大數據學習之九——Combiner,Partitioner,shuffle和MapReduce排序分組
1.Combiner Combiner是MapReduce的一種優化手段。每一個map都可能會產生大量的本地輸出，Combiner的作用就是對map端的輸出先做一次合並，以減少map和reduce結點之間的數據傳輸量，以提高網絡IO性能。只有操作滿足結合律的才可設置combiner ...
原文：大數據學習（5）MapReduce切片（Split）和分區（Partitioner）
MapReduce中，分片 分區 排序和分組 Group 的關系圖： 分片大小 對於HDFS中存儲的一個文件，要進行Map處理前，需要將它切分成多個塊，才能分配給不同的MapTask去執行。分片的數量等於啟動的MapTask的數量。默認情況下，分片的大小就是HDFS的blockSize。 Map階段的對數據文件的切片，使用如下判斷邏輯： blockSize：默認大小是 M dfs.blocksiz ...
2017-12-20 00:43 2 7137 推薦指數：
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本文為senlie原創，轉載請保留此地址：http://www.cnblogs.com/senlie/ 1.概要很多計算在概念上很直觀，但由於輸入數據很大，為了能在合理的時間內完成，這些計算必須分布在數以百計數以千計的機器上。例如處理爬取得到的文檔、網頁請求日志來計算各種衍生數據，如倒排索引 ...