mapreduce优化mapreduce跑的慢的原因（io操作优化） 1.map数过多 2.reduce数分配不合理 一般十万的数据量一个reduce就可以了 3.数据倾斜 4.小文件过多 5.spill次数过多(壹写次数过多发生大量本地io) 6.merge次数过多(数据归并且排序)输入阶段 mapreduce优化主要从6个方面考虑 数据输入，map阶段，reduce阶段，io传输，数据倾斜，常
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2024-03-26 14:21:35
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MapReduce跑得慢的原因MapReduce程序的效率瓶颈在于两个方面：一、 计算机性能CPU、内存、磁盘健康、网络二、 I/O操作数据倾斜map和reduce数量设置不合理reduce等待时间过久小文件过多大量不可拆分的超大文件spill次数过多merge次数过多我们优化的重点是I/O操作MapReduce优化方法一、数据输入合并小文件：在执行mr任务前将小文件进行合并，因为大量的小文件会产
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2024-03-05 14:54:08
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为什么之前的MapReduce系统比较慢常理上有几个理由使得MapReduce框架慢于MPP数据库： 容错所引入的昂贵数据实体化(data materialization)开销。 孱弱的数据布局(data layout)，比如缺少索引。 执行策略的开销[1 2]。而我们对于Hive的实验也进一步证明了上述的理由，但是通过对Hive“工程上”的改进，如改变存储引擎(内存存储引擎)、改善执行架构(pa
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2024-07-24 13:37:49
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MapReduce-Hadoop企业优化 *（一）MapReduce优化一、MapReduce 跑的慢的原因Mapreduce 程序效率的瓶颈在于两点：1）计算机性能CPU、内存、磁盘健康、网络2）I/O 操作优化（1）数据倾斜-数据量负载不均衡（2）map和reduce数设置不合理（3）map运行时间太长，导致reduce等待过久（4）小文件过多-存于NameNode中（5）大量的不可分块的超大
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2024-03-08 11:33:27
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mapreduce 和hive 的区别首先： 1.hive本身只是在hadoop map reduce 或者spark 计算引擎上的封装，应用场景自然更局限，不可能满足所有需求。有些场景是不能用hive来实现，就需要map reduce或者spark rdd编程来实现。 2.结构复杂的日志文件，首先要经过ETL处理（使用mapreduce），得到的数据再有hive处理比较合适。直接让hive处理结
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2024-08-17 17:23:51
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文章目录1. 前言2. MapReduce工作流程3. MapReduce运行机制4. MapReduce流程处理4.1 MapReduce执行过程图4.2 Split阶段4.3 Map阶段4.4 Combiner阶段4.5 Shuffle阶段4.5.1 Shuffle的前半生4.5.2 Shuffle的后半生4.5.3 Shuffle的人生意义4.6 Reduce阶段5. 灵魂拷问5.1 当缓
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2023-12-06 23:54:31
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MapReduce分析 一、 MapReduce定义 二、MapReduce优缺点 三、MapReduce工作原理一、MapReduce定义 MapReduce是一个并行计算与运行软件框架（Software Framework）。它提供了一个庞大但设计精良的并行计算软件框架，能自动完成计算任务的并行化处理，自动划分计算数据和计算任务，在集群节点上自动分配和执行任务以及收集计算结果，将数据分布存储、
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2024-07-09 11:45:00
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MapReduce 跑的慢的原因MapReduce 程序效率的瓶颈在于两点：计算机性能 CPU、内存、磁盘健康、网络I/O 操作优化 1）数据倾斜 2）Map和Reduce数设置不合理 3）Map运行时间太长，导致Reduce等待过久 4）小文件过多 5）大量的不可分块的超大文件 6）Spill次数过多 7）Merge次数过多等MapReduce优化方法MapReduce优化方法主要从六个方面考虑
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2024-05-11 10:43:24
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从JVM的角度看Map和ReduceMap阶段包括：第一读数据：从HDFS读取数据1、问题:读取数据产生多少个Mapper？？ Mapper数据过大的话，会产生大量的小文件，由于Mapper是基于虚拟机的，过多的Mapper创建和初始化及关闭虚拟机都会消耗大量的硬件资源；2、Mapper数量由什么决定？？ （1）输入文件数目 &
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2024-08-28 10:38:21
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Hadoop中的MapReduce是一个使用简易的软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个商用机器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的式并 行处理上T级别的数据集。一个MapReduce作业（job）通常会把输入的数据集切分为若干独立的数据块，由map任务（task）以完全并行的方式处理它们。框架会对map的输出先进行排序，然后把结果输入给reduce任务。通常作业的输入和输出都会被存储
