MapReduce优化

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mapreduce优化总结

集群的优化 1.合理分配map和reduce任务的数量(单个节点上map任务.reduce任务的最大数量) 2.其他配置 io.file.buffer.size hadoop访问文件的IO操作都需要通过代码库.因此,在很多情况下,io.file.buffer.size都被用来设置缓存的大小不论是对硬盘或者是网络操作来讲,较大的缓存都可以提供更高的数据传输,但这也就意味着更大的内存消耗和延迟这个参数要设置为系统页面大小的倍数,以byte为单位,默认值是4KB,一般情况下,可以设置为64KB(65…

hadoop mapreduce 优化

http://www.cnblogs.com/c840136/archive/2013/03/10/2952887.html http://irwenqiang.iteye.com/blog/1535809 mapreduce程序效率的瓶颈在于两点: 1:计算机性能 2:I/O操作优化优化无非包括时间性能和空间性能两个方面,存在一下常见的优化策略: 1:输入的文件尽量采用大文件众多的小文件会导致map数量众多,每个新的map任务都会造成一些性能的损失.所以可以将一些小文件在进行mapredu…

Combiner和Partitioner是用来优化MapReduce的,可以提高MapReduce的运行效率.下面我们来具体学习这两个组件 Combiner 我们以WordCount为例,首先通过下面的示意图直观的了解一下Combiner的位置和作用从上图可以看出,Combiner介于 Mapper和Reducer之间,combine作为 Map任务的一部分,执行完 map 函数后紧接着执行combine,而reduce 必须在所有的 Map 任务完成后才能进行. 而且还可以看出combine…

map-reduce 优化

map阶段优化参数:io.sort.mb(default 100) 当map task开始运算,并产生中间数据时,其产生的中间结果并非直接就简单的写入磁盘. 而是会利用到了内存buffer来进行已经产生的部分结果的缓存, 并在内存buffer中进行一些预排序来优化整个map的性能. 每一个map都会对应存在一个内存buffer,map会将已经产生的部分结果先写入到该buffer中, 这个buffer默认是100MB大小, 但是这个大小是可以根据job提交时的参数设定来调整的, 当map的产生数…

MapReduce优化参数

资源相关参数 //以下参数是在用户自己的 MapReduce 应用程序中配置就可以生效 (1) mapreduce.map.memory.mb: 一个 Map Task 可使用的内存上限(单位:MB),默认为 1024.如果 Map Task 实际使用的资源量超过该值,则会被强制杀死. (2) mapreduce.reduce.memory.mb: 一个 Reduce Task 可使用的资源上限(单位:MB),默认为 1024.如果 Reduce Task 实际使用的资源量超过该值,则会被强制杀…

【Hadoop】MapReduce笔记（四）：MapReduce优化策略总结

Cloudera 提供给客户的服务内容之一就是调整和优化MapReduce job执行性能.MapReduce和HDFS组成一个复杂的分布式系统,并且它们运行着各式各样用户的代码,这样导致没有一个快速有效的规则来实现优化代码性能的目的.在我看来,调整cluster或job的运行更像一个医生对待病人一样,找出关键的"症状",对于不同的症状有不同的诊断和处理方式. 在医学领域,没有什么可以代替一位经验丰富的医生:在复杂的分布式系统上,这个道理依然正确-有经验的用户和操作者…

MapReduce优化一（改变切片大小和Shuffle过程Reduce占用堆大小）

/*为防止处理超大作业时超时,将io时间设为1小时 * <property> <name>dfs.datanode.socket.write.timeout</name> <value>6000000</value> </property> <property> <name>dfs.so…

