map任务的输出由ReduceTask类的方法long copyOutput(MapOutputLocation loc)实现，包括以下几个步骤： 1.检查是否已经拷贝，如果已经拷贝，则返回-2表示要拷贝的数据已经过期 // check if we still need to copy the output from t
根据网上相关帖子以及查看部分源代码，把作业提交流程画了个流程图，并对某些步骤做详细说明，现整理如下： 详细说明： 一 关于分片 1）.分片的原则是：尽量保证一个片的数据不要跨数据节点，因此，最佳实践为片的大小与数据块的大小一致，这也是默认的策略 2）.分片算法由FileInput接口定义，所有输入格式指定类都必须实现此接口；分片的信息写入文件
通过hadoop权威指南学习hadoop，对shuffle过程一直很疑惑，经过查看网上多个帖子，最终 完成此篇问答总结。 1.什么叫shuffle 从map任务输出到reducer任务输入之间的过程就叫做shuffle 2.每个map任务都有对应的缓存吗？默认是多少，怎么配置这个值的大小？
此篇文章基于hive官方英文文档翻译，有些不好理解的地方加入了我个人的理解，官方的英文地址为： 1.https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/StorageHandlers 2.https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/HBaseIntegration
本文章转自http://blog.csdn.net/strongerbit/article/details/7440111，写得不错 很多文档中描述，Mapper的数量在默认情况下不可直接控制干预，因为Mapper的数量由输入的大小和个数决定。在默认情况下，最终input占据了多少block，就应该启动多少个Mapper。如果输入的文件数量巨大，但是每个文件的size都小于HDF
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