本章內容我們學習一下 MapReduce 中的 Shuffle 過程，Shuffle 發生在 map 輸出到 reduce 輸入的過程，它的中文解釋是 洗牌 ，顧名思義該過程涉及數據的重新分配，主要分為兩部分： . map 任務輸出的數據分組 排序，寫入本地磁盤 . reduce 任務拉取排序。由於該過程涉及排序 磁盤IO 以及網絡IO 等消耗資源和 CPU 比較大的操作，因此該過程向來是 兵家必 ...
2019-04-16 13:33 0 890 推薦指數：
第1章 Spark 性能優化1.1 調優基本原則1.1.1 基本概念和原則1.1.2 性能監控方式1.1.3 調優要點1.2 數據傾斜優化1.2.1 為何要處理數據傾斜（Data Skew）1.2.2 如何定位導致數據傾斜的代碼1.2.3 如何緩解/消除數據傾斜1.3 運行資源調優1.3.1 ...
一、對於數據傾斜的發生一般都是一個key對應的數據過大，而導致Task執行過慢，或者內存溢出（OOM），一般是發生在shuffle的時候，比如reduceByKey，groupByKey，sortByKey等，容易產生數據傾斜。 那么針對數據傾斜我們如何解決呢？我們可以首先觀看log日志，以為 ...
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 ...
前言 不進行優化的代碼就是耍流氓。 總體來說大數據優化主要分為三點，一是充分利用CPU，二是節省內存，三是減少網絡傳輸。 一、Hive/MapReduce調優 1.1 本地模式 Hive默認采用集群模式進行計算，如果對於小數據量，可以設置為單台機器進行計算，這樣可以大大縮減 ...
第3章 MapReduce框架原理3.1 InputFormat數據輸入3.1.1 切片與MapTask並行度決定機制3.1.2 Job提交流程源碼和切片源碼詳解3.1.3 FileInputFormat切片機制3.1.4 CombineTextInputFormat切片機制3.1.5 ...
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 ...
第1章 MapReduce概述 1.1 MapReduce定義 1.2 MapReduce優缺點 1.2.1 優點 1.2.2 缺點 1.3 MapReduce核心思想 MapReduce核心編程思想，如圖4-1所示。 圖4-1 ...
從總體上來看，對於大型網站，比如門戶網站，在面對大量用戶訪問、高並發請求方面，基本的解決方案集中在這樣幾個環節：1.首先需要解決網絡帶寬和Web請求的高並發，需要合理的加大服務器和帶寬的投入，並且需要 ...
