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 ...

下面介绍MapReduce的主要的六个类，只有了解了这六个类的作用，才能在编写程序中知道哪个类是要自己实现，哪些类可以调用默认的类，才能真正的做到游刃有余，关于需要自己编写的类（用户制定类）可以参考：http://www.cnblogs.com/liqizhou/archive/2012/05 ...

MapReduce优化优化（1）资源相关参数：以下参数是在自己的 MapReduce 应用程序中配置就可以生效 mapreduce.map.memory.mb: 一个 Map Task 可使用的内存上限（单位:MB），默认为 1024。如果 Map Task 实际使用的资源量超过该值，则会被强制 ...

集群的优化 1、合理分配map和reduce任务的数量（单个节点上map任务、reduce任务的最大数量） 2、其他配置 io.file.buffer.size hadoop访问文件的IO操作都需要通过代码库。因此，在很多情况下，io.file.buffer.size都被用来设置缓存的大小 ...

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 ...

目录 简介 概述 oozie定时任务设置 ...

本篇文章主要从mapreduce运行作业的过程，shuffle，以及mapreduce作业失败的容错几个方面进行详解。 一、mapreduce作业运行过程 1.1、mapreduce介绍 MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念"Map（映射 ...

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 1.1、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 ...