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 ...
原文：大數據學習之九——Combiner,Partitioner,shuffle和MapReduce排序分組
.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。 Combiner的作用： Combiner實現本地key的聚合，對map輸出的key排序value進行迭代：如圖所 ...
2018-01-29 08:40 0 1050 推薦指數：
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