我们知道,MapReduce有三层调度模型,即Job——>Task——>TaskAttempt,并且: 1.通常一个Job存在多个Task,这些Task总共有Map Task和Redcue Task两种大的类型(为简化描述,Map-Only作业.JobSetup Task等复杂的情况这里不做考虑): 2.每个Task可以尝试运行1-n此,而且通常很多情况下都是1次,只有当开启了推测执行原理且存在拖后腿Task,或者Task之前执行失败时,Task才执行多次. 而TaskImpl中存在一个成员变

MapReduce中多表合并案例 一.案例需求 订单数据表t_order: id pid amount 1001 01 1 1002 02 2 1003 03 3 订单数据order.txt 商品信息表t_product pid pname 01 小米 02 华为 03 格力 商品数据pd.txt 小米 华为 格力 将商品信息表中数据根据商品pid合并到订单数据表中. 最终数据形式: id pname amount 1001 小米 1 1004 小米 4 1002 华为 2 1005 华为 5

MapReduce中的分布式缓存使用 @(Hadoop) 简介 DistributedCache是Hadoop为MapReduce框架提供的一种分布式缓存机制,它会将需要缓存的文件分发到各个执行任务的子节点的机器中,各个节点可以自行读取本地文件系统上的数据进行处理. 符号链接 可以同在原本HDFS文件路径上+"#somename"来设置符号连接(相当于一个快捷方式) 这样在MapReduce程序中可以直接通通过: File file = new File("somename&

一.写在之前的 1.1 回顾Map阶段四大步骤 首先,我们回顾一下在MapReduce中,排序和分组在哪里被执行: 从上图中可以清楚地看出,在Step1.4也就是第四步中,需要对不同分区中的数据进行排序和分组,默认情况下,是按照key进行排序和分组. 1.2 实验场景数据文件 在一些特定的数据文件中,不一定都是类似于WordCount单次统计这种规范的数据,比如下面这类数据,它虽然只有两列,但是却有一定的实践意义. 3 3 3 2 3 1 2 2 2 1 1 1 (1)如果按照第一列升序排列,当

一.MapReduce中有哪些常见算法 (1)经典之王:单词计数 这个是MapReduce的经典案例,经典的不能再经典了! (2)数据去重 "数据去重"主要是为了掌握和利用并行化思想来对数据进行有意义的筛选.统计大数据集上的数据种类个数.从网站日志中计算访问地等这些看似庞杂的任务都会涉及数据去重. (3)排序:按某个Key进行升序或降序排列 (4)TopK:对源数据中所有数据进行排序,取出前K个数据,就是TopK. 通常可以借助堆(Heap)来实现TopK问题. (5)选择:关系代数基

SQL Server 2012中Task是如何调度的?[原文来自:How It Works: SQL Server 2012 Database Engine Task Scheduling]      从SQL Server 7.0以来调度算法并没有很大的改变. 算法概述:      调度从分配NUMA节点开始,使用循环分配的方式,当一下链接来了,先分配给Node1,然后分配给Node2,然后在Node1      分配了NUMA节点之后,在分配调度器,根据Load factor来做调度,Loa

MapReduce中作业调度机制主要有3种: 1.先入先出FIFO      Hadoop 中默认的调度器,它先按照作业的优先级高低,再按照到达时间的先后选择被执行的作业. 2.公平调度器(相当于时间片轮转调度)      为任务分配资源的方法,其目的是随着时间的推移,让提交的作业获取等量的集群共享资源,让用户公平地共享集群.具体做法是:当集群上只有一个任务在运行时,它将使用整个集群,当有其他作业提交时,系统会将TaskTracker节点空间的时间片分配给这些新的作业,并保证每个任务都得到大概等

Mapreduce中的字符串编码 $$$ Shuffle的执行过程,需要经过多次比较排序.如果对每一个数据的比较都需要先反序列化,对性能影响极大. RawComparator的作用就不言而喻,能够直接使用序列化后的字节流进行比较,不需要反序列化就能够完成排序功能. $$$ hadoop使用的是jdk自带编码器和解码器(DataOutputStream和DataInputStream),它有一套规则把字符转化成字节.1个字符可能转化成1个,2个或者3个字节. 字节流开始处用2个字节,写了字节流的有

版权声明:本文为原创文章,未经允许不得转载. 复习内容: Spark中Stage的提交 http://www.cnblogs.com/yourarebest/p/5356769.html Spark中Task的提交 1.在复习内容部分我们介绍了在方法onStageSubmitted中,Stage的提交,那么在该方法中还有Task的提交,如下所示: override def onStageSubmitted(stageSubmitted: SparkListenerStageSubmitted):

摘要:mapreduce中执行reduce(KEYIN key, Iterable<VALUEIN> values, Context context),调用一次reduce方法,迭代value集合时,发现key的值也是在不断变化的,这是因为key的地址在内部会随着value的迭代而不断变化. 序:我们知道reduce方法每执行一次,里面我们会通过for循环迭代value的迭代器.如果key是bean的时候,for循环里面value值变化的同时我们的bean值也是会跟随着变化,调用reduce方

