目录 2 MapReduce工作流程 3 Shuffle机制(重点) 3.1 Shuffle机制 3.2 Partition分区 默认Partitioner分区 自定义Partitioner分区 自定义Partition分区案例 需求 需求分析 案例实现 输出结果 总结 3.3 WritableComparable排序 概述 自定义排序WritableComparable原理分析 1.WritableComparable 排序案例实操(全排序) 需求 需求分析 代码实现 输出结果 2.二次排序…

Shuffle机制 Mapreduce确保每个reducer的输入都是按键排序的.系统执行排序的过程(Map方法之后,Reduce方法之前的数据处理过程)称之为Shuffle. partition分区 Partition分区流程处于Mapper数据属于初到环形缓冲区时进行,此时会将通过Partition分区获取到的每一行key-value对应的分区值计入环形缓冲流的左. 问题引出 要求将统计结果按照条件输出到不同文件中(分区).比如:将统计结果按照手机归属地不同省份输出到不同文件中(分区) 分区…

MapReduce工作流程 1.准备待处理文件 2.job提交前生成一个处理规划 3.将切片信息job.split,配置信息job.xml和我们自己写的jar包交给yarn 4.yarn根据切片规划计算出MapTask的数量 (以一个MapTask为例) 5.Maptask调用inputFormat生成RecordReader,将自己处理的切片文件内容打散成K,V值 6.MapTask将打散好的K,V值交给Mapper,Mapper经过一系列的处理将KV值写出 7.写出的KV值被outputCo…

MapReduce框架原理 MapReduce核心思想 1)分布式的运算程序往往需要分成至少2个阶段. 2)第一个阶段的MapTask并发实例,完全并行运行,互不相干. 3)第二个阶段的ReduceTask并发实例互不相干,但是他们的数据依赖于上一个阶段的所有MapTask并发实例的输出. 4)MapReduce编程模型只能包含一个Map阶段和一个Reduce阶段,如果用户的业务逻辑非常复杂,那就只能多个MapReduce程序,串行运行. 1.InputFormat(切片| 把切片变成k,v值)…

1. MapReduce基本编程模型和框架 1.1 MapReduce抽象模型 大数据计算的核心思想是:分而治之.如下图所示.把大量的数据划分开来,分配给各个子任务来完成.再将结果合并到一起输出.注:如果数据的耦合性很高,不能分离,那么这种并行计算就不合适了. 图1: MapReduce抽象模型 1.2 Hadoop的MapReduce的并行编程模型 如下图2所示,Hadoop的MapReduce先将数据划分为多个key/value键值对.然后输入Map框架来得到新的key/value对,这时候…

目前CSDN,博客园,简书同步发表中,更多精彩欢迎访问我的gitee pages 目录 MapReduce精通(二) MapReduce框架原理 MapReduce工作流程 InputFormat数据输入 切片与MapTask并行度决定机制 Job提交流程源码和切片源码详解 FileInputFormat切片机制 CombineTextInputFormat切片机制 CombineTextInputFormat案例实操 FileInputFormat实现类 KeyValueTextInputFo…

MapReduce框架原理 3.1 InputFormat数据输入 3.1.1 切片与MapTask并行度决定机制 1．问题引出 MapTask的并行度决定Map阶段的任务处理并发度,进而影响到整个Job的处理速度. 思考:1G的数据,启动8个MapTask,可以提高集群的并发处理能力.那么1K的数据,也启动8个MapTask,会提高集群性能吗?MapTask并行任务是否越多越好呢?哪些因素影响了MapTask并行度? 2．MapTask并行度决定机制 数据块:Block是HDFS物理上把数据分…

目录 4.OutputFormat数据输出 OutputFormat接口实现类 自定义OutputFormat 自定义OutputFormat步骤 自定义OutputFormat案例 需求 需求分析 案例实现 输出结果 MapReduce 框架原理 1.InputFormat可以对Mapper的输入进行控制 2.Reducer阶段会主动拉取Mapper阶段处理完的数据 3.Shuffle可以对数据进行排序.分区.压缩.合并,核心部分. 4.OutPutFomat可以对Reducer的输出进行控制…

目录 1 InputFormat数据输入 1.1 切片与MapTask并行度决定机制 问题引出 MapTask并行度决定机制 Job提交流程源码 切片源码 1.2 FileInputFormat切片机制 1.3 TextInputFormat切片机制 1.4 CombineTextInputFormat切片机制 1.5 案例实操 需求 实现过程 MapReduce 框架原理 1.InputFormat可以对Mapper的输入进行控制 2.Reducer阶段会主动拉取Mapper阶段处理完的数据…

摘要: 1 shuffle原理 1.1 mapreduce的shuffle原理 1.1.1 map task端操作 1.1.2 reduce task端操作 1.2 spark现在的SortShuffleManager 2 Shuffle操作问题解决 2.1 数据倾斜原理 2.2 数据倾斜问题发现与解决 2.3 数据倾斜解决方案 3 spark RDD中的shuffle算子 3.1 去重 3.2 聚合 3.3 排序 3.4 重分区 3.5 集合操作和表操作 4 spark shuffle参数调优…