MapReduce工作机制

最新推荐文章于 2025-03-31 19:51:56 发布
原创 最新推荐文章于 2025-03-31 19:51:56 发布 · 249 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

博客聚焦于MapReduce工作机制。MapReduce是大数据处理的重要技术，了解其工作机制有助于高效处理大规模数据。它在数据处理流程、任务分配等方面有独特设计，能提升数据处理效率和性能。


 

Mapreduce工作机制
little_sloth的博客
07-11 1294
Mapreduce工作机制 文章目录Mapreduce工作机制一、MapReduce简介二、文件切片三、shuffle阶段四、reduce阶段 一、MapReduce简介 MapReduce是一种并行编程模型，将计算阶段分为两个阶段：Map阶段和Reduce阶段。首先把输入数据源分块，交给多个Map任务去执行，Map任务执行Map函数，根据某种规则对数据分类，写入本地硬盘。然后进入Reduce阶段，该阶段由Reduce函数把Map阶段具有相同key值的中间结果收集到相同Reduce结点进行合并处理，并将结
MapReduce2 MapReduce工作机制
Auraros的博客
10-24 591
MapReduce2 MapReduce工作机制 更多整理都在我的github上：Auraros欢迎大家。 Job提交阶段 首先客户端回对我们提交的文件进行逻辑上的切片, 切片的大小是默认数据块的大小 (Yarn模式是128M，本地模式是32M)。 当切片完成以后，客户端会向MrAppliactionMaster提交信息，如果是Yarn模式的话会提交（切片信息，XML配置信息，jar包）如果是本地模式的话则提交（切片信息，XML配置信息)。 当信息提交完毕以后Mr. ApplicationMaster会根据
一文详解MapReduce的工作机制
llilin_的博客
12-13 1390
MapReduce是一个分布式计算框架，是用户开发“基于Hadoop的数据分析应用”的核心框架。主要由两部分组成：编程模型和运行时环 境。其中，编程模型为用户提供了非常易用的编程接口，用户只需要像编写串行程序 一样实现几个简单的函数即可实现一个分布式程序，而其他比较复杂的工作，如节点 间的通信、节点失效、数据切分等，全部由MapReduce运行时环境完成，用户无须 关心这些细节。
MapReduce 工作机制
harvey的博客
03-08 2556
       MapReduce是一种分布式计算模型，由Google 2004年提出，主要用于搜索领域，解决海量数据的计算问题.        MR由两个阶段组成：Map和Reduce，用户只需要实现map()和reduce()两个函数，即可实现分布式计算，
MapReduce06 MapReduce工作机制
好好学习天天向上
04-25 216
文章目录5 MapReduce工作机制(重点)5.1 MapTask工作机制5.2 ReduceTask工作机制5.3 ReduceTask并行度决定机制手动设置ReduceTask数量测试ReduceTask多少合适 5 MapReduce工作机制(重点) 5.1 MapTask工作机制 Read阶段 主要是Job的提交流程 1.切片划分 2.提交给Yarn Job.split 切片信息 wc.jar 集群模式会提交，本地模式不会提交 Job.xml 配置信息 3.Yarn开启NodeManager(单
二十四、MapReduce工作机制
08-29 509
MapReduce概述： 1 、MapReduce定义 Mapredude是一个分布式运算程序的编程框架，是用户开发" 基于Hadoop 的数据分析应用" 的核心框架。 MapReduce的核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运算程序，并发运行在一个Hadoop集群上。 2、 MapReduce优缺点 优点： （1）MapReduce易于编程 它简单的实现一些接口，就可以完成一个分布式程序，这个分布式程序可以分布到大量廉价的PC机器上运...
MapReduce工作机制——MapReduce的切片和数据读取
2301_78409414的博客
06-05 1705
MapReduce工作机制——MapReduce的切片和数据读取
大数据-MapReduce工作机制
Destiny的博客
03-16 352
MapReduce的工作机制
mapreduce的工作原理
最新发布
zxfgdjfjfjflfllf的博客
03-31 493
MapReduce 是一种分布式编程模型，用于大规模数据集的并行运算。其设计灵感来源于函数式编程语言中的 map 和 reduce 操作1。
MapReduce工作机制详解
xxydzyr的博客
09-16 405
MapReduce工作机制详解 文章目录MapReduce工作机制详解MapTask 工作机制简单概述：详细步骤：ReduceTask 工作机制简单概述：详细步骤：Shuffle 机制MapReduce 并行度机制FileInputFormat 切片机制Reducetask 并行度机制Task 并行度经验之谈 MapTask 工作机制 简单概述： input File 通过 split 被逻辑切分...
MapReduce学习总结（5）-----MapReduce工作机制
weixin_46002001的博客
03-22 1396
1.MapTask 工作机制 如果觉得术语太多的话，建议细看粗体字部分。 (1)**Read 阶段:MapTask 通过 InputFormat（用来读取数据）获得的 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 Outpu
MapReduce工作机制&源码解析
Sup星月★然的博客
10-11 1430
MapTask一共分为五个阶段：Read、Map、Collect、溢写、Merge阶段。ReduceTask一共分为三个阶段：Copy、Sort、Reduce阶段。
Hadoop安装以及配置文件初始化修改
A_____lan的博客
06-24 4251
一、hadoop安装 1、上传安装包 2、在家目录创建一个cloud目录 mkdir /home/cloud 3、解压 tar -zxvf hadoop-1.1.2.tar.gz -C /home/cloud/ 二、hadoop配置文件修改 1、修改hadoop-env.sh vimhadoop-env.sh export JAVA_HOME=/us...
IDEA开发hadoop mapreduce 引入 Maven 依赖
A_____lan的博客
06-30 3154
<!-- hdfs程序需要引入依赖：--> <dependencies> <dependency> <groupId>junit</groupId> <artifactId>junit</artifactId> <version>4.8.2</version>...
Hadoop 安装后验证
A_____lan的博客
06-24 1801
准备工作 格式化hdfs：hadoop namenode -format ，这是一个过时的命令，不过也可以使用 启动hadoop：start-all.sh ，这也是一个过时的命令，不过用起来很方便 查看进程 执行jps命令(不包括jps应该有5个进程) NameNode SecondaryNameNode DataNode ...
Hadoop 序列化机制
A_____lan的博客
07-01 580
序列化是指将结构化对象转化为字节流以便在网络上传输或者写到磁盘上进行永久存储的过程，反序列化是指将字节流转回结构化对象的逆过程 序列化用于分布式处理的两大领域，进程间通信和永久存储。 在Hadoop中，系统中多个节点上进程间的通信是通过“远程过程调用”（remote procedure call, RPC）实现的。RPC将消息序列化成二进制流后发送到远程节点，远程节点接着将二进制流饭序列化为原始...
Hadoop 集群资源管理系统YARN
A_____lan的博客
07-05 578
Apache Hadoop YARN （Yet Another Resource Negotiator，另一种资源协调者）是Hadoop的集群资源管理系统，YARN被引入Hadoop 2,最初是为了改善MapReduce的实现，但它具有的通用性，同样支持其他的分布式应用。 在MapReduce 1中，有两类守护进程控制着作业执行过程，一个jobtracker及一个或者多个tasktracker。j...
IDEA远程debug Hadoop源码
A_____lan的博客
06-30 492
在$HADOOP_HOME/etc/hadoop/hadoop-env.sh文件的最后添加你想debug的进程 #远程调试namenode export HADOOP_NAMENODE_OPTS="-agentlib:jdwp=transport=dt_socket,address=8888,server=y,suspend=y" #远程调试datanode export HADOOP_DATAN...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值