目录压缩和存储Hadoop压缩配置MR支持的压缩编码压缩参数配置开启Map输出阶段压缩（MR引擎）开启reduce输出阶段压缩文件存储格式列式存储和行式存储TextFileParquetOrc存储和压缩结合测试存储和压缩压缩和存储Hadoop压缩配置MR支持的压缩编码压缩格式算法文件扩展名是否可切分gzipDEFLATE.gz否snappysnappy.snappy否DEFLATEDEFLATE.
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2024-02-20 10:41:45
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1. 内存hadoop为各个守护进程（namenode,secondarynamenode,jobtracker,datanode,tasktracker）统一分配的内存在hadoop-env.sh中设置，参数为HADOOP_HEAPSIZE，默认为1000M。大部分情况下，这个统一设置的值可能并不适合。例如对于namenode节点，1000M的内存只能存储几百万个文件的数据块的引用。如果我想单独
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2023-07-04 14:44:35
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参数：io.sort.mb（default 100）当map task开始运算，并产生中间数据时，其产生的中间结果并非直接就简单的写入磁盘。而是会利用到了内存buffer来进行已经产生的部分结果的缓存，并在内存buffer中进行一些预排序来优化整个map的性能。每一个map都会对应存在一个内存buffer,map会将已经产生的部分结果先写入到该buffer中，这个buffer默认是100MB大小，
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2024-03-11 14:43:21
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# 实现Hadoop MapReduce Map的内存设置教程
## 一、整体流程
```mermaid
erDiagram
MAP设置流程 {
|步骤1| 开始
|步骤2| 检查Map任务的内存设置
|步骤3| 修改mapreduce.map.memory.mb参数
|步骤4| 重启Hadoop集群
|步
原创
2024-06-07 04:45:45
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一、背景
HADOOP的配置优化，涉及到多方面，本部分主要针对HADOOP集群的配置优化进行汇总，以供参考。
二、配置
1、hdfs-site.xml配置文件
1)、dfs.block.size：块大小的设置，也就是说文件按照多大的size 来切分块。
一般来说，块的大小也决定了你map 的数量。举个例子：我现在有一个1T 的文件，如果我的块si
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2023-12-21 03:00:52
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一. 手动计算YARN和MapReduce内存配置设置YARN和MapReduce的总可用RAM应考虑保留内存。Reserved Memory是系统进程和其他Hadoop进程（例如HBase）所需的RAM。1. 保留内存保留内存=为堆栈内存保留+为HBase内存保留（如果HBase在同一节点上）保留的内存建议:每个节点的总内存推荐的预留系统内存推荐的预留HBase内存4GB1GB1GB8GB2GB
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2023-11-12 14:59:34
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map端的调优属性属性名称类型默认值说明mapreduce.task.io.sort.mbint100排序map输出时所使用的内存缓冲区大小，单位：Mmapreduce.map.sort.spill.percentfloat0.80map输出内存缓冲和用来开始磁盘溢出写过程的记录边界索引二者的比值mapreduce.task.io.sort.factorint10排序文件时的一次最多合并的流数ma
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2023-10-21 22:04:23
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Mapper的数量在默认情况下不可直接控制干预，因为Mapper的数量由输入的大小和个数决定。在默认情况下，最终input占据了多少block，就应该启动多少个Mapper。Mapper的数量在默认情况下不可直接控制干预，因为Mapper的数量由输入的大小和个数决定。在默认情况下，最终input占据了多少block，就应该启动多少个Mapper。如果输入的文件数量巨大，但是每个文件的size都小于
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2024-04-18 19:15:28
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MapTask运行内部原理当map task开始运算，并产生中间数据时，其产生的中间结果并非直接就简单的写入磁盘。这中间的过程比较复杂，并且利用到了内存buffer来进行已经产生的部分结果的缓存，并在内存buffer中进行一些预排序来优化整个map的性能。如上图所示，每一个map都会对应存在一个内存buffer（MapOutputBuffer，即上图的buffer in memory），map会将
