MapReduce框架的优势是可以在集群中并行运行mapper和reducer任务，那如何确定mapper和reducer的数量呢，或者说Hadoop如何以编程的方式控制作业启动的mapper和reducer数量呢？在《Hadoop-2.4.1学习之Mapper和Reducer》中曾经提及建议reducer的数量为(0.95~1.75 ) * 节点数量 * 每个节点上最大的容器数，并可使用方法
基于org.apache.hadoop.mapreduce包新版API一、Map1、Map个数的确定map的个数等于split的个数。我们知道，mapreduce在处理大文件的时候，会根据一定的规则，把大文件划分成多个，这样能够提高map的并行度。 划分出来的就是InputSplit，每个map处理一个InputSplit.因此，有多少个InputSplit，就有多少个map数。2、谁负责划分sp
18-Hadoop MapReduce 原理 分区介绍之前写的手机流量统计的程序，输出文件只有一个现在只是简单的在Driver类中写上一句话，让ReducerTask的个数是2job.setNumReduceTasks(2);19-Hadoop MapReduce 原理 分区 设置reduce个数实现分区效果ReduceTask的数量默认不设置就是=1数据从Map写出去的，进入到环形缓冲区的时候，需要用到
原创
2022-11-18 09:15:44
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1. Hive自己如何确定reduce数：reduce个数的设定极大影响任务执行效率，不指定reduce个数的情况下，Hive会猜测确定一个reduce个数，基于以下两个设定：hive.exec.reducers.bytes.per.reducer（每个reduce任务处理的数据量，默认为1000^3=1G） hive.exec.reducers.max（每个任务最大的reduce数，默认为999
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2023-07-20 22:08:19
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在hadoop中当一个任务没有设置的时候，该任务的执行的map的个数是由任务本身的数据量决定的，具体计算方法会在下文说明；而reduce的个数hadoop是默认设置为1的。为何设置为1那，因为一个任务的输出的文件个数是由reduce的个数来决定的。一般一个任务的结果默认是输出到一个文件中，所以reduce的数目设置为1。那如果我们为了提高任务的执行速度如何对map与reduce的个数来进行调整那。
原创
2016-04-03 14:07:33
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首先先要说明我的系统的一个配置主机名主机IPV4地址配置hadoop001192.168.120.100RecourceManager、NodeManager、DateNode、NameNodehadoop002192.168.120.101NodeManager、DateNode、SecondaryNameNodehadoop003192.168.120.102NodeManager、DateN
1、参数变更1.x 参数名 2.x 参数名 mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum mapreduce.tasktracker.reduce.tasks.maximummapred.reduce.tasks mapreduce.job.reduces 2、参数
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2018-02-03 20:02:00
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map和reduce是hadoop的核心功能，hadoop正是通过多个map和reduce的并行运行来实现任务的分布式并行计算。如果将map和reduce的数量设置为1，那么用户的任务就没有并行执行，但是map和reduce的数量也不能过多，数量过多虽然可以提高任务并行度，但是太多的map和reduce也会导致整个hadoop框架因为过度的系统资源开销而使任务失败。所以用户在提交map/redu
HDFS简介HDFS(HadoopDistributedFileSystem)即hadoop分布式文件存储系统。原理 将大文件、大批量文件，分布式存储在大量服务器上，以便采取分而治之的方式对海量数据进行分析。重要概念
文件切块：HDFS中的文件在物理上是分块存储的，block的大小可以通过配置参数自己设置。副本：datanode是HDFS集群的从节点，每个block可以在多个datanode
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2023-07-12 15:08:24
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在大数据中，最常见的一种思想就是分治，我们可以把大的文件切割划分成一个个的小的文件，这样每次操作一个个小的文件就会很容易了，同样的道理，在hive当中也是支持这种思想的，就是我们可以把大的数据，按照每天或者每小时切分成一个个小的文件，这样去操作小的文件就会容易很多了。
原创
2022-06-30 08:53:00
