ReduceTask

Hadoop分布式缓存(DistributedCache)

执行map或者reducetask的节点就可以在本地，直接用java的IO接口读取这些文
tswisdom·2015-08-28 17:00

Spark+Cassandra优化

问题1：reducetask数目不合适解决方案：需要根据实际情况调整默认配置，调整方式是修改参数spark.default.parallelism。
liyong1115·2015-06-04 16:00

Hadoop源代码分析（*IDs类和*Context类）

Task包括MapTask和ReduceTask，是MapReduce的Map操作和Reduce操作执行的地方。这中任务分布的方法比较类似于HDFS中NameNode和D
超人学院·2015-05-26 11:00

Hadoop源代码分析（*IDs类和*Context类）

Task包括MapTask和ReduceTask，是MapReduce的Map操作和Reduce操作执行的地方。这中任务分布的方法比较类似于HDFS中NameNode和D
超人学院66·2015-05-26 10:03

Hadoop源代码分析（*IDs类和*Context类）

Task包括MapTask和ReduceTask，是MapReduce的Map操作和Reduce操作执行的地方。这中任务分布的方法比较类似于HDFS中NameNode和D
超人学院66·2015-05-26 10:03

如何在多个Reduce Task间分配数据？

通过key，即相同key的数据被分配到同一个ReduceTask，但是一个ReduceTask上不保证只有一种key以上过程通过Hash函数完成原因很明显，如果相同key的数据不是被分配到同一个ReduceTask
DSLZTX·2015-05-22 16:00

MapReduce中Map Task和Reduce Task的数量

一、MapTask的数量一般通过Fileblocksize来控制，Filetotalsize/Fileblocksize的值一般就是MapTask的数量二、ReduceTask的数量可通过配置参数进行精确控制
AllInCode·2015-05-22 16:56

MapReduce中Map Task和Reduce Task的数量

一、MapTask的数量一般通过Fileblocksize来控制，Filetotalsize/Fileblocksize的值一般就是MapTask的数量二、ReduceTask的数量可通过配置参数进行精确控制
DSLZTX·2015-05-22 16:00

Hadoop源代码分析（MapTask）

接下来我们来分析Task的两个子类，MapTask和ReduceTask。MapTask的相关类图如下： MapTask其实不是很复杂，复杂的是支持MapTask工作的一些辅助类。
超人学院·2015-05-21 14:00

Hadoop源代码分析（MapTask）

接下来我们来分析Task的两个子类，MapTask和ReduceTask。MapTask的相关类图如下： MapTask其实不是很复杂，复杂的是支持MapTask工作的一些辅助类。
超人学院66·2015-05-21 11:00

Hadoop源代码分析（MapTask）

接下来我们来分析Task的两个子类，MapTask和ReduceTask。MapTask的相关类图如下： MapTask其实不是很复杂，复杂的是支持MapTask工作的一些辅助类。
超人学院66·2015-05-21 11:00

Hadoop源代码分析（MapTask）

接下来我们来分析Task的两个子类，MapTask和ReduceTask。MapTask的相关类图如下：MapTask其实不是很复杂，复杂的是支持MapTask工作的一些辅助类。
超人学院66·2015-05-21 11:00

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
liuxiao723846·2015-03-20 17:00

hadoop MapReduce - 从作业、任务（task）、管理员角度调优

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Redu
nysyxxg·2015-03-15 15:00

hadoop1.0和hadoop2.0的区别

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
zhangxiong0301·2015-03-10 14:00

【Hive五】HQL查询

查询语句关键字含义2.1LIMIT类似于MySQL的LIMIT，用于限定查询记录数 2.2WHERE类似于MySQL的WHERE，用于指定查询条件 2.3GROUPBY分组查询 2.4ORDERBY全局排序仅仅动一个reducetask
bit1129·2015-03-10 13:00

【Hive五】HQL查询

查询语句关键字含义2.1LIMIT类似于MySQL的LIMIT，用于限定查询记录数 2.2WHERE类似于MySQL的WHERE，用于指定查询条件 2.3GROUPBY分组查询 2.4ORDERBY全局排序仅仅动一个reducetask
bit1129·2015-03-10 13:00

【Hive五】HQL查询

查询语句关键字含义2.1LIMIT类似于MySQL的LIMIT，用于限定查询记录数 2.2WHERE类似于MySQL的WHERE，用于指定查询条件 2.3GROUPBY分组查询 2.4ORDERBY全局排序仅仅动一个reducetask
bit1129·2015-03-10 13:00

【Spark六十三】Hadoop MapReduce Task的进程模型与Spark Task的线程模型

Hadoop的MapReduce的MapTask和ReduceTask都是进程级别的；而SparkTask则是基于线程模型的。 
bit1129·2015-02-15 18:00

【Spark六十三】Hadoop MapReduce Task的进程模型与Spark Task的线程模型

Hadoop的MapReduce的MapTask和ReduceTask都是进程级别的；而SparkTask则是基于线程模型的。 
bit1129·2015-02-15 18:00

【Spark三十三】Spark Sort based Shuffle

1.N个partition，会产生N个MapTask，如果不指定ReduceTask的个数，那么默认情况下，ReduceTask个数也为N2.N个partition，即N个MapTask，同时有N个ReduceTask
bit1129·2015-01-29 21:00

【Spark三十三】Spark Sort based Shuffle

N个partition，会产生N个MapTask，如果不指定ReduceTask的个数，那么默认情况下，ReduceTask个数也为N 2.
bit1129·2015-01-29 21:00

spark内核揭秘-14-Spark性能优化的10大问题及其解决方案

问题1：reducetask数目不合适解决方案：需要根据实际情况调整默认配置，调整方式是修改参数spark.default.parallelism。
stark_summer·2015-01-26 11:00

