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
前提:map阶段已经合并成大文件存入到磁盘中1.Reduce发送拷贝请求到Map端2.Reduce加载环形缓冲区中3.达到一定的阈值(默认0.8)写出一个小文件4.小文件达到一定的个数进行合并5.将最终的结果传送给reduce输出到HDFS...
原创
2021-12-29 14:44:52
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前提:map阶段已经合并成大文件存入到磁盘中1.Reduce发送拷贝请求到Map端2.Reduce加载环形缓冲区中3.达到一定的阈值(默认0.8)写出一个小文件4.小文件达到一定的个数进行合并5.将最终的结果传送给reduce输出到HDFS...
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2022-02-16 16:16:06
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在mongoDB的MapReduce操作中，map函数产生一些列中间数据，这些中间数据是key/value的集合。reduce函数收集具有相同中间key值的value值，合并这些value值，形成一个较小的value值的集合。 一个MongDB的MapReduce执行的过程如下所示。 在这个MapReduce操作中，首先通过query筛选出了一部分的数据，然后对着一部分的数据进行map操作，输
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2023-08-26 08:45:01
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1. Shuffle：MapReduce的计算模型主要分为三个阶段，Map， shuffle， Reduce。 Map负责数据的过滤，将文件中的数据转化为键值对，Reduce负责合并将具有相同的键的值进行处理合并然后输出到HDFS。 为了让Reduce可以并行处理map的结果，必须对Map的输出进行一定的排序和分割，然后交个Reduce，这个过程就是Shuffle。官方给的图如下： 在
一、MapReduce的概念MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念"Map（映射）"和"Reduce（归约）"，和它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。它极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在分布式系统上。 当前的软件实现是指定一个Map（映射）函数，用来把一组键值对映射成一组新的键值对
MapReduce计数器（Counter）是用来记录job的执行进度和状态的。它的作用可以理解为日志。我们通常可以在程序的某个位置插入计数器，用来记录数据或者进度的变化情况，它比日志更便利进行分析。 计数器为我们提供一个窗口，用于观察 MapReduce Job 运行期的各种细节数据。对MapReduce性能调优很有帮助，MapReduce性能优化的评估大部分都是基于这些 Counter 的数值
1、map端join算法实现1.1、原理阐述适用于关联表中有小表的情形；可以将小表分发到所有的map节点，这样，map节点就可以在本地对自己所读到的大表数据进行join并输出最终结果，可以大大提高join操作的并发度，加快处理速度。1.2、实现示例先在mapper类中预先定义好小表，进行join。引入实际场景中的解决方案：一次加载数据库或者用distributedcache。public clas
1.设置Map个数map个数无法直接设置，只能通过设置切片大小来间接增大或减小map个数首先需要明白两个参数的含义mapred.min.split.size：这个参数指定了切片的最小大小，它决定了文件是否需要切片。如果文件大小小于这个值，则不会进行切片。默认值为1字节，但设置过小会导致处理速度变慢。mapred.max.split.size：这个参数指定了切片的最大大小。当文件大于这个值时，会被分
文章目录MapReduce工作原理流程简介 MapReduce工作原理流程简介 在MapReduce整个过程可以概括为以下过程：输入 --> map --> shuffle --> reduce -->输出输入文件会被切分成多个块，每一块都有一个map taskmap阶段的输出结果会先写到内存缓冲区，然后由缓冲区写到磁盘上。默认的缓冲区大小是100M，溢出的百分比是0.8
1. 问题描述 当在hadoop集群提交mapreduce作业时，map 和 reduce 的个数是如何计算的？ 2. map个数的计算 2.1 map个数的计算和分片大小（splitSize）是有关系的,所以我们先看看splitSize的计算公式： long splitSize = Math.max(minSize, Ma
摘要：文章仅供学习交流，也是自己对学习知识的一种梳理；学习分三步：为什么用，怎么用，最后就是拔高，擅于使用，也就是所谓的精通！MAPREDUCE原理篇（1）Mapreduce 是一个分布式运算程序的编程框架，使用户开发“基于hadoop的数据分析应用”的核心框架；Mapreduce 核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带的默认组件整合成一个完整的分布式运算程序，并运行在一个hadoop集群上；为
MapReduce一、MapReduce概述MapReduce是一个分布式运算程序的编程框架，是基于Hadoop的数据分析计算的核心框架。MapReduce处理过程为两个阶段：Map和Reduce。Map负责把一个任务分解成多个任务；Reduce负责把分解后多任务处理的结果汇总。MapReduce优点MapReduce易于编程它简单的实现一些接口，就可以完成一个分布式程序，这个分布式程序可以分布到
上篇博客已经说过，会将代码进行优化，并通过TreeMap进行排序实现，现在简单说明一下代码的思路。 项目以上传到github：https://github.com/yandashan/MapReduce_Count2.git 这次的代码是根据课程的id进行排序的，map的流程和普通的WordCount流程差不多，只是实现了在分割数据时对数据的读取和分割功能，然后在r
优化其中一项是在Reduce阶段，设置Map和Reduce共享，锁使用的参数就是调整slowstart.completedmaps,官方文档中显示默认值为0.05官方文档截图：2.7.2版本此参数的意义是当MapTask完成的比例达到该值后才会为Reduce Task申请资...
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2022-09-02 18:22:04
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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
调优手段
（1）利用列裁剪
当待查询的表字段较多时，选取需要使用的字段进行查询，避免直接select *出大表的所有字段，以免当使用Beeline查询时控制台输出缓冲区被大数据量撑爆。
（2）JOIN避免笛卡尔积
JOIN场景应严格避免出现笛卡尔积的情况。参与笛卡尔积JOIN的两个表，交叉关联后的数据条数是两个原表记录数之积，对于JOIN后还有聚合的场景而言，会导致reduce端处理的数据
一、为什么是MapReduce?世间的计算无非就两种形式——Map & Reduce，而Reduce 又依赖 Map实现Map: 以一条记录为单位做映射，只关心一条记录中的某个字段。它是一种映射，将数据映射为kv的形式，相同的key为一组。一条记录可以转化为另一条或另N条记录。Reduce: 以一组数据为单位做计算。在Reduce方法内按要求迭代计算这一组数据。MapReduc
参考了一个博客：https://www.liangzl.com/get-article-detail-131008.html做法是建一个writable的bean，用来装载值对于不同类型的表，通过FileInputFormat.setInputPaths(job,input);方法读取一批文件，根据文件名来判断是哪个表。JoinBeanimport org.apache.hadoop....
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2021-08-04 10:31:38
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1.计数器在MR作业中内置计数器，统计任务状态，用户可以自定义计数器以实现统计目的，这块比较简单，不是什么原理性的东西，直接略过2.排序排序是MR中比较核心的问题，MR中数据是通过排序来进行组织的。排序的效率直接影响着整个作业的运行效率i)部分排序 在Map任务执行完毕之后，写入到磁盘文件之前，对输出数据进行预排序。这样的排序是按照键进行字典排序而成，将键相同的数据组织到一起。预排序完成之后，将
