数据倾斜: map /reduce程序执行时,reduce节点大部分执行完毕,但是有一个或者几个reduce节点运行很慢,导致整个程序的处理时间很长,这是因为某一个key的条数比其他key多很多(有时是百倍或者千倍之多),这条key所在的reduce节点所处理的数据量比其他节点就大很多,从而导致 ...
落地方式不同 mapreduce任务每一次处理完成之后所产生的结果数据只能够保存在磁盘,后续有其他的job需要依赖于前面job的输出结果,这里就只能够进行大量的io操作获取得到,性能就比较低。 spark任务每一次处理的完成之后所产生的结果数据可以保存在内存中,后续有其他的job需要依赖于前面job的输出结果,这里就可以直接从内存中获取得到,大大减少磁盘io操作,性能非常高。 处理方式不同 map ...
2019-08-30 16:01 0 353 推荐指数:
数据倾斜: map /reduce程序执行时,reduce节点大部分执行完毕,但是有一个或者几个reduce节点运行很慢,导致整个程序的处理时间很长,这是因为某一个key的条数比其他key多很多(有时是百倍或者千倍之多),这条key所在的reduce节点所处理的数据量比其他节点就大很多,从而导致 ...
1、创建hadoop用户,hadoopgroup组 2、安装ftp工具 2、安装jdk、hadoop 将下载的jdk、hadoop拷贝到服务器上, ...
今天终于把MR处理Hbase的数据的程序搞定了,自己走了好多的弯路,程序写完之后,在本机的伪分布式的hadoop上跑是没问题的,可是把程序上传的集群上就出错了,最后发现是zookeeper没配对,在编译的时候没有把conf添加的CLASSPATH,这才导致出错的。 下面是MR测试的程序 ...
关于MapReduce的实验,说是完成,其实也就是按照老师给的程序教程去配置关于MapReduce的一些环境,学习 ...
大数据软件比较 分布式的简单理解 在分布式系统出现之前,只有通过不断增加单个处理机的频率和性能来缩短数据的处理时间,分布式则将一个复杂的问题切割成很多的子任务,分布到多台机器上并行处理,在保证系统稳定性的同时,最大限度提高系统的运行速度。 MapReduce 模型整体分析 ...
spark数据倾斜处理 危害: 当出现数据倾斜时,小量任务耗时远高于其它任务,从而使得整体耗时过大,未能充分发挥分布式系统的并行计算优势。 当发生数据倾斜时,部分任务处理的数据量过大,可能造成内存不足使得任务失败,并进而引进整个应用失败。 表现:同一个 ...
首先我们需要明确一个问题就是,hdfs中blocksize是物理概念是真的把数据进行了按块切分,而mapreduce 中的切片概念是逻辑层面的并没有真正按照切片大小对数据进行切分,只是按照预先规划好的切片数据根据偏移量读取数据,实现逻辑层面的分片。 以上我们了解了mapreduce的分片方式后 ...
用mapreduce 处理气象数据集 编写程序求每日最高最低气温,区间最高最低气温 气象数据集下载地址为:ftp://ftp.ncdc.noaa.gov/pub/data/noaa 按学号后三位下载不同年份月份的数据(例如201506110136号同学,就下载2013年以6开头的数据 ...