接上一篇元数据更新及日志写入情景分析：通过Mkdir操作来分析元数据日志写入的过程 1. mkdir操作由客户端发起，具体实现调用DFSClient.java中的mkdirs方法 mkdirs又通过RPC远程调用NameNode所实现的Mkdirs接口 2. NameNode的mkdirs方法调用了类FSNamesystem的mkdirs方法 3. FSNamesy
Hadoop源代码学习（完整版） Hadoop源代码分析（一）
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经济不行啦，只好潜心研究技术。 Google的核心竞争技术是它的计算平台。Google的大牛们用了下面5篇文章，介绍了它们的计算设施。 GoogleClu
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2024-05-23 12:29:51
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接下来我们来分析Task的两个子类，MapTask和ReduceTask。MapTask的相关类图如下： MapTask其实不是很复杂，复杂的是支持MapTask工作的一些辅助类。MapTask的成员变量少，只有split和splitClass。我们知道，Map的输入是split，是原始数据的一个切分，这个切分由org.apache.hadoop.mapred.InputSplit的子类
原创
2015-05-21 11:55:00
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以下所有案例源代码地址：案例源代码 文章目录1. 求每月最高温度的两天2. 好友推荐3. PageRank算法4. TFIDF词频逆文件频率5. itemCF6. 小结 1. 求每月最高温度的两天在一组含有时间年月日时分秒以及此时温度的数据中，通过hadoop的map&reduce取出一个月中温度最高的两个数据。 数据如下：1949-10-01 14:21:02 34c
1949-10-
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2023-08-31 08:30:28
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有了上面Mapper输出的内存存储结构和硬盘存储结构讨论，我们来细致分析MapOutputBuffer的流程。首先是成员变量。最先初始化的是作业配置job和统计功能reporter。通过配置，MapOutputBuffer能够获取本地文件系统（localFs和rfs），Reducer的数目和Partitioner。
SpillRecord是文件spill.out{spill号}.index在
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2016-04-01 21:31:00
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MapTask执行通过执行.run方法：1.生成TaskAttemptContextImpl实例，此实例中的Configuration就是job本身。2.得到用户定义的Mapper实现类，也就是map函数的类。3.得到InputFormat实现类。4.得到当前task相应的InputSplit.5....
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2015-07-25 08:02:00
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MapReduce 计算框架一种分布式计算框架，解决海量数据的计算问题MapReduce将整个并行计算过程抽象到两个函数Map(映射)：对一些独立元素组成的列表的每一个元素进行指定的操作，可以高度并行。Reduce(化简 归约)：对一个列表的元素进行合并。一个简单的MapReduce程序只需要指定map()、reduce()、input和output，剩下的事由框架完成。MR的由来Ma
接着（一）
UNIXProcess调用系统bash程序，以org.apache.hadoop.mapred.Child为Mainclass来执行。
Child会根据Task的类型执行MapTas
原创
2013-04-28 18:10:44
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接下来讨论的是key，value的输出，这部分比较复杂，不过有了前面kvstart，kvend和kvindex配合的分析，有利于我们理解返部分的代码。输出缓冲区中，和kvstart，kvend和kvindex对应的是bufstart，bufend和bufmark。这部分还涉及到变量bufvoid，用与表明实际使用的缓冲区结尾（见后面BlockingBuffer.reset分析），和变量bufmar
原创
2015-06-03 11:44:20
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MapTask工作机制 MapTask工作机制如图4-12所示。 图4-12 MapTask工作机制 （1）Read阶段：MapTask通过用户编写的RecordReader，从输入InputSplit中解析出一个个key/value。 （2）Map阶段：该节点主要是将解析出的key/value交给
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2020-07-19 20:13:00
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流程解释： 以wordcount为例，假设有5个map和3个reduce：map阶段1、在map task执行时，它的输入数据来源于HDFS的block，当然在MapReduce概念中，map task只读取split。Split与block的对应关系可能是多对一，默认是一对一。 2、在经过mapper的运行后，我们得知mapper的输出是这样一个key/value对： key是“hello”，
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2023-10-09 07:53:05
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MapReduce整个工作流程：一、MapTask阶段（1）Read 阶段：Map Task 通过用户编写的 RecordReader，从输入 InputSplit 中解析出一个个 key/value。（2）Map 阶段：该节点主要是将解析出的 key/value 交给用户编写 map()
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2023-09-04 16:53:20
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接着（一）
UNIXProcess调用系统bash程序，以org.apache.hadoop.mapred.Child为Mainclass来执行。
Child会根据Task的类型执行MapTas
原创
2013-04-28 18:10:51
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接着（一）
UNIXProcess调用系统bash程序，以org.apache.hadoop.mapred.Child为Mainclass来执行。
Child会根据Task的类型执行MapTas
原创
2013-04-28 18:11:09
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Hadoop源代码分析（MapTask辅助类 I）MapTask的辅劣类主要针对Mapper的输入和输出。首先我们来看MapTask中用的的Mapper输入，在类图中，返部分位于右上角。MapTask.TrackedRecordReader是一个Wrapper，在原有输入RecordReader的基础上，添加了收集上报统计数据的功能。MapTask.SkippingRecordReader也是一个
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精选
2015-06-01 17:18:51
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# Hadoop开启一个MapTask需要多少内存？
在大数据处理领域，Apache Hadoop是一款非常流行的框架，它以其分布式存储和处理能力著称。在Hadoop的核心组件中，MapReduce是一个重要的模块，负责处理大规模数据集。为了确保MapTask的高效运行，内存管理尤为重要。
## 什么是MapTask？
MapTask是MapReduce中的一个任务，它负责读取输入数据并将其
原创
2024-10-01 11:03:59
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mapreduce流程1、数据底层存储 将所要存储的文件进行分块存储，每块默认128M，不够128M的部分单独成一块，存储在节点上将所要存储的文件进行分块存储，每块默认128M，不够128M的部分单独成一块，存储在节点上 2、计算切片大小，进行逻辑划分，根据切片的个数来决定maptask个数，切片最大不会超过128*1.1M 3、maptask执行 利用FileInputFormat加载文
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2023-12-14 11:14:41
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Hadoop的核心就是HDFS和MapReduce，而MapReduce的核心又是Shuffle,Shuffle的主要工作是从Map结束到Reduce开始之间的过程。如图：可以看到，shuffle阶段又可以分为Map端输出时的shuffle和Reduce端输入的shuffle。一、Map端输出的shuffle整个流程我分了四步。简单些可以这样说，每个map task都有一个内存缓冲区，存储着map
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2024-01-02 13:29:51
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1、Map Reduce 结构一个完整的mapreduce程序在分布式运行时有三类实例进程：MRAppMaster：负责整个程序的过程调度及状态协调;MapTask：负责map阶段的整个数据处理流程;ReduceTask：负责reduce阶段的整个数据处理流程;2、Map Reduce 工作流程2.1、Map Reduce 工作流程图 2.
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2023-07-12 13:35:29
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## Hadoop MapTask 环形缓冲区大小调整指南
Hadoop是一个开源框架，广泛用于大数据处理。在MapReduce模型中，MapTask负责处理输入数据并生成中间结果。调整环形缓冲区的大小可以提高处理性能。本文将指导你如何实现这一调整，并详细说明每一步的具体操作。
### 流程概述
以下是调整环形缓冲区大小的基本步骤：
| 步骤 | 说明 |
|------|------|
原创
2024-10-14 05:45:50
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