MapReduce 性能优化对 MapReduce 作业进行性能调优,需要从 MapReduce 原理出发。下面来重温一下 MapReduce 原理,并对各个阶段进行做相应优化。Map阶段读数据从HDFS读取数据读取数据产生多少个 MapperMapper 数据过大的话,会产生大量小文件,由于 Mapper 是基于虚拟机,过多 Mapper 创建和初始化及关闭虚拟机都会消耗大量硬件资源
1、Map任务个数读取数据产生多少个Mapper?? Mapper数据过大的话,会产生大量小文件,过多Mapper创建和初始化都会消耗大量硬件资源 Mapper数太小,并发度过小,Job执行时间过长,无法充分利用分布式硬件资源Mapper数量由什么决定?? (1)输入文件数目(2)输入文件大小(3)配置参数 这三个因素决定。 输入目录中文件数量决定多少个map会被运行起来,应用针对
转载 2023-07-12 13:36:10
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# Hadoop支持Mapper数量上限探讨 Apache Hadoop是一个开源分布式计算框架,广泛应用于大数据处理。Hadoop核心组成部分Hadoop MapReduce使得用户可以通过Map和Reduce任务来处理海量数据。在进行大规模数据处理时,Mapper数量对整个任务执行速度和效率有着重要影响。本文将探讨Hadoop支持Mapper数量上限及其影响因素,并提供相关代码
原创 2024-08-11 06:42:11
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0、先说结论:  由于mapreduce中没有办法直接控制map数量,所以只能曲线救国,通过设置每个map中处理数据量进行设置;reduce是可以直接设置。 控制map和reduce参数set mapred.max.split.size=256000000; -- 决定每个map处理最大文件大小,单位为B set mapred.min.split.size.per.nod
转载 2023-07-24 11:06:39
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关于hadoopmap过程,我理解是每一个map系统会开启一个JVM进程来处理,map之间相互并行,map函数内串行。这样想法是否正确?由于想在hadoop集群上算一个初始输入数据不多,但是计算很复杂程序,希望通过mapreduce来达到并行计算目的。可以通过job.setNumReduceTasks(0);语句设置reduce个数为0,只使用map来计算。但是设置map个数时遇到了
转载 2023-07-12 11:18:31
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1. map数目的计算方法hadoop提供了一个设置map个数参数mapred.map.tasks,我们可以通过这个参数来控制map个数。但是通过这种方式设置map个数,并不是每次都有效。原因是mapred.map.tasks只是一个hadoop参考数值,最终map个数,还取决于其他因素。为了方便介绍,先来看几个名词: block_size : hdfs文件块大小,可以通过参数df
转载 2023-08-30 17:49:49
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1. map数目的计算方法 hadoop提供了一个设置map个数参数mapred.map.tasks,我们可以通过这个参数来控制map个数。但是通过这种方式设置map个数,并不是每次都有效。原因是mapred.map.tasks只是一个hadoop参考数值,最终map个数,还取决于其他因素。为了方便介绍,先来看几个名词: block_size : hdfs文件块大小,可以通过参数d
但是通过这种方式设置map个数,并不是每次都有效。原因是mapred.map.tasks只是一个hadoop参考数值,最终map个数,还取决于其他因素。 为了方便介绍,先来看几个名词: block_size : hdfs文件块大小,默认为64M,可以通过参数dfs.block.size设置 total_size : 输入文件整体大小 input_file_num : 输入文件个数
转载 2023-08-03 14:21:07
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确定map任务数时依次优先参考如下几个原则:1)      每个map任务使用内存不超过800M,尽量在500M以下比如处理256MB数据需要时间为10分钟,内存为800MB,此时如果处理128MB时,内存可以减小为400MB,则选择每一个map处理数据量为128MB2)     &
转载 2023-12-25 06:31:09
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Hadoop数据类型 为了让键/值对可以在集群上移动,MapReduce框架提供了一种序列化键/值对方法。因此,只有那些支持这种序列化类能够在框架中充当键/值。 实现Writable接口类可以是值; 实现WritableComparable<T>接口类可以是键/值。 键/值对经常使用数据类型列表。这些类均用于实现WritableComparable接口。 Boolea