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一. FSImage作用加载硬盘镜像文件fsimage到内存。加载硬盘日志文件edits到内存。这个本来是类FSEditlog的事情，但是是由FSImage负责调用。保存内存中文件层次结构到硬盘文件fsimage中。保存内存中操作日志到硬盘文件edits上。按照对应关系，觉得是应该有这么一步吧。但遗憾的告诉你，这一步在整个文件系统中不存在。也就是FSImage可以分为内存和硬盘的，而ed
hadoop 基础：hadoop的核心是应该算是map/reduce和hdfs，相当于我们要处理一个大数据的任务（并且前提是我们只采用普通的PC服务器），那么完成这个任务我们至少做两件事情，一件是有一个环境能够存储这个大数据（即hdfs），另外一件就是有一个并发的环境处理这些大数据（即map/reduce）。• map/reduce计算模型：map/reduce理解为一个分布式计算框架，它由Job
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2023-09-22 13:26:27
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目录shuffle为什么要有shuffleshuffle分类Shuffle WriteShuffle Readshuffle可能会面临的问题HashShuffle优化解决问题reduce分区数决定因素SortShuffle shuffle为什么要有shuffleshuffle：为了让相同的key进入同一个reduce 每一个key对应的value不一定都在同一个分区中，也未必都在同一个节点上，而
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2023-09-07 17:00:25
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map和reduce是hadoop的核心功能，hadoop正是通过多个map和reduce的并行运行来实现任务的分布式并行计算，从这个观点来看，如果将map和reduce的数量设置为1，那么用户的任务就没有并行执行，但是map和reduce的数量也不能过多，数量过多虽然可以提高任务并行度，但是太多的map和reduce也会导致整个hadoop框架因为过度的系统资源开销而使任务失败。所以用户在提交m
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2023-09-20 07:14:30
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写在前面：1个hadoop集群 可以提供的map和reduce资源（可称为“插槽”）个数是 固定的。因此如果某个大job消耗完所有的插槽，会导致 其他job无法执行。故，有必要设置 hive.exec.reducers.max来组织某个查询消耗太多的资源。1）计算reducer个数。 hive时按照 输入的数据量大小 来确定reducer个数的。 举例：情况1:当输入表的大小可以确定时。 hive
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2023-07-12 21:30:29
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map和reduce是hadoop的核心功能，hadoop正是通过多个map和reduce的并行运行来实现任务的分布式并行计算，从这个观点来看，如果将map和reduce的数量设置为1，那么用户的任务就没有并行执行，但是map和reduce的数量也不能过多，数量过多虽然可以提高任务并行度，但是太多的map和reduce也会导致整个hadoop框架因为过度的系统资源开销而使任务失败。所以用户在提交
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2023-09-01 08:20:07
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1基本概念1.1什么是Spark Spark是一种计算框架，是与mapreduce不一样的计算框架。他与Hadoopmapreduce相比具有以下优势：1） Spark通过将中间结果缓存在内存，而不是磁盘，因此很适合于多阶段的作业，如需多次迭代的机器学习。而mapreduce则将中间结果每次都
map 把Job分割成map和reduce 合理地选择Job中 Tasks数的大小能显著的改善Hadoop执行的性能。增加task的个数会增加系统框架的开销，但同时也会增强负载均衡并降低任务失败的开销。一个极 端是1个map、1个reduce的情况，这样没有任务并行。另一个极端是1,000,000个map、1,000,000个reduce的情况，会由于 框架的开销过大而使得系统资源耗
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2023-07-25 00:28:50
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shuffle and sort
MR 框架保证：每个 reducer 的输入都是按照 key 键排过序的。
shuffle：将map输出结果送到reducer和排序的功能。
1） map：每个map task将结果输出到环形内存缓冲区，当到达一定阈值，则启动一个后台进程将缓存中的数据 1: 按照 reduce 阶段 reducer 的个数将数据分区，然后在每个分区里面的
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