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2023-12-18 07:01:12
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文章目录1. MapReduce 定义2. MapReduce 优缺点2.1 优点2.2 缺点3. MapReudce 核心思想4. MapReduce 进程5. 常用数据序列化类型6 .MapReduce 编程规范7. WordCount 案例操作7.1 需求7.2 需求分析7.3 编写程序 1. MapReduce 定义MapReduce 是一个分布式运算程序的编程框架，是基于 Hadoop
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2023-07-12 02:41:11
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# Hadoop内存溢出Map阶段解析
Hadoop是一个强大的分布式计算平台，广泛应用于大数据处理。然而，有时候在执行Map任务时，可能会遇到内存溢出的问题。本文将详细探讨Hadoop Map阶段内存溢出的原因及解决办法，并提供相应的代码示例。
## 什么是Map阶段？
Map阶段是Hadoop的MapReduce计算框架中的第一步，其主要任务是将输入数据分片，处理这些分片，并输出键值对。
# Hadoop中设置Map数量的详细指南
在大数据处理的生态系统中，Hadoop 是一个强大的工具。特别是在执行 MapReduce 作业时，合理设置 Map 的数量，可以显著提高作业的性能。本文将通过一个详细的流程图、类图以及代码示例，告诉你如何设置 Hadoop 中的 Map 数量。
## 步骤流程
| 步骤 | 操作 | 说明
原创
2024-10-05 03:46:54
104阅读
# Hadoop 设置内存
Hadoop是一个用于分布式存储和处理大规模数据的开源框架，它采用了HDFS（Hadoop分布式文件系统）进行数据存储，以及MapReduce进行数据处理。在Hadoop集群中，合理设置内存大小对于任务的执行效率至关重要。本文将介绍如何在Hadoop集群中设置内存，以提高任务执行效率。
## 内存设置
Hadoop中的内存设置主要包括两部分：Map任务的内存设置和
原创
2024-04-25 04:17:56
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hadooop提供了一个设置map个数的参数mapred.map.tasks，我们可以通过这个参数来控制map的个数。但是通过这种方式设置map的个数，并不是每次都有效的。原因是mapred.map.tasks只是一个hadoop的参考数值，最终map的个数，还取决于其他的因素。 为了方便介绍，先来看几个名词：block_size : hdfs的
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2023-07-03 15:53:15
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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
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2024-02-02 07:22:58
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前面我们使用HDFS进行了相关的操作，也了解了HDFS的原理和机制，有了分布式文件系统我们如何去处理文件呢，这就的提到hadoop的第二个组成部分-MapReduce。MapReduce充分借鉴了分而治之的思想，将一个数据的处理过程分为Map（映射）和Reduce（处理）两步。那么用户只需要将数据以需要的格式交给reduce函数处理就能轻松实现分布式的计算，很多的工作都由mapReduce框架为我
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2023-07-12 11:39:38
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Hadoop是Apache基金会旗下最知名的基础架构开源项目之一。自2006年诞生以来，逐步发展成为海量数据存储、处理最为重要的基础组件，形成了非常丰富的技术生态。作为国内顶尖的 Hadoop 开源生态技术峰会，第四届 China Apache Hadoop Meetup于 2022年9月24日在上海成功举办。围绕“云数智聚 砥柱笃行”的主题，来自华为、阿里、网易、字节跳动、bilibili、平安
hadoop集群内存设置
原创
2016-12-28 15:41:58
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# 如何设置Hadoop Datanode内存
## 1. 流程图
```mermaid
sequenceDiagram
小白->>经验丰富的开发者: 请求帮助设置Hadoop Datanode内存
经验丰富的开发者->>小白: 提供设置流程和代码示例
```
## 2. 设置步骤
| 步骤 | 操作 |
| ---- | --------------
原创
2024-05-08 07:35:39
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## Hadoop内存使用设置详解
Hadoop是一个用于分布式存储和处理大数据的开源框架，它将数据分布存储在集群中的多台服务器上，并通过MapReduce等计算模型进行处理。在Hadoop的运行过程中，内存的使用设置是非常重要的，可以有效提高作业的性能和稳定性。
### 为什么要设置Hadoop内存使用？
在Hadoop集群中，每个作业都需要占用一定的内存空间来存储数据和执行计算。如果内存
原创
2024-04-01 04:09:07
41阅读
