MapReduce中，分片 分区 排序和分组 Group 的关系图： 分片大小 对于HDFS中存储的一个文件，要进行Map处理前，需要将它切分成多个块，才能分配给不同的MapTask去执行。分片的数量等于启动的MapTask的数量。默认情况下，分片的大小就是HDFS的blockSize。 Map阶段的对数据文件的切片，使用如下判断逻辑： blockSize：默认大小是 M dfs.blocksiz ...
2017-12-20 00:43 2 7137 推荐指数：
1.Combiner Combiner是MapReduce的一种优化手段。每一个map都可能会产生大量的本地输出，Combiner的作用就是对map端的输出先做一次合并，以减少map和reduce结点之间的数据传输量，以提高网络IO性能。只有操作满足结合律的才可设置combiner ...
在进行MapReduce计算时，有时候需要把最终的输出数据分到不同的文件中，比如按照省份划分的话，需要把同一省份的数据放到一个文件中；按照性别划分的话，需要把同一性别的数据放到一个文件中。我们知道最终的输出数据是来自于Reducer任务。那么，如果要得到多个文件，意味着有同样数量的Reducer ...
1.关于MapReduce MapReduce是一种可用于数据处理的编程模型，能够支持java、Python、C++等语言。MapReduce程序本质上是并行运行的，因此可以处理大规模数据集，这也是它的优势。 2.使用hadoop分析数据 hadoop提供了并行处理，我们将查询表示成 ...
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 ...
spark 2.1.1 spark初始化rdd的时候，需要读取文件，通常是hdfs文件，在读文件的时候可以指定最小partition数量，这里只是建议的数量，实际可能比这个要大（比如文件特别多或者特 ...
第1章 MapReduce概述 1.1 MapReduce定义 1.2 MapReduce优缺点 1.2.1 优点 1.2.2 缺点 1.3 MapReduce核心思想 MapReduce核心编程思想，如图4-1所示。 图4-1 ...
MapReduce是Hadoop的一个并行计算框架,将一个计算任务拆分成为两个阶段分别是Map阶段和Reduce阶段.Map Reduce计算框架充分利用了存储节点(datanode)所在的物理主机的计算资源(内存/CPU/网络/少许磁盘)进行并行计算.MapReduce框架会在所有的存储节点 ...
本文为senlie原创，转载请保留此地址：http://www.cnblogs.com/senlie/ 1.概要很多计算在概念上很直观，但由于输入数据很大，为了能在合理的时间内完成，这些计算必须分布在数以百计数以千计的机器上。例如处理爬取得到的文档、网页请求日志来计算各种衍生数据，如倒排索引 ...
