MapReduce 默认使用 TextInputFormat 进行切片，其机制如下 测试读取数据的方式 输入数据（中间为空格，末尾为换行符） map 阶段的 k-v 可以看出 k 为偏移量，v 为一行的值，即 TextInputFormat 按行读取 ...

MapReduce 框架默认的 TextInputFormat 切片机制是对任务按文件规划切片，如果有大量小文件，就会产生大量的 MapTask，处理小文件效率非常低。 CombineTextInputFormat：用于小文件过多的场景，它可以将多个小文件从逻辑上规划到一个切片中，这样，多个 ...

1、概念 2、Hadoop默认分组机制--所有的Key分到一个组，一个Reduce任务处理 3、代码示例 FlowBean FlowGroup FlowGroupPartition ...

Hadoop开发job需要定一个Map/Reduce/Job（启动MR job，并传入参数信息），以下代码示例实现的功能： 1）将一个用逗号分割的文件，替换为“|”分割的文件； 2）对小文件合并，将文件合并为reduceNum个文件。 DataMap.java ...

1.前言 Spark是基于内存的计算，而Hadoop是基于磁盘的计算；Spark是一种内存计算技术。 但是事实上，不光Spark是内存计算，Hadoop其实也是内存计算。 Spark和Hadoop的根本差异是多个任务之间的数据通信问题：Spark多个任务之间数据通信是基于内存，而Hadoop ...

转载：https://www.cnblogs.com/shimingjie/p/11912624.html 转载：https://www.cnblogs.com/laov/p/3434917.htm ...

1、Map任务处理 　　1.1 读取HDFS中的文件。每一行解析成一个<k,v>。每一个键值对调用一次map函数。 <0,hello you> ...

一. MapTask并行度决定机制 maptask 的并行度决定 map 阶段的任务处理并发度，进而影响到整个 job 的处理速度 那么， mapTask 并行实例是否越多越好呢？其并行度又是如何决定呢？ 1.1 mapTask并行度的决定机制 ...