reducetask专题

【硬刚Hadoop】HADOOP MAPREDUCE(9):MapReduce内核源码解析(2)ReduceTask工作机制

本文是对《【硬刚大数据之学习路线篇】从零到大数据专家的学习指南(全面升级版)》的Hadoop部分补充。 1.ReduceTask工作机制 ReduceTask工作机制,如图4-19所示。 图4-19 ReduceTask工作机制 (1)Copy阶段:ReduceTask从各个MapTask上远程拷贝一片数据,并针对某一片数据,如果其大小超过一定阈值,则写到磁盘上,否则直接放到内存中

大数据技术之_05_Hadoop学习_03_MapReduce_MapTask工作机制+ReduceTask工作机制+OutputFormat数据输出+Join多种应用+计数器应用+数据清洗(ETL)

大数据技术之_05_Hadoop学习_03_MapReduce 3.3.4 WritableComparable排序3.3.5 WritableComparable排序案例实操(全排序)3.3.6 WritableComparable排序案例实操(区内排序)3.3.7 Combiner合并3.3.8 Combiner合并案例实操3.3.9 GroupingComparator分组(辅助排序/

Hadoop 1.x的Task,ReduceTask,MapTask随想

Hadoop的技术体系,最令人称赞的是细节。它的基本原理是非常容易理解的,细节是魔鬼。 hadoop的hdfs是文件系统存储,它有三类节点namenode, scondraynamenode, datanode,前两种在集群分别只有一个节点,而datanode在集群有很多个。hdfs的解耦做的非常好,以至于它可以单独运行,做一个海量数据的文件存储系统。它可以跟mapreduce分别运行。

mapreduce的内部核心工作机制Shuffle-maptask生成的数据传输给reducetask的过程(fifteen day)

seven day second 学习了MapReduce的整体工作机制https://blog.csdn.net/ZJX103RLF/article/details/88965770 经过做了几个mapreduce练习,今儿再看看内部的核心工作机制(先学难的再回顾基础):   首先mapreduce是个分布式的,它的第一个工作进程叫maptask(真正的进程名字叫yarn child-->

Java大数据学习07--Mapreduce--MapTask和ReduceTask并行度的决定机制

一、mapTask并行度的决定机制 1、maptask的并行度决定map阶段的任务处理并发度,它可以决定job的处理速度。但并不是MapTask并行实例越多越好,它是综合了很多因素来决定的。 2、一个job的map阶段并行度由客户端在提交job时决定,而客户端对map阶段并行度的规划的基本逻辑为: 将待处理数据执行逻辑切片(即按照一个特定切片大小,将待处理数据划分成逻辑上的多个split),然后每

MapReduce源码分析——ReduceTask流程分析

前言 Reduce会从Mapper任务中拉取很多小文件,小文件内部有序,但是整体是没序的,Reduce会合并小文件,然后套个归并算法,变成一个整体有序的文件。 Reducer 主要有3个基本的过程: 1.Shuffle阶段 Reducer会通过网络IO将Mapper端的排序输出给复制过来。 2.Sort阶段 按key对reducer输入进行排序(因为不同的mapper可能输出相同的key)shu

【Hadoop】8.MapReduce框架原理-MapTask和ReduceTask的工作机制

MapTask工作机制 MapTask工作机制一共分为:Read阶段,Map阶段,Collect阶段,溢写阶段,Combine阶段 ps: 来自尚学堂ppt Read阶段: MapTask通过用户编写的ReacordReader,从输入Insplit中解析出一个个key/value。Map阶段: 该节点主要是将解析出的key/value交给用户编写map()函数处理,并产生一系列新的key/