MapReduce 默認使用 TextInputFormat 進行切片，其機制如下 測試讀取數據的方式 輸入數據（中間為空格，末尾為換行符） map 階段的 k-v 可以看出 k 為偏移量，v 為一行的值，即 TextInputFormat 按行讀取 ...

MapReduce 框架默認的 TextInputFormat 切片機制是對任務按文件規划切片，如果有大量小文件，就會產生大量的 MapTask，處理小文件效率非常低。 CombineTextInputFormat：用於小文件過多的場景，它可以將多個小文件從邏輯上規划到一個切片中，這樣，多個 ...

1、概念 2、Hadoop默認分組機制--所有的Key分到一個組，一個Reduce任務處理 3、代碼示例 FlowBean FlowGroup FlowGroupPartition ...

Hadoop開發job需要定一個Map/Reduce/Job（啟動MR job，並傳入參數信息），以下代碼示例實現的功能： 1）將一個用逗號分割的文件，替換為“|”分割的文件； 2）對小文件合並，將文件合並為reduceNum個文件。 DataMap.java ...

1.前言 Spark是基於內存的計算，而Hadoop是基於磁盤的計算；Spark是一種內存計算技術。 但是事實上，不光Spark是內存計算，Hadoop其實也是內存計算。 Spark和Hadoop的根本差異是多個任務之間的數據通信問題：Spark多個任務之間數據通信是基於內存，而Hadoop ...

轉載：https://www.cnblogs.com/shimingjie/p/11912624.html 轉載：https://www.cnblogs.com/laov/p/3434917.htm ...

1、Map任務處理 　　1.1 讀取HDFS中的文件。每一行解析成一個<k,v>。每一個鍵值對調用一次map函數。 <0,hello you> ...

一. MapTask並行度決定機制 maptask 的並行度決定 map 階段的任務處理並發度，進而影響到整個 job 的處理速度 那么， mapTask 並行實例是否越多越好呢？其並行度又是如何決定呢？ 1.1 mapTask並行度的決定機制 ...