Hadoop1.x MapReduce过程详解及其性能优化

最新推荐文章于 2021-08-20 21:44:39 发布

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Hadoop3.x 之 MapReduce 框架原理(月薪过万第九章中)

小坏说Java，一个专注Java微服务架构的实战，Java全栈教程，SpringBoot, SpringCloud微服务到分布式、高并发架构，大数据开发，运维实战，K8S、Docker容器为一体的教程，结合企业级内部的技术栈学习

07-29

625

三、MapReduce 框架原理 InputFormat 可以对输入、进行一个控制、读出来之后、交给Mapper outputFormat 想要写到呐(不想输出到文件、可以到MySQL，ES) (就回去mapper拉取) 1、InputFormat 数据输入切片与 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

hadoop1.x-mapreduce

qq_40693443的博客

06-30

265

1.4 Hadoop 1.x（了解） • MRv1角色： – JobTracker • 核心，主，单点 • 调度所有的作业 • 监控整个集群的资源负载 – TaskTracker • 从，自身节点资源管理 • 和JobTracker心跳，汇报资源，获取Task – Client • 作业为单位 • 规划作业计算分布 • 提交作业资源到HDFS • 最终提交作业到JobTracker • 弊端： – JobTracker：负载过重，单点故障 – 资源管理与计算调度强耦合，其他计算框架需要重复实现资源管理 –

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MapReduce1.x计算框架是一个主从（Master-Slave模式），集群中一个机器作为Master（JobTracker），他的任务是监控和运行MapReduce，并负责将Task分配给DataNode节点上的TaskTracker。当TaskTracker收到JobTracker分配的一个任务(Task)时，JobTracker会为这个Task单独启动一个jvm进程，之后Task

MapReduce 1.x 及 2.x 架构解读

qq_39131779的博客

10-17

481

MapReduce 1.x 架构 MapReduce 1.x 采用 Master/Slave 架构，由全局唯一的 Jobtracker 和多个 TaskTacker 组成，并且在Client中提供一系列的api供编程和管理使用。其中各个组件的作用是： JobTracker &amp;nbsp;&amp;nbsp;&amp;nbsp;&amp;nbsp;&amp;nbsp;&amp;nbsp;&amp

hadoop1.x MapReduce工作原理

weixin_34062329的博客

06-04

242

MapReduce 如何解决负载均衡和数据倾斜：阶段主要出在Map作业结束后，shuffer（洗牌）过程中，如何将map处理后的结果分成多少份，交由Reduce作业，使得每部分reduce作业尽可能均衡处理数据计算。系统默认将partitions 按照Hash模运算分割（存储对象的hash值与reduce的个数取模），这样很容易出现数据倾斜，导致其中一个reduce作业分得...

[Hadoop 1.x] MapReduce - 1

jiawenguo123的博客

08-16

579

Job Tracker 接收实并例化任务, 调度任务到节点上运行监控任务运行监控节点状态 -Task Tracker 1. 通过心跳通知当前节点的健康状态 2. 每次心跳包含map reduce的任务数，以及运行任务的详细信息 3. 若Slave空闲，每次心跳会询问Job Tracker是否有新的任务做 4. 通过线程池多线程处理心跳和客户请求 5. 每个工作节点(data ...

Apache Hadoop2.x 安装入门详解 PDF

08-11

本教程将详细讲解Apache Hadoop 2.x的安装过程，帮助初学者快速入门。一、Hadoop的体系结构 Hadoop的核心由两个主要组件构成：Hadoop Distributed File System (HDFS) 和 MapReduce。HDFS是一种分布式文件系统，能...

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总之，Hadoop 2.x的配置详解涉及NameNode HA、JournalNode、配置文件参数等多个方面，通过合理的配置，可以构建出高可用、高性能的Hadoop大数据处理环境。对于MapReduce，理解YARN的角色和作业执行流程也是至关重要...

hadoop2.X新特性介绍

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### Hadoop2.X 新特性详解 #### Hadoop1.0 的局限性 Hadoop1.0作为初代的大数据处理框架，在数据存储和处理方面取得了显著成就，但也暴露出了一系列问题，主要包括： - **HDFS（Hadoop Distributed File System）...

Hadoop3.x系统文档

03-23

Hadoop 3.x系统文档提供了从入门到高级配置的全面指南，涵盖了安装、配置、资源管理和优化等多个方面。它对于希望部署和管理Hadoop 3.x集群的管理员和用户来说，是一份宝贵的学习和参考资料。文档强调了对于Hadoop ...