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2023-07-12 02:20:52
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文章目录Hadoop企业优化1、MapReduce跑的慢的原因2、MapReduce优化方法1)数据输入2)Map阶段3)Reduce阶段4)数据倾斜问题常见错误及解决方案 Hadoop企业优化1、MapReduce跑的慢的原因MapReduce 程序效率的瓶颈在于两点： 计算机性能 CPU、内存、磁盘健康、网络 I/O 操作优化 （1）数据倾斜 （2）map和reduce数设置不合理 comb
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2024-03-31 08:56:09
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1、MapReduce 跑的慢的原因Mapreduce 程序效率的瓶颈在于两点：1）计算机性能CPU、内存、磁盘健康、网络2）I/O 操作优化（1）数据倾斜 （2）map 和 reduce 数设置不合理 （3）map 运行时间太长，导致 reduce 等待过久 （4）小文件过多 （5）大量的不可分块的超大文件（6）spill 次数过多 （7）merge 次数过多等。2、MapReduce 优化方法
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2024-05-30 12:16:09
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一、MapReduce跑得慢的原因MapReduce程序效率的瓶颈在于两点：1.计算机性能CPU、内存、磁盘健康、网络。 就如百度能通过增加服务器解决问题，绝对不麻烦程序猿，真好用的就是提升服务器性能，有钱可以用量子计算机、银河超算。2.I/O操作优化避免大量磁盘I/O以及网络I/O1）数据倾斜2）Map和Reduce数设置不合理3）Map运行时间太长，导致Reduce等待过久4）小文件过多。 H
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2024-03-20 09:16:54
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6.1 MapReduce 跑的慢的原因Mapreduce 程序效率的瓶颈在于两点：1）计算机性能 CPU、内存、磁盘健康、网络2）I/O 操作优化（1）数据倾斜（2）map和reduce数设置不合理（3）reduce等待过久（4）小文件过多（5）大量的不可分块的超大文件（6）spill次数过多（7）merge次数过多等。6.
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2024-04-19 17:10:21
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1. MapReduce跑的慢的原因1.1. 计算机性能1.2. I/O操作优化2. MapReduce常用调优参数（上）3. MapReduce常用调优参数（下）4. MapReduce数据倾斜问题4.1. 数据倾斜现象4.2. 减少数据倾斜的方法1. MapReduce跑的慢的原因MapReduce程序效率的瓶颈在于两点：1.1. 计算机性能CPU、内存
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2024-07-08 13:55:51
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一个job的运行，涉及4个实体： 客户端，
JobTracker，
TaskTracker，
HDFS 【客户端】使用 Job.submit()
提交任务，任务提交后
。 1 向 jobtracker 请求一个新的作业ID ( JobTracker.
getNewJobId
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2024-10-12 10:55:10
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目前，很多internet服务都具有上百万的用户。这些服务产生海量的数据，如何针对海量数据进行分析和处理是目前亟待解决的问题。Google提出了一个令人兴奋的架构。MapReduce把任务分解成小任务，这些小任务可以在普通PC集群上并行执行。这种架构的一种开源实现是yahoo!的hadoop。目前国内在用此架构的公司为百度，淘宝，腾讯等，国外Amazon,Facebook,New York Tim
第6章 Hadoop企业优化 6.1 MapReduce跑的慢的原因6.2MapReduce优化方法 6.2.1数据输入 6.2.2Map阶段 6.2.3 Reduce阶段 6.2.4I/O传输 6.2.5数据倾斜问题 6.2.6常用的调优参数6.3HDFS小文件优化方法 6.3.1HDFS小文件弊端 6.3.2HDFS小文件解决方案第7章 MapReduce扩展案例 7.1倒排索引案例（多job
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2024-07-24 10:18:52
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8.1 MapReduce 跑的慢的原因MapReduce 程序效率的瓶颈在于两点： 1）计算机性能 CPU、内存、磁盘、网络 2）I/O 操作优化 （1）数据倾斜 （2）Map 运行时间太长，导致 Reduce 等待过久 （3）小文件过多8.2 MapReduce 常用调优参数8.2.1 Map阶段调优1）自定义分区，减少数据倾斜; 定义类，继承Partitioner接口，重写getPartit
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2024-04-07 20:13:13
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一、MapReduce计算模型执行MapReduce任务的机器有两个角色：JobTracker和TaskTracker。JobTracker：管理和调度MapReduce的Job。TaskTracker：执行MapReduce的Job。1、Job在Hadoop中，每个MapReduce任务都被初始化为一个Job。每个Job又可以分为两个阶段：Map阶段和Reduce阶段。这两个阶段分别用两个函数来
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2023-07-12 11:14:05
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