定，那么reducetask的数量由什么来确定的呢？就是这里要讨论的MapReduce分区。
luchunli1985·2015-12-05 19:31

Hadoop2.6.0学习笔记（七）MapReduce分区

MapReduce中maptask任务的数量是由spli分片决定，那么reducetask的数量由什么来确定的呢？就是这里要讨论的MapReduce分区。
luchunli1985·2015-12-05 19:31

MapReduce和YARN的关系

YARN并不是下一代MapReduce（MRv2），下一代MapReduce与第一代MapReduce（MRv1）在编程接口、数据处理引擎（MapTask和ReduceTask）是完全一样的，可认为MRv2
lqf1403·2015-11-30 21:00
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