包括Mapper（Mapper类)阶段和Reducer(Reducer类)阶段，其中Map阶段和Reduce阶段都包含部分Shuffle阶段工作。 Map阶段block块切分成多个分片，每个输入分片会让一个map进程来处理任务: i. 初始化: 创建context，map.class实例，设置输入输出，创建mapper的上下文任务把分片传递给 TaskTrack
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2023-07-06 21:55:40
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一、调整hive作业中的map数1.通常情况下，作业会通过input的目录产生一个或者多个map任务。主要的决定因素有： input的文件总个数，input的文件大小，集群设置的文件块大小(目前为128M, 可在hive中通过set dfs.block.size;命令查看到，该参数不能自定义修改)
原创
2021-08-06 16:25:31
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优化做的好不好，决定你花钱的多少，资金有限的情况下，想要搭建一组性能不错的服务器，优化就显得格外重要了，那么本人总结了如下优化方案，供大家参考，欢迎大佬们留言讨论。MapReduce优化方法呢，主要从六个方面考虑：数据输入、Map阶段、Reduce阶段、IO传输、数据倾斜问题和常用的调优参数。我们逐个详细介绍一下：一丶数据输入：（针对大量小文件场景） &nb
MapReduce整体处理过程MapReduce是一种计算引擎，也是一种编程模型。MapReduce提供了两个编程接口，即Map和Reduce，让用户能够在此基础上编写自己的业务代码，而不用关心整个分布式计算框架的背后工作。这样能够让开发人员专注自己的业务领域，但如果发生Map/Reduce业务代码以外的性能问题，开发人员通常束手无策。 MapReduce会经历作业输入（In
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2023-08-18 22:59:00
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MapReduce是一种用于大规模数据处理的计算模型。其原理基于分布式计算，将大数据集分成小的数据块进行并行处理，并最终将结果汇总。MapReduce模型包含两个主要阶段：Map阶段和Reduce阶段。Map阶段：在Map阶段，输入数据被分割成多个数据块，并通过Map函数进行处理。Map函数将输入数据转换成键值对的形式，并将中间结果输出。Reduce阶段：在Reduce阶段，Map阶段的输出结果被
Mapreduce的过程整体上分为四个阶段：InputFormat 、MapTask 、ReduceTask 、OutPutFormat，当然中间还有shuffle阶段 读取（InputFormat）:我们通过在runner类中用 job.setInputPaths 或者是addInputPath添加输入文件或者是目录（这两者是有区别的）默认是FileInputFor
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2023-06-12 20:27:58
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MapReduce定义MapReduce是一种分布式计算模型，由Google提出，主要用于搜索领域，解决海量数据的计算问题.MapReduce是分布式运行的，由两个阶段组成：Map和Reduce，Map阶段是一个独立的程序，有很多个节点同时运行，每个节点处理一部分数据。Reduce阶段是一个独立的程序，有很多个节点同时运行，每个节点处理一部分数据。MapReduce框架都有默认实现，用户只需要覆盖
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2023-08-18 23:26:13
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Hive 常见面试题总结：1、Hive的HSQL转换为MapReduce的过程？1、HiveSQL ->AST(抽象语法树) -> QB(查询块) ->OperatorTree（操作树）->优化后的操作树->mapreduce任务树->优化后的mapreduce任务树2、请说明hive中 Sort By，Order By，Cluster By，Distrbute
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2023-07-14 23:38:25
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之前我们说过了MapReduce的运算流程，整体架构方法，JobTracker与TaskTracker之间的通信协调关系等等，但是虽然我们知道了，自己只需要完成Map和Reduce 就可以完成整个MapReduce运算了，但是很多人还是习惯用sql进行数据分析，写MapReduce并不顺手，所以就有了Hive的存在。首先我们来看看MapReduce是如何实现sql数据分析的。MapReduce实现
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2023-07-14 12:52:40
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mapreduce 和hive 的区别首先： 1.hive本身只是在hadoop map reduce 或者spark 计算引擎上的封装，应用场景自然更局限，不可能满足所有需求。有些场景是不能用hive来实现，就需要map reduce或者spark rdd编程来实现。 2.结构复杂的日志文件，首先要经过ETL处理（使用mapreduce），得到的数据再有hive处理比较合适。直接让hive处理结
