1. MapTask并行度机制1.1 概念MapTask 的并行度指的是map阶段有多少个并行的task共同处理任务。map 阶段的任务处理并行度，势必影响到整个 Job 的处理速度。一个 Job 的 Map 阶段并行度由客户端在提交 Job 时的切片数决定；数据块：Block 是 HDFS 物理上把数据分成一块一块。数据块是 HDFS 存储数据单位；数据切片：数据切片只是在逻辑上对输入进行分片，
1.FileInputFormat切片机制切片机制比如一个文件夹下有5个小文件,切片时会切5个片,而不是一个片案例分析2.FileInputFormat切片大小的参数配置源码中计算切片大小的公式切片大小设置获取切片大小API3. CombineTextInputFormat切片机制框架默认的TextInputFormat切片机制是对任务按文件规划切片，不管文件多小，都会是一个单独的切片，
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2023-07-13 22:40:21
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一、InputFormat数据输入1.1 切片与MapTask并行度决定机制数据块：Block 是 HDFS 物理上把数据分成一块一块数据切片：数据切片只是在逻辑上对输入进行分片，并不会在磁盘上将其切分成片进行存储。 1）一个 Job 的 Map 阶段并行度由客户端在提交Job时的切片数决定。 2）每一个 Split 切片分配一个MapTask并行实例处理。 3）默认情况下，切片大小=BlockS
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2023-07-13 16:53:48
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InputFormat 数据输入1. 切片与 MapTask 并行度决定机制数据块：Block 是 HDFS 物理上把数据分成一块一块。数据块是 HDFS 存储数据单位。数据切片：数据切片只是在逻辑上对输入进行分片，并不会在磁盘上将其切分成片进行存储。数据切片是 MapReduce 程序计算输入数据的单位，一个切片会对应启动一个 MapTask。2. FileInputFormat2.1 切片机制
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2023-09-20 10:58:28
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一、切片与MapTask并行度决定机制1. 数据块Blocak是HDFS物理上把数据分为一块一块的，数据块是HDFS存储数据的单位2. 数据切片数据切片只是在逻辑上对输入进行分片，并不会在磁盘上将其切分成片进行存储，数据切片是MapReduce程序计算输入数据的单位，一个切片会对应启动一个MapTask3. 说明<1>一个Job的Map阶段并行度由客户端在提交Job时的切片数决定 &l
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2024-01-19 23:39:19
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数据切片机制----首先说一下数据切片和数据块的区别：数据切片是在逻辑上对数据进行分片，并不改变数据的存储方式。一个mr任务的map阶段的并行度是由客户端提交job时的切片数决定的。一个切片一个maptask处理，而数据库是在物理上把数据分成一片一片的。----再说一下他们的大小，数据块的大小是128MB,这个是由磁盘传输效率所控制的。而数据切片的数据大小一般和数据块的大小是一样的。这是因为有这么
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2023-07-13 16:53:54
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MapReduce框架原理1InputFormat数据输入切片与MapTask并行度的决定机制问题引出 ①MapTask的并行度决定Map阶段的任务处理并发度，进而影响到整个Job的处理速度。 ②思考：1G的数据，启动8个MapTask，可以提高集群的并发处理能力。那么1K的数据，也启动8个MapTask，会提高集群性能吗？MapTask并行任务是否越多越好呢？哪些因素影响了MapTask并行度M
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2024-01-28 06:45:12
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Title: A Step-by-Step Guide to Implementing Hadoop Slicing
Introduction:
As an experienced developer, I understand that learning how to implement Hadoop slicing can be challenging for beginners. In t
原创
2024-02-09 05:47:10
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在大数据技术体系当中，Hadoop无疑是不能避开的，目前市面上的大数据开发，大部分还是基于Hadoop在进行开发的，因此在大数据学习当中，Hadoop的重要程度不言而喻。那么到底Hadoop能够对大数据带来哪些好处，下面我们来详细了解一下。 Hadoop如果要做一个简单的定义，那么就是一个分布式存储和计算平台，针对海量数据，完成从数据存储到数据计算的整个流程。基于Hadoop的大数据存储和计算，由
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2023-08-30 15:46:51
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Hadoop的文件切片是理解Hadoop分布式文件系统（HDFS）性能的重要概念。文件切片允许Hadoop在集群中平行处理大数据文件，提高了数据的处理速度，并且有效利用了存储资源。
