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 ...
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 . mapTask并行度的决定机制 一个job的map阶段并行度由客户端在提交job时决定 而客户端对map阶段并行度的规划的基本逻辑为: 将待处理数据执行逻辑切片 即按照一个特定切片大小,将待 ...
2018-08-29 09:22 0 1056 推荐指数:
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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 ...
并行执行 本节介绍如何在Flink中配置程序的并行执行。FLink程序由多个任务(转换/操作符、数据源和sinks)组成。任务被分成多个并行实例来执行,每个并行实例处理任务的输入数据的子集。任务的并行实例的数量称之为并行性。 如果要使用保存点,还应该考虑设置最大并行性(或最大并行 ...
为什么,就必须了解Spark在加载不同的数据源时分区决定机制以及调用不用算子时并行度决定机制以及分区划分。 ...
JDBC的API SparkSQL提供联系数据库的APi有以下三个: API解析 Dataset<Row> jdbc(String url, String table, java.util.Properties properties) 实例 ...
并行的数据流 Flink程序由多个任务(转换/运算符,数据源和接收器)组成,Flink中的程序本质上是并行和分布式的。 在执行期间,流具有一个或多个流分区,并且每个operator具有一个或多个operator*子任务*。 operator子任务 ...