原文:Hadoop(十六)之使用Combiner优化MapReduce

前言 前面的一篇给大家写了一些MapReduce的一些程序,像去重 词频统计 统计分数 共现次数等。这一篇给大家介绍的是关于Combiner优化操作。 一 Combiner概述 . 为什么需要Combiner 我们map任务处理的结果是存放在运行map任务的节点上。 map处理的数据的结果在进入reduce的时候,reduce会通过远程的方式去获取数据。 在map处理完数据之后,数据量特别大的话。 ...

2017-10-26 21:24 0 1524 推荐指数:

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Hadoop学习之路(十八)MapReduce框架Combiner分区

combiner的理解 combiner其实属于优化方案,由于带宽限制,应该尽量map和reduce之间的数据传输数量。它在Map端把同一个key的键值对合并在一起并计算,计算规则与reduce一致,所以combiner也可以看作特殊的Reducer。 执行combiner操作要求开发者 ...

Wed Mar 21 19:44:00 CST 2018 1 2850
hadoop——Map/Reduce中combiner使用

一、作用 1、combiner最基本是实现本地key的聚合,对map输出的key排序,value进行迭代。如下所示: map: (K1, V1) → list(K2, V2) combine: (K2, list(V2)) → list(K2, V2) reduce: (K2, list(V2 ...

Fri Sep 25 22:29:00 CST 2015 0 2354
hadoop mapreduce 优化

mapreduce程序效率的瓶颈在于两点:   1:计算机性能   2:I/O操作优化 优化无非包括时间性能和空间性能两个方面,存在一下常见的优化策略:   1:输入的文件尽量采用大文件     众多的小文件会导致map数量众多,每个新的map任务都会造成一些性能的损失。所以可以将一些 ...

Mon Mar 11 01:42:00 CST 2013 0 2884
hadoopmapreduce详解(优化篇)

一、概述 优化前我们需要知道hadoop适合干什么活,适合什么场景,在工作中,我们要知道业务是怎样的,能才结合平台资源达到最有优化。除了这些我们当然还要知道mapreduce的执行过程,比如从文件的读取,map处理,shuffle过程,reduce处理,文件的输出或者存储。在工作中 ...

Tue Oct 01 08:06:00 CST 2019 0 1753
 
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