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过程源码分析 MapReduce进程，Map阶段也叫MapTask，在MapTask中会通过run()方法来调用我们用户重写的mapper() 方法， 分布式的运算程序往往需要分成至少两个阶段：Map阶段和Reduce阶段。 第一个阶段，即Map阶段的maptask并发实例，完全并行独立运行，互不相干，如Map将要处理的多个文件的每个文件分成3份，分别放在集群中的各个数据节
1.在HDFS文件系统读取数据2.对数据进行合并3.进行逻辑切分4.ReduceRead将数据进行切分 key为行首字母的偏移量 value为对应的行数据5.根据业务需求书写map的java代码6.讲数据读取到内存缓冲区(默认100M)中7.读到一定的阈值(默认0.8)往外面写出一个小文件8.写出到达一定的文件时进行一定的个数(默认10个)时进行合并9.最终...
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2021-12-29 14:44:52
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1.在HDFS文件系统读取数据
2.对数据进行合并
3.进行逻辑切分
4.ReduceRead将数据进行切分 key为行首字母的偏移量 value为对应的行数据
5.根据业务需求书写map的java代码
6.讲数据读取到内存缓冲区(默认100M)中
7.读到一定的阈值(默认0.8)往外面写出一个小文件
8.写出到达一定的文件时进行一定的个数(默认10个)时进行合并
9.最终写出磁盘
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2022-02-16 16:16:37
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一、排序1.默认排序MapReduce流程中，会自动对mapper输出的key-value，按照key的默认规则进行排序 规则： key如果是数字：从小到大升序排序， key如果是string：字典顺序排序，a>b>c… 自动排序的时机：1. MapTask输出key-value后，会对key进行排序，然后才会将排序后的key-value写出到本地磁盘。 2. ReduceTask在下
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2024-04-07 19:06:41
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MapReduce执行过程MapReduce运行时，首先通过Map读取HDFS中的数据，然后经过拆分，将每个文件中的每行数据分拆成键值对，最后输出作为Reduce的输入，大体执行流程如下图所示 Mapper任务执行过程每个Mapper任务是一个java进程，它会读取HDFS中的文件，解析成很多的键值对，经过我们覆盖的map方法处理后，转换为很多的键值对再输出，整个Mapper任务的处理过
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2024-03-28 15:19:52
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Map.entrySet() 这个方法返回的是一个Set<Map.Entry<K,V>>，Map.Entry 是Map中的一个接口，他的用途是表示一个映射项（里面有Key和Value），而Set<Map.Entry<K,V>>表示一个映射项的Set。Map.Entry里有相应的getKey和getValue方法，即JavaBean，让我们
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2024-02-13 20:46:53
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1) WordCount 这个就不多说了,满大街都是,网上有几篇对WordCount的详细分析http://www.sxt.cn/u/235/blog/5809这二篇都写得不错, 特别几张图画得很清晰 2) 去重处理(Distinct)类似于db中的select distinct(x) from table , 去重处理甚至比WordCount还要简单,假如我们要对以下文件的内
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2024-10-12 11:23:14
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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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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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ReduceTask 工作机制和 ReduceTask 并行度 Reduce 大致分为 copy、sort、reduce 三个阶段，重点在前两个阶段。copy 阶段包含一个 eventFetcher 来获取已完成的 map 列表，由 Fetcher 线程去 copy 数据，在此过程中会启动两个 merge 线程，分别为 inMemoryMerger 和 onDiskMerger，分别将内
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2024-04-19 23:45:08
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# Hive在Map阶段特别慢的原因及优化方案
Hive作为一个广泛使用的数据仓库工具，常常被用来处理大数据集。尽管如此，很多新手开发者在使用Hive时会遇到性能问题，特别是在Map阶段。本文将帮助你理解Hive的执行流程、Map阶段的实现及其潜在性能瓶颈。
## Hive的执行流程概述
在使用Hive进行查询时，Hive会将SQL查询转换成MapReduce作业。整个流程通常可以分为以下几
MapReduce 的运行流程 整个流程可以分为 split，map，shuffle，reduce，output 五个阶段1 split在 split 阶段会把需要处理的数据划分为不同的切片；把个切片交给不同 map 程序进行处理；切片后数据会被解析为 kv 对输入到 map 进行处理。2 map在 map 阶段可以对输入的 kv 对进行处理后再以 kv 对的形式输出。3 Shuffle（混洗）s
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2024-04-11 13:09:07
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WordCount是一个入门的MapReduce程序（从src\examples\org\apache\hadoop\examples粘贴过来的）：package org.apache.hadoop.examples;
import java.io.IOException;
import java.util.StringTokenizer;
import org.apache.hadoop.c
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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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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以WordCount为例，假设已经按正常情况编写了Mapper和Reducer，主程序中job如下设置：
Job job = Job.getInstance(conf,"Word-Count");
job.setJarByClass(WordCountMain.class);
job.setMapperClass(WordCountMapper.class);
job.set
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2021-07-16 09:39:13
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Shuffle描述着数据从map task输出到reduce task输入的这段过程。 个人理解：map执行的结果会保存为本地的一个文件中：只要map执行 完成，内存中的map数据就一定会保存到本地文件，保存这个文件有个过程 叫做spilll（溢写），如果需要对map的执行结果做 combine 也是在这个时候（溢写执行的时候，写入磁盘之前）做的red
1.目的 Mapreduce中关于文件的输入和结果的输出是一个重要的部分，而我们明白文件的类型和格式是很多种的，如：文件、二进制文件、数据库文件等等，通过学习明白Hadoop的Mapreduce如何处理各种类型和格式文件的输入和相应结果的输出。2.内容 1)Maprecude的类型 一般来说，map和redu
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2024-03-22 06:47:03
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什么是MapReduce？MapReduce是一种编程模型，其理论来自Google公司发表的三篇论文（MapReduce，BigTable，GFS）之一，主要应用于海量数据的并行计算。MapReduce可以分成Map和Reduce两部分理解。1.Map：映射过程，把一组数据按照某种Map函数映射成新的数据。2.Reduce：归约过程，把若干组映射结果进行汇总并输出。让我们来看一个实际应用的栗子，如
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2024-02-26 07:11:12
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