概述 1.MapReduce 中,mapper 阶段处理的数据如何传递给 reducer 阶段,是 MapReduce 框架中 最关键的一个流程,这个流程就叫 Shuffle 2.Shuffle: 数据混洗 ——(核心机制:数据分区,排序,局部聚合,缓存,拉取,再合并 排序) 3.具体来说:就是将 MapTask 输出的处理结果数据,按照 Partitioner 组件制定的规则分发 给 ReduceTask,并在分发的过程中,对数据按 key 进行了分区和排序 MapReduce的Shuffle

0. 说明 Combiner 介绍 &&  在 MapReduce 中的应用 1. 介绍 Combiner: Map 端的 Reduce,有自己的使用场景 在相同 Key 过多的情况下,在 Map 端进行的预聚合,大大缓解了网络间的 K-V 全分发 Combiner 适用场景: 最大值 求和 最小值 Combiner 不适用平均值的计算 2. 结合 Combiner 实现 Word Count 在 [MapReduce_1] 运行 Word Count 示例程序 代码基础上在 WCApp.

1.压缩和输入分片 Hadoop中文件是以块的形式存储在各个DataNode节点中,假如有一个文件A要做为输入数据,给MapReduce处理,系统要做的,首先从NameNode中找到文件A存储在哪些DataNode中,然后,在这些DataNode中,找到相应的数据块,作为一个单独的数据分块,作为map任务的输入,这就是mapreduce处理的数据的粗略过程!但是,我们都知道,对于一些大型的数据,压缩是很有用的,不仅能够节省存储空间,而且还能够加快传输速率.把文件压缩后再存入数据节点中,这个很常见

一. 为什么javaBean要继承Writable和WritableComparable接口? 1. 如果一个javaBean想要作为MapReduce的key或者value,就一定要实现序列化,因为在Map到Reduce阶段的时候,只能是传输二进制数据,不可能将字符流直接进行RPC传输, 只要一个javabean实现了序列化和反序列化,就可以做为key或者value 最简单的序列化和反序列化就是实现Writable接口 ps:javaBean在作为key的时候有点不同,除了要继承Writabl

http://www.aboutyun.com/thread-8927-1-1.html Mapreduce在hadoop中是一个比較难以的概念.以下须要用心看,然后自己就能总结出来了. 概括: combine和partition都是函数.中间的步骤应该仅仅有shuffle! 1.combine combine分为map端和reduce端,作用是把同一个key的键值对合并在一起,能够自己定义的. combine函数把一个map函数产生的<key,value>对(多个key,value)合并成一

Spark中Task,Partition,RDD.节点数.Executor数.core数目的关系和Application,Driver,Job,Task,Stage理解 from:https://blog.csdn.net/u013013024/article/details/72876427   有部分图和语句摘抄别的博客,有些理解是自己的 梳理一下Spark中关于并发度涉及的几个概念File,Block,Split,Task,Partition,RDD以及节点数.Executor数.core

技术不断更新迭代,更高效的执行效率越来越被重视,所以对Task的使用进行了简单使用做了整理与大家分享. .Net 中有了Task后使多线程编程更简单使用和操作,下面粘上代码进行简单说明: /// <summary> /// 主线程执行 /// </summary> private static void GetVaule() { Console.WriteLine("我不是task,我的信息是,线程{0} 运行在线程id为{1}的线程上.是否是线程池中线程?:{2}&qu

本文主要说一下Spark中Task相关概念.RDD计算时Task的数量.Spark Streaming计算时Task的数量. Task作为Spark作业执行的最小单位,Task的数量及运行快慢间接决定了作业运行的快慢. 开始 先说明一下Spark作业的几个核心概念: Job(作业):Spark根据行动操作触发提交作业,以行动操作将我们的代码切分为多个Job. Stage(调度阶段):每个Job中,又会根据宽依赖将Job划分为多个Stage(包括ShuffleMapStage和ResultStag

摘要:在排序和reducer 阶段,reduce 侧连接过程会产生巨大的网络I/O 流量,在这个阶段,相同键的值被聚集在一起. 本文分享自华为云社区<MapReduce 示例:减少 Hadoop MapReduce 中的侧连接>,作者:Donglian Lin. 在这篇博客中,将使用 MapReduce 示例向您解释如何在 Hadoop MapReduce 中执行缩减侧连接.在这里,我假设您已经熟悉 MapReduce 框架并知道如何编写基本的 MapReduce 程序.本博客中讨论的主题如下

一.背景 MapReduce提供了表连接操作其中包括Map端join.Reduce端join还有半连接,现在我们要讨论的是Map端join,Map端join是指数据到达map处理函数之前进行合并的,效率要远远高于Reduce端join,因为Reduce端join是把所有的数据都经过Shuffle,非常消耗资源. 二.具体join 1.join的例子     比如我们有两个文件,分别存储 订单信息:products.txt,和 商品信息:orders.txt ,详细数据如下: products.t

MapTask类 在MapTask类中找到run函数 if(useNewApi){       runNewMapper(job, splitMetaInfo, umbilical, reporter);     } 再找到runNewMapper @SuppressWarnings("unchecked")   private<INKEY,INVALUE,OUTKEY,OUTVALUE>   void runNewMapper(final JobConf job,