hadoop之mapreduce详解（基础篇）
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 ...
原文：详解MapReduce（Spark和MapReduce对比铺垫篇）
本来笔者是不打算写MapReduce的，但是考虑到目前很多公司还都在用这个计算引擎，以及后续要讲的Hive原生支持的计算引擎也是MapReduce，并且为Spark和MapReduce的对比做铺垫，笔者今天详细阐述一下MapReduce。鉴于Hadoop .X已过时，Hadoop .X目前用的还不多，企业中目前大量运用的还是Hadoop .X，所以以下都是基于Hadoop .X版本的MapRedu ...
2020-10-28 14:11 0 590 推荐指数：
相关推荐
hadoop之mapreduce详解（优化篇）
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 ...
[Hadoop源码详解]之一MapReduce篇之InputFormat
个人小站,正在持续整理中,欢迎访问:http://shitouer.cn 小站博文地址：[Hadoop源码详解]之一MapReduce篇之InputFormat 1. 概述 我们在设置MapReduce输入格式的时候，会调用这样一条语句 ...
重要 | Spark和MapReduce的对比，不仅仅是计算模型？
【前言：笔者将分上下篇文章进行阐述Spark和MapReduce的对比，首篇侧重于"宏观"上的对比，更多的是笔者总结的针对"相对于MapReduce我们为什么选择Spark"之类的问题的几个核心归纳点；次篇则从任务处理级别运用的并行机制/计算模型方面上对比，更多的是让大家对Spark ...
hadoop之mapreduce详解（进阶篇）
上篇文章hadoop之mapreduce详解（基础篇）我们了解了mapreduce的执行过程和shuffle过程，本篇文章主要从mapreduce的组件和输入输出方面进行阐述。 一、mapreduce作业控制模块以及其他功能 mapreduce包括作业控制模块，编程模型，数据处理引擎 ...
MapReduce和Tez对比
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）"和"Reduce（归约）"。 Tez是Apache开源的支持DAG作业的计算框架，它直接源于MapReduce框架，核心思想是将Map和Reduce两个操作进一步拆分，即Map被拆分 ...
spark与mapreduce的区别
spark是通过借鉴Hadoop mapreduce发展而来，继承了其分布式并行计算的优点，并改进了mapreduce明显的缺陷，具体表现在以下几方面： 1.spark把中间计算结果存放在内存中，减少迭代过程中的数据落地，能够实现数据高效共享，迭代运算效率高。mapreduce中的计算 ...
为什么spark比mapreduce处理数据快
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 ...