MapReduce 基本优化相关参数

MapReduce优化优化(1)资源相关参数:以下参数是在自己的 MapReduce 应用程序中配置就可以生效 mapreduce.map.memory.mb: 一个 Map Task 可使用的内存上限(单位:MB),默认为 1024.如果 Map Task 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 Reduce Task 可使用的资源上限(单位:MB),默认为 1024.如果 Reduce Task 实际使用的资源量超过该值,则会被…

hadoop 学习笔记：mapreduce框架详解

开始聊mapreduce,mapreduce是hadoop的计算框架,我学hadoop是从hive开始入手,再到hdfs,当我学习hdfs时候,就感觉到hdfs和mapreduce关系的紧密.这个可能是我做技术研究的思路有关,我开始学习某一套技术总是想着这套技术到底能干什么,只有当我真正理解了这套技术解决了什么问题时候,我后续的学习就能逐步的加快,而学习hdfs时候我就发现,要理解hadoop框架的意义,hdfs和mapreduce是密不可分,所以当我写分布式文件系统时候,总是感觉自己的理解肤浅…

Hadoop学习笔记：MapReduce框架详解

开始聊mapreduce,mapreduce是hadoop的计算框架,我学hadoop是从hive开始入手,再到hdfs,当我学习hdfs时候,就感觉到hdfs和mapreduce关系的紧密.这个可能是我做技术研究的思路有关,我开始学习某一套技术总是想着这套技术到底能干什么,只有当我真正理解了这套技术解决了什么问题时候,我后续的学习就能逐步的加快,而学习hdfs时候我就发现,要理解hadoop框架的意义,hdfs和mapreduce是密不可分,所以当我写分布式文件系统时候,总是感觉自己的理解肤浅…

MapReduce计算模型

MapReduce计算模型 MapReduce两个重要角色:JobTracker和TaskTracker. MapReduce Job 每个任务初始化一个Job,没个Job划分为两个阶段:Map和Reduce阶段. Map函数接受一个<key, value>形式的输入,输出一个<key, value>形式的中间输出. Hadoop负责将所有的相同中间key值的value集合到一起传递给Reduce函数. Reduce函数接受一个<key, (list of value)&…

hadoop的mapreduce过程

http://www.cnblogs.com/sharpxiajun/p/3151395.html 下面我从逻辑实体的角度讲解mapreduce运行机制,这些按照时间顺序包括:输入分片(input split).map阶段.combiner阶段.shuffle阶段和reduce阶段. 输入分片(input split):在进行map计算之前,mapreduce会根据输入文件计算输入分片(input split),每个输入分片(input split)针对一个map任务,输入分片(input sp…

MapReduce最佳成绩统计，男生女生比比看

上一篇文章我们了解了MapReduce优化方面的知识,现在我们通过简单的项目,学会如何优化MapReduce性能 1.项目介绍我们使用简单的成绩数据集,统计出0~20.20~50.50~100这三个年龄段的男.女学生的最高分数 2.数据集姓名年龄性别成绩 Alice 23 female 45 Bob 34 male 89 Chris 67 male 97 Kristine 38 female 53 Connor …

mapreduce框架详解【转载】

[本文转载自:http://www.cnblogs.com/sharpxiajun/p/3151395.html] 开始聊mapreduce,mapreduce是hadoop的计算框架,我学hadoop是从hive开始入手,再到hdfs,当我学习hdfs时候,就感觉到hdfs和mapreduce关系的紧密.这个可能是我做技术研究的思路有关,我开始学习某一套技术总是想着这套技术到底能干什么,只有当我真正理解了这套技术解决了什么问题时候,我后续的学习就能逐步的加快,而学习hdfs时候我就发现,要理解…

MapReduce/Hbase进阶提升(原理剖析、实战演练)

