第一步： 1.当输入文件超过mapred.max.split.size大小时，以Math.max(minSize,Math,min(maxSize,blockSize))为单位（以他的倍数）切分成不大于mapred.max.split.size大小的split分片。其余的生成碎片文件如果大于nodeSize就生成split，否则待处理 2.当输入文件小于mapred.min.split.size大
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2023-09-04 16:56:50
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这几天于遇到一个略诡异的CASE：线上报警一个MR Job的一个MAP TASK使用的物理内存过大，仔细一看超过了Xmx=1.3GB，而物理内存消耗到1.7GB，第一反应是不是遇到JVM内存泄露了.先对MAP TASK做个dump分析：发现实际JVM使用不到300MB，算上Perm（MaxPermSize=128MB），那其余的1.XGB的内存是哪里来的呢？想到了non-heap memoryle
原创
2013-11-12 02:49:55
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上篇我刚刚学习完。Spilt的过程，还算比較简单的了，接下来学习的就是Map操作的过程了，Map和Reduce一样。是整个MapReduce的重要内容，所以。这一篇，我会好好的讲讲里面的内部实现过程。首先要说，MapTask。分为4种，可能这一点上有人就可能知道了，各自是Job-setup Task
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2017-08-20 20:37:00
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2020-01-12 19:09:00
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# 如何实现Hadoop提交命令设置map task
## 一、整体流程
首先，让我们来看一下整个流程的步骤：
```mermaid
flowchart TD
A(开始)
B(设置map任务)
C(提交命令)
D(结束)
A --> B
B --> C
C --> D
```
## 二、具体步骤
1. 设置map任务：
-
# 如何在 Hive on Spark 中增加 Map Task 的数量
在大数据处理的场景中，对于 Hive on Spark 任务，适当增加 Map Task 的数量可以有效提升性能。但对于刚入行的小白来说，理解这个过程可能会有些难度。本文将为你提供一个清晰的流程，以及每一步所需的代码和解释，帮助你掌握如何增加 Hive on Spark 中的 Map Task 数量。
## 整体流程
一.指定spark executor 数量的公式 executor 数量 = spark.cores.max/spark.executor.coresspark.cores.max 是指你的spark程序需要的总核数 spark.executor.cores 是指每个executor需要的核数二.指定并行的task数量 spark.default.parallelism 参数说明：该参数用于设置每
前言我们都知道,在Hadoop中,一个Job的执行需要转化成1个个的Task去执行,在Task中,有会有2个类型,一个为Map Task,另一个就是Reduce Task.当然,这不是最底层的级别,在Task内部...
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2020-01-12 19:09:00
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MapTask.runNewMapper() -> ... if (jo
原创
2023-07-13 18:59:47
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总结一下工作中常用的hive调优策略目录1. Fetch抓取2. 小表Join大表（mapjoin的原理）3. 大表Join大表（0）前提：配置历史服务器（1）空key过滤（2）空key转换（将空值key转换为其他随机数，避免数据倾斜）4. Group By发生数据倾斜5. Count（distinct key）对key去重后求总行数6. 行列过滤（分区过滤，先where再join嵌套子查询）7.
Hive on Tez中map和reduce阶段task的划分在SQL调优和跑批中比较重要，在调优时我们会遇到maptask分配个数不合理（太少或太多），map 各task运行时间存在倾斜等相关问题。 难点在于说Tez引擎有自己的map Task划分
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2023-10-05 19:27:01
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Swoole扩展自带的Task进程功能非常强大，可以用来实现各种复杂的业务逻辑。本文主要介绍使用task/finish功能实现程序内的Map-Reduce并发任务处理。一个聊天服务经常会有群聊需求，我的群组和群组内成员，另外群组内成员需要按照积分排序，类似与这样的功能就可以使用Swoole简单实现。传统多线程方案创建2个全局变量Map，group_map以group_id为Key，存储成员set。
原创
2021-01-06 22:52:16
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故事背景：hadoop任务分为map task和reduce task，当
原创
2023-07-13 18:31:53
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# 如何在Spark SQL中设置单个Map任务处理的数据大小
在大数据处理的世界中，Apache Spark是一个强大的工具，尤其是在处理大规模数据时。掌握如何设置单个Map任务的处理数据大小，可以帮助你更有效地利用集群资源。本文将通过简单的步骤和示例代码教你如何实现这一目标。
## 流程概述
以下是设置单个Map任务处理数据大小的基本步骤：
| 步骤 | 描述
1、MapPartition和Map的区别:map和mapParttion都是spark的算子，他们在进行数据处理时有一定的区别：map是RDD中的每一个元素进行操作。mapPartition是对RDD的每一个分区的迭代器进行操作，返回的是迭代器。mapPartiton的优势： 提高性能，比如我们对一个含有100条log数据的分区进行操作，使用map的话函数要执行100次计算。使用MapParti
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2021-09-12 15:03:00
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A. 我是计科141班的王旭东，来自山东省济宁市。从高中开始就对编程特别感兴趣，因此参加了学校的科技社团，填报了计算机科学与技术作为第一志愿。我对arduino开发尤其感兴趣，高一暑假利用其制作出了一个解魔方机器人。我还喜欢踢足球，在高中阶段经常代表班级踢友谊比赛，来到山东建筑大学后被学院足球队录取，目前司职后腰。而且山建距离鲁能体育场非常近，希望以
原创
2014-10-31 16:56:06
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Task 使用 Task以及Task.Factory都是在.Net 4引用的。Task跟Thread很类似，通过下面例子可以看到。 static public void ThreadMain() { Thread t1 = new Thread(TaskWorker); t1.Start(3); }
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2016-05-27 17:06:00
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https://msdn.microsoft.com/en-us/library/system.threading.tasks.task(v=vs.110).aspx The Task class represents a single operation that does not return
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2016-07-15 17:25:00
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参考
Task返回值问题
1、Task方法如果加了async关键字，那么就是异步返回方法，如果是异步返回方法，需要返回一个值时，直接return value
2、 Task方法如果没有加async关键字，需要返回一个值时，使用Task.FromResult方法，Task.FromResult(value)。
尽量不使用.Result获取值这会将异步请求转同步，这些操作都是会导致死锁的。
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2020-05-26 11:41:00
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