一般情况下，在输入源是文件的时候，一个task的map数量由splitSize来决定的，那么splitSize是由以下几个来决定的goalSize = totalSize / mapred.map.tasksinSize = max {mapred.min.split.size, minSplitSize}splitSize = max (minSize, min(goalSize, dfs.bl
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2023-07-12 11:10:45
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一、Mapper的ShuffleMapTask在接收到FileSplit之后进行按行读取每读取一行调用一次map方法执行完一次map之后会将输出的数据写到缓冲区中缓冲区的大小默认是100M，可以通过io.sort.mb来进行调节在缓冲区中，会对数据进行分区-partition，排序 - sort，合并 - combine操作当缓冲区的容量利用率达到阈值0.8的时候，会启动给一个后台线程将缓冲区中的
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2023-07-30 21:01:56
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MapReduce的Shuffle过程2019年4月19日11:35MapTask执行阶段过程 知识点1.一个切片(InputSplit)会启动一个MapTask2.每一个MapTask会拥有一个溢写缓冲区3.MapTask输出的key和输出value最开始是进入到溢写缓冲区中,然后针对数据进行处理:分区以及排序4.溢写缓冲区默认100MB,溢写80%. 即当溢写缓冲区数据达到80MB的
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2023-09-01 08:18:30
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目录一、问题分析二、MapReduce的优化方法1.数据输入2.Map阶段3.Reduce阶段4.I/O传输5.数据倾斜三、常用的调优参数1.资源相关参数2.容错相关参数（MapReduce性能优化）四、小文件优化方法1.小文件带来的问题2.Hadoop小文件解决方案一、问题分析为何MapReduce运行速度越来越慢分析1：硬件角度，如CPU、内存、网络、磁盘等分析2：从编码角度（IO操作）1.数
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2023-08-24 12:54:33
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mappermapper的个数 默认mapper个数与split个数比例是1:1，split个数，由splitSize决定，splitSize=max(minSize,max(blockSize,maxSize))，即，取这三个参数的中间值。shuffle过程mapper端会处理输入数据产生中间结果，这个中间结果会写入到本地磁盘，而不是HDFS。每个mapper的输出会先写到一个环形的内存缓冲区（
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2023-07-12 12:02:06
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Map端的shuffleMap端会处理输入数据并产生中间结果，这个中间结果会写到本地磁盘，而不是HDFS。每个Map的输出会先写到内存缓冲区中，当写入的数据达到设定的阈值时，系统将会启动一个线程将缓冲区的数据写到磁盘，这个过程叫做spill。在spill写入之前，会先进行二次排序，首先根据数据所属的partition进行排序，然后每个partition中的数据再按key来排序。partition的
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2023-09-20 07:15:27
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Impala 认证现在可以通过 LDAP 和 Kerberos 联合使用来解决Impala 是基于 Apache Hadoop 的一个开源的分析数据库，使用 Kerberos 和 LDAP 来支持认证 。Kerberos 在1.0版本中就已经被支持了，而 LDAP 是最近才被支持，在 CDH 5.2 中，你能够同时使用两者。Kerberos Kerberos 仍然是 Apache Hadoop 的
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2023-09-20 17:23:45
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一、Spark它主要包含以下几个方面： Spark Core – 用于通用分布式数据处理的引擎。它不依赖于任何其他组件，可以运行在任何商用服务器集群上。 Spark Sql – 运行在Spark上的SQL查询语句，支持一系列SQL函数和HiveQL。但是还不是很成熟，所以不要在生产系统中使用；而HiveQL集成了需要的hive元数据和Hive相关的jar包。 Spark Streaming – 基
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2023-07-14 15:36:35
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MapReduce确保每个reducer的输入都是按键排序的，系统执行排序的过程称为shuffle。 在map端，map函数开始产生输出时，并不是直接写入到磁盘，而是利用缓冲的方式写到内存并出于效率的考虑进行预排序，具体过程：每个map任务都有一个环形内存缓冲区用于存储任务输出，该缓冲区默认大小为100m，可以通过io.sort.m
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2023-07-20 17:10:48
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今天有缘看到董西成写的《Hadoop技术内幕：深入解析MapReduce架构设计与实现原理》，翻了翻觉得是很有趣的而且把hadoop讲得很清晰书，就花了一下午的时间大致拜读了一下（仅浏览了感兴趣的部分，没有深入细节）。现把觉得有趣的部分记录如下。JobControl把各个job配置好后，放入JobControl中，JobControl会根据它们之间的依赖关系，分别进行调度。工作流引擎 除了Job
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2024-06-24 17:46:52
