背景通常在执行HIVE sql,都会控制map 、reduce 个数在一个合理的范围,避免过多的资源浪费。由于hadoop 的每个任务在初始化是都需要一定时间,因此理想状态每个map 执行时间至少超过一分钟。一、Hive input.format查看集群hive 默认input.formathive> set hive.input.format;
hive.input.format=org.
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2023-09-25 12:39:04
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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)",是它们的主要思想,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
Mapper任务的执行过程 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任务的处理过程又可以分为以下几个阶段:第一阶段是Reducer任务会主动从Mapper任务复制其输出的键值对。Mapper任务可能会有很多,因此Reducer会复制多个Mapper的输出。第二阶段是把复制到Re
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2023-07-12 13:58:44
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目录1. MapReduce2. 编程模型3. 实现机制4. 容错5. 案例分析1. MapReduce是一种处理海量数据的并行编程模式,用于大规模数据集(通常大于1TB)的并行计算。Map(映射)、Reduce(化简)的概念和主要思想,都是从函数式编程语言和矢量编程语言借鉴来的。正是由于MapReduce有函数式和矢量编程语言的共性,使得这种编程模式特别适合非结构化和结构化的
在大数据处理上,MapReduce可以说是非常具备代表性的一代框架,尤其是在以Hadoop为首的离线批处理框架当中,MapReduce是核心的数据处理引擎,而随后的Spark其实也是在MapReduce基础之上发展而来的。今天的大数据入门分享,我们就主要来讲讲MapReduce核心架构。MapReduce支持大规模数据集的处理,主要的思想是分布式并行计算,通过将大的任务进行拆分,小任务并行计算,大
什么是HiveHive是建立在Hadoop上的数据仓库基础构架。它提供了一系列的工具,可以用来进行数据提取转化加载,可以简称为ETL。Hive 定义了简单的类SQL查询语言,称为HQL,它允许熟悉SQL的用户直接查询Hadoop中的数据,同时,这个语言也允许熟悉MapReduce的开发者开发自定义的mapreduce任务来处理内建的SQL函数无法完成的复杂的分析任务。Hive中包含的有SQL解析引
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2023-07-13 15:37:48
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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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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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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
一、输入格式(1)输入分片记录①JobClient通过指定的输入文件的格式来生成数据分片InputSplit;②一个分片不是数据本身,而是可分片数据的引用;③InputFormat接口负责生成分片;源码位置:org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input包(新) &
map和reduce两个词没有什么意义,hadoop的分布式计算框架分为两个阶段,第一个是map阶段,第二个是reduce阶段。map阶段负责对输入文件进行切分处理,然后汇总再分组给reduce进行处理,以达到高效的分布式计算效率 Key Word:分布式计算、并行计算Map/Reduce是一个聚合工具。比如SQL和mongodb的group(by),count distinct等都是聚合命令。
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2023-07-12 02:26:55
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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
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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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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Hive的基本概念1. 什么是HiveHive:由Facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计。 Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张表,并提供类SQL查询功能。 本质是:将HQL转化成MapReduce程序Hive处理的数据存储在HDFS Hive分析数据底层的实现是MapReduce 执行程序运行在Yarn上1.2. Hive的优缺点1.2.1
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2023-07-12 17:05:24
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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
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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