Hadoop之自定义Partitioner函数

wordcount的例子中，只有一个ReduceTask。
liuyuan185442111·2015-01-24 20:00

spark内核揭秘-14-Spark性能优化的10大问题及其解决方案

问题1：reducetask数目不合适解决方案：需要根据实际情况调整默认配置，调整方式是修改参数spark.default.parallelism。
stark_summer·2015-01-22 10:00

hadoop patition 分区简介和自定义

  0简介：0)类比于新生入学，不同的学生实现分配好了宿舍，然后进入到不同的宿舍(reducetask)如果map发送来的数据量太大，意味着这些数据都到这个默认reduce节点执行，没有发挥reduce
chengjianxiaoxue·2014-12-10 11:00

Hadoop map和reduce数量估算

Hadoop在运行一个mapreduce job之前，需要估算这个job的maptask数和reducetask数。
·2014-12-02 15:00

大数据框架hadoop的作业提交过程

作业初始化的主要工作是根据输入数据量和作业配置参数将作业分解成若干个MapTask以及ReduceTask，并添加到相关数据结构中，以等待后续被高度执行。
seandeng888·2014-12-02 09:00

MapReduce源码分析之架构分析1

至于MapTask/ReduceTask的原理分析，JobTra
wangjin161·2014-11-11 15:00

mapreduce核心Shuffle过程

2.maptask与reducetask的执行是否在不同的节点上？3.Shuffle产生的意义是什么？4.每个maptask都有
东方神剑·2014-11-09 18:00

spark shuffle

每个ReduceTask从每个MapTa
breeze_lsw·2014-11-08 11:20

spark shuffle

每个ReduceTask从每个MapTa
lsshlsw·2014-11-08 11:00

Hadoop如何计算map数和reduce数(hive,hbase)

Hadoop在运行一个mapreducejob之前，需要估算这个job的maptask数和reducetask数。
mlljava1111·2014-10-13 22:00

hadoop的jvm重用

1 先让我们分析task在hadoop中Tasktracker的运行过程：我们知道每个job都是分割成多个task(由maptask和reducetask组成)来完成的,而每个task又是由TaskLauncher
hao707822882·2014-10-13 14:00

【Hadoop】MapReduce笔记（三）：MapReduce的Shuffle和Sort阶段详解

即是说：Shuffle过程横跨 map和reduce两端，中间包含 sort阶段，就是数据从 maptask 输出到reducetask输入的这段过程。
DianaCody·2014-09-23 20:00

MapReduce - 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
张哲BJUT·2014-09-22 12:40

MapReduce - 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Re
Crazy__Programmer·2014-09-22 12:00

Hadoop性能调优--用户角度

程序编写规范（1）设置Combiner如果是一大批MR程序，如果可以设置一个Combiner，Combiner可减少MapTask中间输出结果，从而减少各个ReduceTask的远程拷贝数据量，最终表现为
u013361361·2014-09-10 06:00

Hadoop性能调优--用户角度

程序编写规范（1）设置Combiner如果是一大批MR程序，如果可以设置一个Combiner，Combiner可减少MapTask中间输出结果，从而减少各个ReduceTask的远程拷贝数据量，最终表现为
u013361361·2014-09-09 22:00

[置顶] MapReduce - 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Re
Crazy__Programmer·2014-09-03 16:00

MRv1的新旧API分别与MRv2的API兼容性分析

1.基本概念   MRv1是Hadoop1.X中的MapReduce实现，它由编程模型（新旧编程接口）、运行时环境（由JobTracker和TaskTracker组成）和数据处理引擎（MapTask和ReduceTask
zolalad·2014-09-01 16:00

搭建yarn(hadoop-2.2.0)环境详细过程

答：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
dwzone·2014-08-02 00:00

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
张哲BJUT·2014-07-13 21:29

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)
Crazy__Programmer·2014-07-13 21:00

Mapreduce执行过程分析(基于Hadoop2.4)——(三)

YarnChild.main()—>ReduceTask.run()。
can007·2014-07-10 23:00

Hadoop中的DistributedCache

分布式缓存在MapReduce中称之为DistributedCache，它可以方便maptask之间或者reducetask之间共享一些信息，同时也可以将第三方包添加到其classpath路径中去。
nysyxxg·2014-07-06 17:00

[置顶] Map/Reduce Task 远程调试详解

MapTask和ReduceTask都是TaskTracker的Child进程，MapTask,ReduceTask和TaskTracker是彼此完全独立的JVM。
gjt19910817·2014-06-17 22:00

Hadoop MapReduce之ReduceTask任务执行（四）：排序与合并

 上一篇讲了reduce如何把map输出下载到本地的过程，这个过程中包含了文件合并操作，本文主要讲reduce的下一个阶段：排序。reduce端的合并单位是Segment，在对Segment合并的过程中就已经实现排序了，大家如果对Oracle比较熟悉的话，这种合并排序的方式就容易理解了，对于两个排序好的数组，每次取其中的最小值，那么结果就是一个大的有序数组，这就是merge的基本原理，当然在Had
gjt19910817·2014-06-17 03:00

Hadoop MapReduce之ReduceTask任务执行（三）：Merger线程分析

ReduceTask.java2699行
gjt19910817·2014-06-17 02:00

Hadoop MapReduce之ReduceTask任务执行（二）：GetMapEventsThread线程

reduce任务为获得map的输出要和TaskTracker通信以获得map的完成情况，负责这个工作的是GetMapEventsThread。线程运行时会通过TT的代理调用TaskUmbilicalProtocol协议的getMapCompletionEvents来获得MapTaskCompletionEventsUpdate，该返回数据总包含了最新map任务的完成状态：SUCCEEDEDFAIL
gjt19910817·2014-06-17 01:00
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