本章内容我们学习一下 MapReduce 中的 Shuffle 过程，Shuffle 发生在 map 输出到 reduce 输入的过程，它的中文解释是 洗牌 ，顾名思义该过程涉及数据的重新分配，主要分为两部分： . map 任务输出的数据分组 排序，写入本地磁盘 . reduce 任务拉取排序。由于该过程涉及排序 磁盘IO 以及网络IO 等消耗资源和 CPU 比较大的操作，因此该过程向来是 兵家必 ...
2019-04-16 13:33 0 890 推荐指数：
第1章 Spark 性能优化1.1 调优基本原则1.1.1 基本概念和原则1.1.2 性能监控方式1.1.3 调优要点1.2 数据倾斜优化1.2.1 为何要处理数据倾斜（Data Skew）1.2.2 如何定位导致数据倾斜的代码1.2.3 如何缓解/消除数据倾斜1.3 运行资源调优1.3.1 ...
一、对于数据倾斜的发生一般都是一个key对应的数据过大，而导致Task执行过慢，或者内存溢出（OOM），一般是发生在shuffle的时候，比如reduceByKey，groupByKey，sortByKey等，容易产生数据倾斜。 那么针对数据倾斜我们如何解决呢？我们可以首先观看log日志，以为 ...
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 ...
前言 不进行优化的代码就是耍流氓。 总体来说大数据优化主要分为三点，一是充分利用CPU，二是节省内存，三是减少网络传输。 一、Hive/MapReduce调优 1.1 本地模式 Hive默认采用集群模式进行计算，如果对于小数据量，可以设置为单台机器进行计算，这样可以大大缩减 ...
第3章 MapReduce框架原理3.1 InputFormat数据输入3.1.1 切片与MapTask并行度决定机制3.1.2 Job提交流程源码和切片源码详解3.1.3 FileInputFormat切片机制3.1.4 CombineTextInputFormat切片机制3.1.5 ...
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 ...
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 ...
从总体上来看，对于大型网站，比如门户网站，在面对大量用户访问、高并发请求方面，基本的解决方案集中在这样几个环节：1.首先需要解决网络带宽和Web请求的高并发，需要合理的加大服务器和带宽的投入，并且需要 ...