转载 2024-07-26 12:47:32
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1.reduce和map类似,每个task内部可以共享静态类属性,每个task可能会多次调用reduce()函数,但每个key只对应某节点上某个taskreduce()函数一次执行 2.多个tasks之间不能共享静态类属性,即使在同一台机器上,因为是以进程方式运行 3.一个key不可能被两个tasks拆分执行,不管是否在相同节点上。 4. H
MapReduce框架优势是能够在集群中并行运行mapper和reducer任务,那怎样确定mapper和reducer数量呢,或者说怎样以编程方式控制作业启动mapper和reducer数量呢?在《Hadoop-2.4.1学习之Mapper和Reducer》中以前提及建议reducer
转载 2017-04-30 11:45:00
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# Hadoop Mapper实现 ## 简介 Hadoop是一个开源分布式计算框架,由Apache基金会进行维护和开发。在Hadoop中,Mapper是MapReduce编程模型一部分,负责将输入数据分割为若干个小块,并将每个小块交给Reduce进行处理。本文将指导你如何实现一个Hadoop Mapper,并提供实际代码和注释来帮助你理解每个步骤。 ## Hadoop MapReduc
原创 2023-08-12 06:12:02
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很多文档中描述,Mapper数量在默认情况下不可直接控制干预,因为Mapper数量由输入大小和个数决定。在默认情况下,最终input占据了多少block,就应该启动多少个Mapper。如果输入文件数量巨大,但是每个文件size都小于HDFSblockSize,那么会造成启动Mapper等于文件数量(即每个文件都占据了一个block),那么很可能造成启动Mapper数量超出限制而导
转载 2016-05-16 15:52:00
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目的总结一下常用输入输出格式。输入格式Hadoop可以处理很多不同种类输入格式,从一般文本文件到数据库。开局一张UML类图,涵盖常用InputFormat类继承关系与各自重要方法(已省略部分重载)。DBInputFormatDBInputFormat,用来处理数据库输入一种输入格式。KEY为LongWritable格式,表示包含记录数;VALUE为DBWritable格式,需要根据自
转载 2023-07-06 17:29:45
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HDFS拥有超大型数据量,并提供更轻松地访问。为了存储这些庞大数据,这些文件都存储在多台机器。这些文件都存储以冗余方式来拯救系统免受可能数据损失,在发生故障时。 HDFS也使得可用于并行处理应用程序。基本介绍特点:1、它适用于在分布式存储和处理。 2、Hadoop提供命令接口与HDFS进行交琵 3、名称节点和数据节点帮助用户内置服务器能够轻松地检查集群状态。 4、流式访问文件系统数
转载 2023-09-01 12:28:38
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利用周末时间安装学习了下最近很火Spark0.9.0(江湖传言,要革hadoop命,O(∩_∩)O),并体验了该框架下机器学习包MLlib(spark解决一个重点就是高效运行迭代算法),下面是整个安装过程(图文并茂)说明:安装环境,centos64位12G服务器安装方式,单机伪分布式版一,安装JDK由于机器之前已经安装了jdk1.7.0,此步骤略去,网上可以搜到很多安装教程。二,安装H
      之前,我们说过Hadoop两个核心为HDFS和MapReduce,既然我们已经学习了HadoopHDFS,那么我们就来看看MapReduce是什么。当然,我们学习顺序还是先看看基本概念,再研究一下原理,最后做一些练习。一、是什么1、概念理解      Hadoo
1、Map任务个数读取数据产生多少个Mapper?? Mapper数据过大的话,会产生大量小文件,过多Mapper创建和初始化都会消耗大量硬件资源 Mapper数太小,并发度过小,Job执行时间过长,无法充分利用分布式硬件资源Mapper数量由什么决定?? (1)输入文件数目(2)输入文件大小(3)配置参数 这三个因素决定。 输入目录中文件数量决定多少个map会被运行起来,
# Hadoop设置Mapper可用 ## 引言 在Hadoop中,Mapper是一种非常重要组件,用于对输入数据进行处理和转换,然后输出给Reducer进行进一步处理。在实际开发中,有时候我们需要对Mapper进行一些自定义设置,以满足特定需求。本文将介绍如何在Hadoop中设置Mapper可用,并附带代码示例。 ## Mapper设置说明 在Hadoop中,Mapper是一个Java
原创 2024-03-21 05:19:31
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