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).
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2024-04-11 12:53:10
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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；
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2024-04-15 11:30:39
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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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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
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
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2024-05-06 10:13:31
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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
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2023-07-12 13:36:01
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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
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阅读本文可以带着下面问题：1.map和reduce的数量过多会导致什么情况？2.Reduce可以通过什么设置来增加任务个数？3.一个task的map数量由谁来决定？4.一个task的reduce数量由谁来决定？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.
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2023-07-12 13:37:41
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reduce的数目到底和哪些因素有关 1、我们知道map的数量和文件数、文件大小、块大小、以及split大小有关，而reduce的数量跟哪些因素有关呢？ 设置mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum的大小可以决定单个tasktracker一次性启动reduce的数目，但是不能决定总的reduce数目。 c
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
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2024-01-25 21:14:26
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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
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2024-08-02 11:45:07
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Mapreduce 的 map 数量 和 reduce 数量是由什么决定的 ,怎么配置（必背）.MapReduce优化经验分别举例什么情况要使用 combiner，什么情况不使用？MR运行流程解析（必背）suffle阶段运行流程注意：一定要清除MR的运行流程1. Mapreduce 的 map 数量 和 reduce 数量是由什么决定的 ,怎么配置map数量是由任务提交时，传来的切片信息决定的，切
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2024-04-21 17:24:31
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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
① Map 的数量通常是由 Hadoop 集群的数据块大小（输入文件的总块数）确定的
原创
2023-06-07 07:01:32
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一 MapReduce 在分片集合上的使用
Map-reduce可以在分片集合上使用，而且可以将分片集合作为输入和输出。 当一个分片集合作为其输入的时候，mongos进程会自动的向每个分片来分发map和reduce 作业，然后mongos进程会等待所有分片完成自己的作业。
&
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2023-12-22 21:01:09
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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
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2023-08-18 22:26:42
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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
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2024-08-18 12:47:06
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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
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2024-01-21 07:35:29
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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
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2024-04-02 06:42:10
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一、大白话MapReduce 1.什么是Map/Reduce，看下面的各种解释：
(1)MapReduce是hadoop的核心组件之一，hadoop要分布式包括两部分，一是分布式文件系统hdfs,一部是分布式计算框，就是mapreduce,缺一不可，也就是说，可以通过mapreduce很容易在hadoop平台上进行分布式的计算编程。
(2)Mapreduce是一种编程模型，是
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2023-07-12 13:35:58
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