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1.Hadoop 的认证机制 简单来说，没有做 kerberos 认证的 Hadoop，只要有 client 端就能够连接上。而且，通过一个有 root 的权限的内网机器，通过创建对应的 Linux 用户，就能够得到 Hadoop 集群上对应的权限。而实行 Kerberos 后，任意机器的任意用户都必须现在 Kerberos
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2023-07-25 09:45:03
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编者注：如果您想了解有关使用Spark的更多信息，则可以免费获得一本名为《 Apache Spark入门：从开始到生产》的书 。 如果您正在考虑使用大数据，您可能想知道应该使用哪些工具。 如果尝试启用Hadoop上的SQL，则可能正在考虑使用Apache Spark或Apache Drill。 尽管这两个都是具有使用Hadoop处理数据能力的出色项目，但它们都有两个截然不同的目标。 这两个
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2024-08-01 22:07:57
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Spark 和 Hadoop一直是大数据离线计算的必经之路，自己在工作中也经常用到，所以学习一下原理还是很有必要的，不然碰到问题很容易一脸懵逼，其中感觉shuffle是两者的核心之一，故整理下，方便以后回顾。大数据的分布式计算框架目前使用的最多的就是hadoop的mapReduce和Spark，mapReducehe和Spark之间的最大区别是前者较偏向于离线处理，而后者重视实现性。MapRedu
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2023-09-20 12:33:56
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一、先看简单理解对于hadoop的map端配置项"mapreduce.task.io.sort.mb"和"mapreduce.map.sort.spill.percent"应该都比较熟悉了，如图解释(http://hadoop.apache.org/docs/current/hadoop-mapreduce-client/hadoop-mapreduce-client-core/MapReduce
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2023-07-03 15:31:21
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4.1 Hadoop生态系统狭义的Hadoop VS 广义的Hadoop广义的Hadoop：指的是Hadoop生态系统，Hadoop生态系统是一个很庞大的概念，hadoop是其中最重要最基础的一个部分，生态系统中每一子系统只解决某一个特定的问题域（甚至可能更窄），不搞统一型的全能系统，而是小而精的多个小系统；Hive:数据仓库R:数据分析Mahout:机器学习库pig：脚本语言，跟Hive类似Oo
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2023-11-18 23:26:55
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一、大数据集面试题1.Hadoop的shuffle过程(1).Map端的shuffle Map端会处理输入数据并产生中间结果，这个中间结果会写到本地磁盘，而不是HDFS。每个Map的输出会先写到内存缓冲区中，当写入的数据达到设定的阈值时，系统将会启动一个线程将缓冲区的数据写到磁盘，这个过程叫做spill。 在spill写入之前，会先进行二次排序，首先根据数据所属的partition进行排序
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2023-07-24 10:21:06
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1、 Spark VSHadoop有哪些异同点？
Hadoop:分布式批处理计算，强调批处理，常用于数据挖掘、分析
Spark:是一个基于内存计算的开源的集群计算系统，目的是让数据分析更加快速, Spark 是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境，但是两者之间还存在一些不同之处，这些有用的不同之处使 Spark 在某些工作负载
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2024-02-23 11:04:58
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宏观上，Hadoop每个作业要经历两个阶段：Map phase和reduce phase。对于Map phase，又主要包含四个子阶段：从磁盘上读数据-》执行map函数-》combine结果-》将结果写到本地磁盘上；对于reduce phase，同样包含四个子阶段：从各个map task上读相应的数据（shuffle）-》sort-》执行reduce函数-》将结果写到HDFS中。 Hadoop处
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2024-07-26 11:02:55
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概述为了让Reduce过程可以并行处理Map结果，必须对Map的输出进行一定的排序和分割，然后再交给对应的Reduce，而这个将Map输出进行进一步整理并交给Reduce的过程就成为了Shuffle。总的来说，shuffle过程包含在Map和Reduce两端中。在Map端的shuffle过程是对Map的结果进行分区（partition），排序（sort）和溢写（spill），然后将属于同一个划分的
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2023-10-14 18:40:46
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shuffle 的核心要点shuffleMapStage 与 ResultStage在划分 stage 时，最后一个stage 成为 finalStage,它本质上是 resultstage 对象，前面的所有的 stage 被称为 shuffleMapStage。shuffleMapStage 的结束伴随着 shuffle 文件的写磁盘。 ResultStage 基本上对应着代码中的 action
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2023-12-07 09:24:17
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