文章目录1. 前言2. MapReduce工作流程3. MapReduce运行机制4. MapReduce流程处理4.1 MapReduce执行过程图4.2 Split阶段4.3 Map阶段4.4 Combiner阶段4.5 Shuffle阶段4.5.1 Shuffle的前半生4.5.2 Shuffle的后半生4.5.3 Shuffle的人生意义4.6 Reduce阶段5. 灵魂拷问5.1 当缓
MapReduce过程 MapReduce是采用一种分而治之的思想设计出来的分布式计算框架，它由两个阶段组成：map阶段和reduce阶段。在map阶段中： 首先读取HDFS中的文件，每个文件都以一个个block形式存在，block中的数据会被解析成多个kv对，然后调用map task的map方法；map方法对接收到的k
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2023-09-08 11:47:00
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1：最简单的过程： map - reduce2：定制了partitioner以将map的结果送往指定reducer的过程： map - partition - reduce3：增加了在本地先进性一次reduce（优化） map - combin(本地reduce) - partition - reduce 基本上，一个完整的mapreduce过程可以分为以上3中提到的4个步骤，下面
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2023-07-12 18:46:42
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1.任务调度任务调度是hadoop中重要的环节1.计算方面，hadoop会将任务分配给空闲机器，使所有的任务能公平地分享系统资源。2.I/O数据流方面，会尽量将map任务分配给InputSplit所在的机器，减少I/O操作。2.数据预处理与InputSplit的大小1.mapredue适合处理少量的大数据，所以提交任务时可以对预处理数据进行合并以提高执行效率。2.如果一个map执行速度快，当一个m
一、MapReduce执行过程MapReduce运行时，首先通过Map读取HDFS中的数据，然后经过拆分，将每个文件中的每行数据分拆成键值对，最后输出作为Reduce的输入，大体执行流程如下图所示： 整个流程图具体来说：每个Mapper任务是一个java进程，它会读取HDFS中的文件，解析成很多的键值对，经过我们覆盖的map方法处理后，转换为很多的键值对再输出，整个Mapper任务的
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2023-08-18 22:26:54
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1.MapReduce简介MapReduce是一种分布式计算模型.是由Google提出的,主要是解决海量数据的计算。MapReduce主要分为两个阶段:Map和Reduce,用户只需实现map()和reduce()即可实现分布式计算.2.MapReduce实现流程3.MapReduce原理解析:1.阶段是Map阶段: 1.1 读取HDFS中的文本.将每一行都解析成一个个<k,v&
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2023-07-20 19:58:46
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优化 Map阶段 增大环形缓冲区大小。由100m扩大到200m 增大环形缓冲区溢写的比例。由80%扩大到90% 减少对溢写文件的merge次数。（10个文件，一次20个merge） 不影响实际业务的前提下，采用Combiner提前合并，减少 I/O。 Reduce阶段 合理设置Map和Reduce数 ...
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2021-09-24 20:05:00
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本来是要整合一下flume和kafka的，结果可能因为配置的问题没成功，等搞定了再写，先了解下pig什么是Apache Pig？Apache Pig是MapReduce的一个抽象。它是一个工具/平台，用于分析较大的数据集，并将它们表示为数据流。Pig通常与 Hadoop 一起使用；我们可以使用Apache Pig在Hadoop中执行所有的数据处理操作。要编写数据分析程序，Pig
MapReduce是大数据分布式计算框架，是大数据技术的一个核心。它主要有两个函数，Map() 和 Reduce()。直接使用MapReduce的这两个函数编程有些困难，所以Facebook推出了Hive。Hive支持使用 SQL 语法来进行大数据计算，比如说你可以写个 Select 语句进行数据查询，然后 Hive 会把 SQL 语句转化成 MapReduce
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2023-07-12 09:58:08
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本帖最后由 fc013 于 2016-12-3 19:42 编辑问题导读：1.什么是Hive?2.MapReduce框架实现SQL基本操作的原理是什么?3.Hive怎样实现SQL的词法和语法解析?Hive是基于Hadoop的一个数据仓库系统，在各大公司都有广泛的应用。美团数据仓库也是基于Hive搭建，每天执行近万次的Hive ETL计算流程，负责每天数百GB的数据存储和分析。Hive的稳定性和性能
