hadoop mapreduce 端参数优化

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hadoop mapreduce 端参数优化

在MapReduce执行过程中,特别是Shuffle阶段,尽量使用内存缓冲区存储数据,减少磁盘溢写次数:同时在作业执行过程中增加并行度,都能够显著提高系统性能,这也是配置优化的一个重要依据. 下面分别介绍I/O属性和MapReduce属性这两个类的部分属性,并指明其优化方向. 1 I/O属性类的优化 I/O属性类主要包括在Shuffle阶段中相关的I/O过程的属性,在分析了每个具体属性后从以下几个属性入手进行优化. (1) io.sort.factor属性,int类型,Map端和Reduce端使…

【Hadoop离线基础总结】MapReduce参数优化

MapReduce参数优化资源相关参数这些参数都需要在mapred-site.xml中配置 mapreduce.map.memory.mb 一个 MapTask 可使用的资源上限(单位:MB),默认为1024 如果 MapTask 实际使用的资源量超过该值,则会被强制杀死. mapreduce.reduce.memory.mb 一个 ReduceTask 可使用的资源上限(单位:MB),默认为1024 如果 ReduceTask 实际使用的资源量超过该值,则会被强制杀死. mapred.ch…

Hadoop参数优化

dfs.block.size 决定HDFS文件block数量的多少(文件个数),它会间接的影响Job Tracker的调度和内存的占用(更影响内存的使用), mapred.map.tasks.speculative.execution=true mapred.reduce.tasks.speculative.execution=true 这是两个推测式执行的配置项,默认是true 所谓的推测执行,就是当所有task都开始运行之后,Job Tracker会统计所有任务的平均进度,如果某个task…

Hadoop.2.x_高级应用_二次排序及MapReduce端join

一.对于二次排序案例部分理解 1. 分析需求(首先对第一个字段排序,然后在对第二个字段排序) 杂乱的原始数据排序完成的数据 a,1 a,1 b,1 a,2 a,2 [排序] a,100 b,6 ===> b,-3 c,2 b,-2 b,-2 b,1 a,100 b,6 b,-3 c,-7 c,-7 c,2 2. 分析[MapRedice过程] 1> 分析数据传入通过input()传入map() 2> map()对数据进行层层过滤,以达到我们想要的数据源, 3> 过滤方法中可添加自…

Hadoop Mapreduce 参数（一）

参考 hadoop权威指南第六章,6.4节背景 hadoop,mapreduce就如MVC,spring一样现在已经是烂大街了,虽然用过,但是说看过源码么,没有,调过参数么?调过,调到刚好能跑起来.现在有时间看看hadoop权威指南,感觉真是走了许多弯路. MR流程参数共同影响 io.sort.factor 多路合并允许的最大输入路数.设成较大的值可以减少合并轮数,从而减少磁盘读写次数. map端 io.sort.mb map端输出缓冲区大小,map输出先放到这里然后在通过排序和part…

使用eclipse的快捷键自动生成的map或者reduce函数的参数中：“org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer.Context context”

今天在测试mapreduce的程序时,就是简单的去重,对照课本上的程序和自己的程序,唯一不同的就是“org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer.Context context”,我写的程序如下: package com.pro.bq; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.…