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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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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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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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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关于大数据的处理，Hadoop并非唯一的选择，但是在一定程度上来说，是最适合一般企业的选择。这也是Hadoop成为现在主流选择的原因之一，而随着Hadoop在实时数据处理上的局限出现，Spark的呼声高了起来。Hadoop与Spark，成为了常常被拿来做比较的对象。 Hadoop作为主流运用的大数据处理系统，是有着坚实的基础的，Hadoop生态系统中在不断发展中也在不断完善，形成了完备的数据处理环
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2023-07-12 13:52:32
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JobConf.setNumMapTasks(n)是有意义的，结合block size会具体影响到map任务的个数，详见FileInputFormat.getSplits源码。假设没有设置mapred.min.split.size，缺省为1的情况下，针对每个文件会按照min (totalsize[所有文件总大小]/mapnum[jobconf设置的mapnum], blocksize)为大小来拆分
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2023-07-21 14:37:49
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之前有童鞋问到了这样一个问题：为什么我在 reduce 阶段遍历了一次 Iterable 之后，再次遍历的时候，数据都没了呢？可能有童鞋想当然的回答：Iterable 只能单向遍历一次，就这样简单的原因。。。事实果真如此吗？还是用代码说话：package com.test;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Iterator;
目录 map数量的控制减少Map个数增大Map个数Shuffle过程分析Map端聚合Combiner类目的Map端的聚合与Hive配置注意事项map数量的控制当我们提交一个mr任务会启用多少个map呢，这个map的数量如何控制呢，如何调整map的数量 在调优时我们不希望生成太多的Map，而把计算任务的等待时间都耗费在Map的启动上；或者不希望生成太多的Map对某个文
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2023-10-02 20:46:12
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梳理一下Spark中关于并发度涉及的几个概念File，Block，Split，Task，Partition，RDD以及节点数、Executor数、core数目的关系。输入可能以多个文件的形式存储在HDFS上，每个File都包含了很多块，称为Block。 当Spark读取这些文件作为输入时，会根据具体数据格式对应的InputFormat进行解析，一般是将若干个Block合并成一个输入分片，称为Inp
1. 基础知识Hadoop实现了一个特殊的计算模型，即MapReduceMapReduce可以将计算任务分割成多个处理单元然后分散到一群家用的或服务器级别的硬件机器上，从而降低成本并提供水平可伸缩性MapReduce模型下，是一个成为Hadoop分布式文件系统（HDFS）的分布式文件系统Hive提供一个称为Hive查询语言（HiveQL或HQL）的SQL方言，用来查询Hadoop集群中的数据Hiv
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2023-09-04 11:06:11
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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档目录 前言一、Hive中Map的个数是如何确定的？二、如何修改Map个数？总结 前言Hive是如何将SQL转换成MapReduce的？又是如何运行在不同的的执行引擎如：Mr,Tez,Spark？我们在工作时哪些地方需要进行优化？带着这些问题我们将开展一期实战的性能优化。 一、Hive中Map的个数是如何确定的？原理：默认情况下Map的
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2023-07-14 11:13:28
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1.reduce任务的数量并非由输入数据的大小决定，而是特别指定的。可以设定mapred.tasktracker.map.task.maximum和mapred.tasktracker.reduce.task.maximum属性的值来指定map和reduce的数量。 2.reduce最优个数与集群中可用的reduce任务槽相关，总槽数由节点数乘以每个节点的任务槽。3.本地作业运行器上，只支持0个或
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2023-06-12 23:22:44
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# Spark修改Reduce数量的深度解析
在大数据处理领域，Apache Spark作为一款强大的引擎，以其高效和灵活而广受欢迎。在Spark作业的执行过程中，其中一个重要的任务就是“reduce”操作。在某些情况下，调整reduce的数量可以对性能产生显著的影响。本文将深入探讨如何在Spark中修改reduce的数量，并通过示例代码和相关知识帮助大家理解这一过程。
## 一、Reduce
# 如何实现“spark shuffle reduce数量”
作为经验丰富的开发者，你需要教会一位刚入行的小白如何实现“spark shuffle reduce数量”。下面是整个过程的流程图和步骤说明：
```mermaid
flowchart TD;
A(开始) --> B(设置reduce数量);
B --> C(执行shuffle);
C --> D(完成);
`
原创
2024-04-10 05:08:49
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# 如何在Spark中设置Reduce数量
在大数据处理过程中，Spark是一个非常流行的框架。为了高效地处理数据，调节Reduce数量非常关键。在这篇文章中，我们将详细学习如何设置Spark的Reduce数量。确保你在使用Spark处理数据时，能够灵活调整和优化作业。
## 处理流程
在开始之前，我们先了解设置Reduce数量的整体流程。以下是一个简单的步骤表，帮助你快速把握整个过程：
1、合理设置Map数 （1）通常情况下，作业会通过 input 的目录产生一个或者多个 map 任务主要的决定因素有： 1）input 的文件总个数 2）input 的文件大小 3）集群设置的文件块大小（2）是不是 map 数越多越好？ 答案是否定的。如果一个任务有很多小文件（远远小于块大小 128m
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2024-06-26 14:24:57
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haoop的起源Hadoop是Apache软件基金会的顶级开源项目，是由原雅虎公司Doug Cutting根据Google发布的学术论文而创建的开源项目。Doug Cutting被称为Hadoop之父，他打造了目前在云计算和大数据领域里如日中天的Hadoop。 Hadoop的发音是[hædu:p]，Hadoop 这个名字不是一个缩写，而是一个虚构的名字。Doug Cutting解释Hadoop的
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2023-10-02 20:57:52
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Executor启动完了，接下来就准备在executor上执行task了，关于task任务的执行，就是我们接下来要说的TaskScheduler和DAGScheduler了。TaskScheduler作用是为创建它的SparkContext调度任务，即从DAGScheduler接受不同Stage的任务，并且向集群提交这些任务DAGScheduler主要负责分析用户提交的应用，并根据计算任务的依赖关
注意，以下操作都是针对非分桶表map数量算法
MapTask的个数=输入文件总大小/分片尺寸，个人理解就是输出的文件数量
原因：系统对输入的源文件依照Block的尺寸分片，并在执行Job时安排一个Map Task处理一个Block的或者由mapred.map.task数量决定，但是如果这个参数不合理的话，会失效小文件不分片压缩文件无法被切分优化建议
优化原因
map
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2023-07-13 21:10:46
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MapReduce应该算是MongoDB操作中比较复杂的了，自己开始理解的时候还是动了动脑子的，所以记录在此！db.runCommand(
{ mapreduce : 字符串，集合名,
map : 函数,见下文
reduce : 函数，见下文
[, query : 文档，发往map函数前先给过渡文档]
[, sort : 文档，发往map函数前先给文档排序]
[,
