原文:【大數據】MapTask並行度和切片機制

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 . mapTask並行度的決定機制 一個job的map階段並行度由客戶端在提交job時決定 而客戶端對map階段並行度的規划的基本邏輯為: 將待處理數據執行邏輯切片 即按照一個特定切片大小,將待 ...

2018-08-29 09:22 0 1056 推薦指數:

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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 ...

Mon Apr 29 23:48:00 CST 2019 0 483
MapReduce-CombineTextInputFormat 切片機制

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 ...

Tue Apr 30 01:08:00 CST 2019 0 891
Flink並行度

並行執行 本節介紹如何在Flink中配置程序的並行執行。FLink程序由多個任務(轉換/操作符、數據源和sinks)組成。任務被分成多個並行實例來執行,每個並行實例處理任務的輸入數據的子集。任務的並行實例的數量稱之為並行性。 如果要使用保存點,還應該考慮設置最大並行性(或最大並行 ...

Tue Sep 11 20:25:00 CST 2018 0 2926
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JDBC的API SparkSQL提供聯系數據庫的APi有以下三個: API解析 Dataset<Row> jdbc(String url, String table, java.util.Properties properties) 實例 ...

Wed Sep 23 00:42:00 CST 2020 0 486
Flink Task 並行度

並行數據流 Flink程序由多個任務(轉換/運算符,數據源和接收器)組成,Flink中的程序本質上是並行和分布式的。 在執行期間,流具有一個或多個流分區,並且每個operator具有一個或多個operator*子任務*。 operator子任務 ...

Wed Nov 13 16:49:00 CST 2019 0 830
 
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