Hadoop1.x MapReduce 实现二次排序实现WritableComparable接口

小马哥的博客

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一、前言利用MapReduce来实现，首先按照第一列升序排列，当第一列相同时，第二列升序排列 3 3 3 2 3 1 2 2 2 1 1 1 ------------------------------------- 预期结果 1 1 2 1 2 2 3 1 3 2

MapReduce讲述1.0的讲解

zhoudado921的博客

11-15

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MapReduce概述： MapReduce是一种分布式计算模型，由Google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，非常简单。这两个函数的形参是key,value对，表示函数的输入信息。执行步骤： 1、map任务处理 1.1读取输入文件内容，解析成key、value对...

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s646575997的博客

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MapReduce的简介：MapReduce是一个软件框架，客房部件的编写应用程序，一并行的方式在数千商用硬件组成的集群节点中处理TB级的数据，并且提供了可靠性和容错的能力。 MapReduce的范式： MapReduce处理模型包括两个独立的步骤： A．第一步是并行Map阶段，输入数据被分割成离散块以便可以单独处理 B． Shuffle阶段 C．第二步是Reduce阶段，汇总M

Hadoop1.0-MapReduce介绍

szjianzr的专栏

08-06

483

一、MapReduce介绍 MapReduce是一种编程模型式，它是与处理/产生海量数据集的实现相关。用户指定一个map函数，通过这个map函数处理key/value（键/值）对，并且产生一系列的中间key/value对，并且使用reduce函数来合并所有的具有相同key值的中间键值对中的值部分。 1、MapReduce处理大数据的基本构思： A、对付大数据处理----分而治之 ...

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sinat_35695092的博客

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MR架构（1.x） 1、主从结构主节点：只有一个JobTracker(HA有多个) 从节点: 多个TaskTracker2、JobTracker——>对应NameNode （1）负责接受并处理客户请求（2）负责资源监控和作业调度（3）分配任务给TaskTracker3、TaskTracker，执行分配任务—->对应于DataNode MapReduce的过程：编写实体类，继承

几分钟，让你理解MapReduce 1框架概念

互联网

02-04

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假期里，没什么事干，那就写一下blog。梳理一下MapReduce 1 的基本概念，仅供参考。上面这个图，基本上可以说明MapReduce的工作流程。下面细说，并举了一个实例。 MapReduce工作就是将处理过程划分为两个阶段：map阶段和reduce阶段。每个有key-value对作为输入和输出，其类型是由程序员选择的。程序员能够指定有个函数：map函数和red...

MapReduce的概念和使用

qq_43206800的博客

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1.MapReduce的核心思想: 1.1 先分(map)后合(reduce) 1.2 MapReduce核心思想初认识: 1)首先待计算的数据会先生成切片(逻辑上对数据进行划分) , 生成的切片个数对应着要启动多少个MapTask进行 Map阶段的计算. 2) 多个MapTask是并行运行的，互不相干. 3) 在每个MapTask中对数据的处理要考虑到很多细节, 是否有分区，如何排序，数据如何写磁盘等.. 4) 多个MapTask计算完成后，每个MapTask都会有输出的数据 5) 会根据分

MapReduce详解

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MapReduce源于Google一篇论文，它充分借鉴了“分而治之”的思想，将一个数据处理过程拆分为主要的Map(映射)与Reduce(归约)两步。简单地说，MapReduce就是"任务的分解与结果的汇总"。 MapReduce （MR）是一个基于磁盘运算的框架，贼慢，慢的主要原因：1）MR是进程级别的，一个MR任务会创建多个进程（map task和reduce t...

Mapreduce

sinat_37138973的博客

08-20

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分布式运算程序编程框架 MapReduce MapReduce概述 ●源自Google的MapReduce论文，发表于2004年12月 ●Hadoop Mapreduce是Google MapReduce的克隆版 ●MapReduce优点：海量数据离线处理&易开发&易运行 ●MapReduce缺点：实时流式数据 Mapreduce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核心功能：是将用户编写的业务逻

Hadoop 3.x集群搭建全过程详解

Hadoop 3.x集群搭建过程是大数据技术领域中一个非常关键的基础性操作，它不仅涉及Linux操作系统的基本配置，还包括网络设置、分布式文件系统（HDFS）与资源调度框架（YARN）的部署与调优。整个过程要求对分布式计算...