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
转载
2024-02-26 07:11:12
43阅读
一、为什么是MapReduce?世间的计算无非就两种形式——Map & Reduce，而Reduce 又依赖 Map实现Map: 以一条记录为单位做映射，只关心一条记录中的某个字段。它是一种映射，将数据映射为kv的形式，相同的key为一组。一条记录可以转化为另一条或另N条记录。Reduce: 以一组数据为单位做计算。在Reduce方法内按要求迭代计算这一组数据。MapReduc
转载
2024-05-06 10:13:31
45阅读
操作：MapReduce框架将文件分为多个splits，并为每个splits创建一个Mapper，所以Mappers的个数直接由splits的数目决定。而Reducers的数目可以通过job.setNumReduceTasks()函数设置1、Map任务的个数：理论值：1、Mapper数据过大的话，会产生大量的小文件,过多的Mapper创建和初始化都会消耗大量的硬件资源Mapper数太小，并发度过小
转载
2023-07-12 13:36:01
794阅读
JobConf.setNumMapTasks(n)是有意义的，结合block size会具体影响到map任务的个数，详见FileInputFormat.getSplits源码。假设没有设置mapred.min.split.size，缺省为1的情况下，针对每个文件会按照min (totalsize[所有文件总大小]/mapnum[jobconf设置的mapnum], blocksize)为大小来拆分
转载
2024-01-25 21:14:26
106阅读
CHAPTER 2 .Summarization Patterns 随着每天都有更多的数据加载进系统，数据量变得很庞大。这一章专注于对你的数据顶层的，概括性意见的设计模式，从而使你能扩展思路，但可能对局部数据是不适用的。概括性的分析都是关于对相似数据的分组和执行统计运算，创建索引，或仅仅为了计数。 ,你可能想按某种规则计算出所存的钱的总数，或者按人口计算人们在互联网花费的平均时长
从MapReduce自身的命名特点可以看出，MapReduce由两个阶段组成：Map和Reduce。用户只需编写map()和reduce()两个函数，即可完成简单的分布式程序的设计。map()函数以key/value对作为输入，产生另外一系列key/value对作为中间输出写入本地磁盘。MapReduce框架会自动将这些中间数据按照key值进行聚集，且key值相同（用户可设定聚集策略，默认情况下是
1）map的个数是由输入所分成的split的个数决定的，有多少个split，就会有多少个map任务。2）split由两个因素决定：一个是文件数量，一个是文件大小。 一般情况下，Hadoop为每一个文件或文件的一部分分配一个map任务。如果文件小于要split的size，该文件就对应一个map；如果文件大于要split的size，该文件就会对应多个map。所以，一般来说，文件数量越多，map越多；
转载
2024-04-15 11:30:39
257阅读
目录MapReduce框架原理一、InputFormat数据输入1. 切片与MapTask并行度决定机制2. FielInputFormat切片机制3. FileInputFormat切片大小的参数设置4. TextInputFormat1).FileInputFormat实现类2).TextInputFormat5. CombineTextInputFormat切片机制1). 应用场景2).