什么是MapReduce? MapReduce是一种编程模型,用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算.概念"Map(映射)"和"Reduce(归约)",和他们的主要思想,都是从函数式编程语言里借来的,还有从矢量编程语言里借来的特性.他极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下,将自己的程序运行在分布式系统上. 当前的软件实现是指定一个Map(映射)函数,用来把一组键值对映射成一组新的键值对,指定并发的Reduce(归约)函数,用来保证所有映射的键值对中的每一…

mapreduce框架详解

hadoop 学习笔记:mapreduce框架详解开始聊mapreduce,mapreduce是hadoop的计算框架,我学hadoop是从hive开始入手,再到hdfs,当我学习hdfs时候,就感觉到hdfs和mapreduce关系的紧密.这个可能是我做技术研究的思路有关,我开始学习某一套技术总是想着这套技术到底能干什么,只有当我真正理解了这套技术解决了什么问题时候,我后续的学习就能逐步的加快,而学习hdfs时候我就发现,要理解hadoop框架的意义,hdfs和mapreduce是密不可分,…

mapreduce运行机制

详见:http://blog.yemou.net/article/query/info/tytfjhfascvhzxcyt243 谈mapreduce运行机制,可以从很多不同的角度来描述,比如说从mapreduce运行流程来讲解,也可以从计算模型的逻辑流程来进行讲解,也许有些深入理解了mapreduce运行机制还会从更好的角度来描述,但是将mapreduce运行机制有些东西是避免不了的,就是一个个参入的实例对象,一个就是计算模型的逻辑定义阶段,我这里讲解不从什么流程出发,就从这些一个个牵涉的对象…

mapreduce 内存分配

稍微有点mapreduce使用经验的同学肯定对OOM不陌生,对的,我目前在mapReduce里面遇到的最多的报错也是内存分配出错,所以看到好多hadoop执行脚本里面有好多关于内存的参数,虽然是知道和内存分配有关系,但是我依然不太清楚具体的原理,从网上查阅相关资料,看到博主整理的,甚是欣慰,稍作整理如下: 关于mapreduce程序运行在yarn上时内存的分配一直是一个让我蒙圈的事情,单独查任何一个资料都不能很好的理解透彻.于是,最近查了大量的资料,综合各种解释,终于理解到了一个比较清晰的程度,…

一起学Hadoop——MapReduce原理

一致性Hash算法. Hash算法是为了保证数据均匀的分布,例如有3个桶,分别是0号桶,1号桶和2号桶:现在有12个球,怎么样才能让12个球平均分布到3个桶中呢?使用Hash算法的做法是,将12个球从0开始编号,得到这样的一个序列:0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11.将这个序列中的每个值模3,不管数字是什么,得到的结果都是0,1,2,不会超过3,将结果为0的数字放入0号桶,结果为1的数子放入1号桶,结果为2的数字放入2号桶,12个球就均匀的分布到3个桶中,0,3,6,9,…

【原创 Hadoop&Spark 动手实践 3】Hadoop2.7.3 MapReduce理论与动手实践

开始聊MapReduce,MapReduce是Hadoop的计算框架,我学Hadoop是从Hive开始入手,再到hdfs,当我学习hdfs时候,就感觉到hdfs和mapreduce关系的紧密.这个可能是我做技术研究的思路有关,我开始学习某一套技术总是想着这套技术到底能干什么,只有当我真正理解了这套技术解决了什么问题时候,我后续的学习就能逐步的加快,而学习hdfs时候我就发现,要理解hadoop框架的意义,hdfs和mapreduce是密不可分,所以当我写分布式文件系统时候,总是感觉自己的理解肤浅…

MapReduce原理

MapReduce原理 WordCount例子用mapreduce计算wordcount的例子: package org.apache.hadoop.examples; import java.io.IOException; import java.util.StringTokenizer; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoo…

hadoop的企业优化

前言: Mapreduce程序的效率的瓶颈在于两点: 计算机性能: CPU.内存.磁盘健康.网络 I/O操作: 数据倾斜 map和reduce数量设置不合理 map的运行时间太长,导致reduc的等待过久小文件过多大量的补课分块的超大文件 spill(溢写)次数过多 merge(合并)次数过多 MapReduce优化方法数据输入: (1)合并小文件:在执行任务前将小文件进行合并 (2)采用CombineTextInputformat来作为输入,解决输入端大量小文件的场景.将多个小文件从逻辑…

【Big Data - Hadoop - MapReduce】hadoop 学习笔记：MapReduce框架详解