注意标题:Map Task数目的确定和Reduce Task数目的指定————自然得到结论,前者是后者决定的,后者是人为指定的.查看源码可以很容易看懂 1.MapReduce作业中Map Task数目的确定: 1)MapReduce从HDFS中分割读取Split文件,通过Inputformat交给Mapper来处理.Split是MapReduce中最小的计算单元,一个Split文件对应一个Map Task2)默认情况下HDFS种的一个block,对应一个Split.3)当执行Wordcount时…

MapReduce作业可以细分为map task和reduce task,而MRAppMaster又将map task和reduce task分为四种状态: 1.pending:刚启动但尚未向resourcemanager发送资源请求: 2.scheduled:已经向resourceManager发送资源请求,但尚未分配到资源: 3.assigned:已经分配到了资源且正在运行: 4.completed:已经运行完成. map task的生命周期为:scheduled -> assigned -…

Spark分区数.task数目.core数目.worker节点数目.executor数目梳理 spark隐式创建由操作组成的逻辑上的有向无环图.驱动器执行时,它会把这个逻辑图转换为物理执行计划,然后将逻辑计划转换为一系列的步骤(stage),每个步骤由多个任务组成. 步骤组成任务.数据组成任务.所以数据和对数据的操作都封装在任务里面了?数据是分布的,那么步骤的执行是什么过程?因为是流水线操作,所以对于每一个工作节点,都有一份步骤,然后根据步骤一步步计算??? Spark文档中使用驱动器节点和执行…

上一节分析了Job由JobClient提交到JobTracker的流程,利用RPC机制,JobTracker接收到Job ID和Job所在HDFS的目录,够早了JobInProgress对象,丢入队列,另一个线程从队列中取出JobInProgress对象,并丢入线程池中执行,执行JobInProgress的initJob方法,我们逐步分析. public void initJob(JobInProgress job) { if (null == job) { LOG.info("Init on…

MapReduce五大过程已经分析过半了.上次分析完Map的过程,着实花费了我的非常多时间.只是收获非常大,值得了额,这次用相同的方法分析完了Reduce的过程,也算是彻底摸透了MapReduce思想的2个最最重要的思想了吧. 好,废话不多,切入正题,在学习Reduce过程分析的之前,我特意查了书籍上或网络上相关的资料.我发现非常大都是大同小异.缺乏对于源代码的參照分析.所以我个人觉得.我了能够在某些细节上讲得跟明确些,或许会比較好.由于Map和Reduce的过程的总体流程是非常相近的,假设你看…

早上发现一个任务有20个reduce,但是只有四个正常完成,剩余16个等待了8个小时才分配执行(集群槽位资源充足) 解决方法:查看了集群的log,发现有这种warn: -- ::, WARN org.apache.hadoop.mapred.JobInProgress: No room for reduce task. Node tracker_s lave028.hadoop.sjs.org:localhost/ has bytes free; but we expect red uce in…

  reduce的数目到底和哪些因素有关 1.我们知道map的数量和文件数.文件大小.块大小.以及split大小有关,而reduce的数量跟哪些因素有关呢? 设置mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum的大小可以决定单个tasktracker一次性启动reduce的数目,但是不能决定总的reduce数目. conf.setNumReduceTasks(4);JobConf对象的这个方法可以用来设定总的reduce的数目,看下Job Counters的统计:…

Hadoop的MapReduce的Map Task和Reduce Task都是进程级别的:而Spark Task则是基于线程模型的. 多进程模型和多线程模型 所谓的多进程模型和多线程模型,指的是同一个节点上多个任务的运行模式.无论是MapReduce和Spark,整体上看都是多进程的:MapReduce应用程序是由多个独立的Task进程组成的:Spark应用程序的运行环境是由多个独立的Executor进程(每个应用程序使用一个Executor进程)构建的临时资源池构成的. 多进程模型便于细粒度控…

An apparatus, system, and method are provided for automatically minimizing Real-Time (RT) task latency and maximizing Non-Real Time (NRT) task throughput. The apparatus may include a task manager, a determination module, and optionally a tracking mod…

新建一个.NET Core控制台程序,输入如下代码: using System; using System.Threading; using System.Threading.Tasks; class Program { static void Main(string[] args) { //使用Task.Run返回outer task,然后在Task.Run里面启动inner task,注意这里的Task.Run实际上是调用的public static Task Run(Func<Task>…