## 环境准备
要处理Hadoop的文件切片问题，首先需要准备环境和依赖项。以下是依赖安装指南，确保在安装时与当前的Hadoop版本兼容。
| 组件 | 版本 | 兼容性 |
大文件分片上传与下载为什么要分片？分片与并发结合，将一个大文件分割成多块，并发上传，极大地提高大文件的上传速度。 当网络问题导致传输错误时，只需要重传出错分片，而不是整个文件。另外分片传输能够更加实时的跟踪上传进度。1、文件过大，超出服务端的请求大小限制；
2、请求时间过长，超时；
3、传输中断，必须重新上传导致前功尽弃；做完了分片后，前端再发送一个请求给服务器，告诉它，上传完毕，把我们上传的几个
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2024-06-05 09:20:15
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文章目录3 MapReduce框架原理3.1 InputFormat数据输入3.2 MapReduce工作流程3.3 Shuffle机制3.4 OutputFormat数据输出3.5 MapReduce内核源码解析3.6 Join应用3.7 数据清洗（ETL）3.8 MapReduce开发总结 3 MapReduce框架原理3.1 InputFormat数据输入3.1.1 切片与MapTask并
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2023-12-09 18:48:26
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Hdfs dfs -appendToFile：把本地文件中的内容追加到HDFS中指定文件的末尾Hdfs dfs -cat ：用于查看分布式文件系统中指定文件里面的内容； 两个命令在一个截图中Hdfs dfs -checksum：用来查看指定文件的MD5值Hdfs dfs -charp：对分布式文件系统中的文件进行授权给指定用户Hdfs dfs -chmod --
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2023-10-08 20:59:08
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1|0MapReduce切片机制在Map阶段会将读取进来的数据进行逻辑切片进行处理。 此切片与HDFS的切块不同，HDFS的切块是将文件按照block块的形式保存起来，mr则是将文件按照切片数进行计算 默认切片大小等于块大小，也就是128m切一片，切片数与MapTask的数量是一致的，MapTask的并行度是由客户端提交Job时的切片数决定的2|0MR的执行流程2|1MapTask阶段 可以分为五
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2024-01-03 22:46:45
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官方API链接地址：http://hadoop.apache.org/docs/current/一、什么是HDFS？ HDFS(Hadoop distributed file system):Hadoop上面的通用的分布式文件系统，具有高容错，高吞吐量的特性，同时它也是Hadoop的核心。二、Hadoop的优缺点 优点：
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2023-07-12 13:22:31
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MapReduce中的切片问题先看一张图，MapReduce的数据流 输入的数据在分配给MapTask之前会被切片，数据切片是在逻辑上对数据进行分片。物理上并没有发生变化。有多少切片就有多少MapTask。 hadoop的HDFS把数据在物理上分块（block）存储，那么分块和切片之间是什么关系呢？ 数据块：Block是HDFS物理上把数据分成一块一块。 数据切片：数据切片只是在逻辑上对输入进行分
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2023-10-19 11:06:58
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# Hadoop的默认切片模式：深入理解与实践
Hadoop是一个基于Java的开源框架，广泛用于处理大规模数据集。它利用分布式存储和计算的理念，能够有效地存储和处理PB级别的数据。在处理这些数据时，Hadoop引入了一种称为“切片”的机制，默认情况下，Hadoop会将一个大文件切割为多个小块，使得数据更易于处理和存储。本文将深入探讨Hadoop的默认切片模式，包括其工作原理，并提供相关的代码示
框架默认的TextInputFormat切片机制是对任务按文件规划切片，不管文件多小，都会是一个单独的切片，都会交给一个MapTask，这样如果有大量小文件，就会产生大量的MapTask，处理效率极其低下。1、应用场景： CombineTextInputFormat用于小文件过多的场景，它可以将多个小文件从逻辑上规划到一个切片中，这样，多个小文件就可以交给一个MapTask处理。2、虚拟存储切片最
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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一、HDFS内存存储原理HDFS的数据存储包括两块：（1）HDFS内存存储；（2）HDFS异构存储。HDFS内存存储是一种十分特殊的存储方式，将会对集群数据的读写带来不小的性能提升，而HDFS异构存储则能帮助我们更加合理地把数据存到应该存的地方。HDFS的LAZY_PERSIST内存存储策略用的是下面的这种方法， 其中第4步写数据到内存中，第6步异步地将数据写到磁盘，前面
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2024-10-12 12:21:08
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