1.MapTask工作机制 整个map阶段流程大体如上图所示.简单概述:input File通过getSplits被逻辑切分为多个split文件,通通过RecordReader(默认使用lineRecordReader)按行读取内容给map(用户自己实现的map方法),进行处理,数据被map处理结束之后交给OutputCollector收集器,对其结果key进行分区(默认使用hash分区),然后写入buffer,每个map task 都有一个内存缓冲区,存储着map的输出结果,当缓冲区快满的时候…

1. 阶段定义 MapTask:map----->sort map:Mapper.map()中将输出的key-value写出之前 sort:Mapper.map()中将输出的key-value写出之后 2. MapTask工作机制 Read阶段 MapTask通过用户编写的RecordReader,从输入InputSplit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/value. Collect收…

(1)Read阶段:MapTask通过用户编写的RecordReader,从输入InputSplit中解析出一个个key/value. (2)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/value. (3)Collect收集阶段:在用户编写map()函数中,当数据处理完成后,一般会调用OutputCollector.collect()输出结果.在该函数内部,它会将生成的key/value分区(调用Partitioner),并写入一个…

MapReduce框架原理-MapTask工作机制 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 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.那么,mapTask并行任务是否越多越好呢? 一.数据切片及MapTask并行度决定机制 1>.一个job的map阶段MapTask并行度(个数),由客户端提交job时的切片个数决定; 2>.每一个split切片分配一个mapTask并行实例处理: 3>.默认情况下,切片大小=block…

大数据产业发展规划 (2016-2020年) 发布时间:2017-01-17  来源:规划司 数据是国家基础性战略资源,是21世纪的“钻石矿”.党中央.国务院高度重视大数据在经济社会发展中的作用,党的十八届五中全会提出“实施国家大数据战略”,国务院印发<促进大数据发展行动纲要>,全面推进大数据发展,加快建设数据强国.“十三五”时期是我国全面建成小康社会的决胜阶段,是新旧动能接续转换的关键时期,全球新一代信息产业处于加速变革期,大数据技术和应用处于创新突破期,国内市场需求处于爆发期,我国大数据产…

MapTask工作机制 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.那么,mapTask并行任务是否越多越好呢? 2)MapTask并行度决定机制 一个job的map阶段MapTask并行度(个数),由客户端提交job时的切片个数决定. 切片(逻辑上的切分)大小默认等于128M,和block大小相等,原因是如果不按照block大小进行切分,可能会涉及到一些不同节点之间数据的传输. MapTask工作机制 总结 read阶段:…

1.MapTask工作机制 整个map阶段流程大体如上图所示.简单概述:input File通过getSplits被逻辑切分为多个split文件,通通过RecordReader(默认使用lineRecordReader)按行读取内容给map(用户自己实现的map方法),进行处理,数据被map处理结束之后交给OutputCollector收集器,对其结果key进行分区(默认使用hash分区),然后写入buffer,每个map task 都有一个内存缓冲区,存储着map的输出结果,当缓冲区快满的时候…

文章目录 一 MapReduce概念 1.1 为什么要MapReduce 1.2 MapReduce核心思想 1.3 MapReduce进程 1.4 MapReduce编程规范(八股文) 1.5 MapReduce程序运行流程分析 二 MapReduce理论篇 2.1 Writable序列化 2.1.1 常用数据序列化类型 2.1.2 自定义bean对象实现序列化接口 2.2 InputFormat数据切片机制 2.2.1 FileInputFormat切片机制 2.2.2 CombineTex…

第1章 MapReduce概述 1.1 MapReduce定义 1.2 MapReduce优缺点 1.2.1 优点 1.2.2 缺点 1.3 MapReduce核心思想 MapReduce核心编程思想,如图4-1所示. 图4-1 MapReduce核心编程思想 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…

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…