转载
2024-04-11 12:53:10
30阅读
1 概述MapReduce是一个高度抽象的大数据作业执行组件，整个作业过程主要有两个，分别是map与reduce，本文主要介绍MapReduce中的map与reduce任务数设置的方式，以及如何合理的设置map与reduce的任务数。
2 从源码入手分析（1）分析JobSubmitter 任务提交类JobStatus submitJo
转载
2024-04-02 06:42:10
27阅读
一、果断先上结论
1.如果想增加map个数，则设置mapred.map.tasks 为一个较大的值。
2.如果想减小map个数，则设置mapred.min.split.size 为一个较大的值。
3.如果输入中有很多小文件，依然想减少map个数，则需要将小文件merger为大文件，然后使用准则2。
二、原理与分析过程
看了很多博客，感觉没
转载
2024-01-21 07:35:29
23阅读
最近在整理hadoop的部分内容时，发现有个问题需要注意：从“我如何完成这个任务”已经发展到了“怎么能让程序运行的更快”。其实MapReduce计算模型的优化涉及到了方方面面的内容，但是主要集中在两个方面：一是计算性能方面的优化，二是I/O操作方面的优化。但其实，这两种之中还包含留个方面的内容。 1、任务调度 &n
转载
2024-08-18 12:47:06
81阅读
学习mapreduce过程中， map第一个阶段是从hdfs 中获取文件的并进行切片，我自己在好奇map的启动的数量和文件的大小有什么关系，进过学习得知map的数量和文件切片的数量有关系，那文件的大小和切片的数量的有什么关系 ，下面我就进入Hadoop的源代码进行研究一下 文件的大小和切片的数量有什么关系。 文件获取和切片和一个Inp
转载
2024-08-02 11:45:07
30阅读
本文主要介绍MapReduce的map与reduce所包含的各各阶段 MapReduce中的每个map任务可以细分4个阶段：record reader、mapper、combiner和partitioner。map任务的输出被称为中间键和中间值，会被发送到reducer做后续处理。reduce任务可以分为4个阶段：混排（
转载
2024-05-13 19:41:31
28阅读
1. Shuffle：MapReduce的计算模型主要分为三个阶段，Map， shuffle， Reduce。 Map负责数据的过滤，将文件中的数据转化为键值对，Reduce负责合并将具有相同的键的值进行处理合并然后输出到HDFS。 为了让Reduce可以并行处理map的结果，必须对Map的输出进行一定的排序和分割，然后交个Reduce，这个过程就是Shuffle。官方给的图如下： 在
转载
2024-04-19 20:57:35
55阅读
Hive的MAP数或者说MAPREDUCE的MAP数是由谁来决定的呢？inputsplit size,那么对于每一个inputsplit size是如何计算出来的，这是做MAP数调整的关键.HADOOP给出了Inputformat接口用于描述输入数据的格式，其中一个关键的方法就是getSplits，对输入的数据进行分片.Hive对InputFormat进行了封装：而具体采用的实现是由参数hive.
转载
2023-08-10 15:23:24
115阅读
目录 一、项目需求（1）需求简介（2）问题描述（3）需求理解（4）相关数据二、实现思路（想看程序如何设计的，不看代码，看这个也行）（1）Map设计：（2）Reduce设计三、代码与详解（比较精髓，但仅限于个人理解）（1）map代码（2）Reduce代码（3）Bean代码（4）Job代码，也是程序的入口四、程序运行结果一、项目需求（1）需求简介类似于QQ好友推荐，在现实生活中，如果你的好友
控制Hive中Map和reduce的数量Hive中的sql查询会生成执行计划，执行计划以MapReduce的方式执行，那么结合数据和集群的大小，map和reduce的数量就会影响到sql执行的效率。除了要控制Hive生成的Job的数量，也要控制map和reduce的数量。1、 map的数量，通常情况下和split的大小有关系，之前写的一篇blog“map和reduce的数量是如何定义的”有描述。h
转载
2023-08-18 22:26:42
117阅读
MapReduce应该算是MongoDB操作中比较复杂的了，自己开始理解的时候还是动了动脑子的，所以记录在此！db.runCommand(
{ mapreduce : 字符串，集合名,
map : 函数,见下文
reduce : 函数，见下文
[, query : 文档，发往map函数前先给过渡文档]
[, sort : 文档，发往map函数前先给文档排序]
[,
mapreduce作业会根据输入目录产生多个map任务, 通过多个map任务并行执行来提高作业运行速度, 但如果map数量过
原创
2022-06-16 10:03:30
471阅读
这个参数表示执行前进行小文件合并。 前面三个参数确定合并文件块的大小，大于文件块大小128m的，按照128m来分隔，小于128m，大于100m的，按照100m来分隔，把那些小于100m的(包括小文件和分隔大文件剩下的)，进行合并，最终生成了74个块。 如何适当的增加map数？ 当input的文件都很大，任务逻辑复杂，map执行非常慢的时候，可以考虑增加Map数， 来使得每个map处理的数据量减少，
转载
2023-09-08 12:02:46
133阅读
