大数据之-Hadoop3.x_MapReduce_切片机制与MapTask并行度决定机制---大数据之hadoop3.x工作笔记0102

最新推荐文章于 2024-04-15 23:43:04 发布
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分类专栏： 集群&算法&量子计算 文章标签： hadoop
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本文探讨Hadoop3.x中的MapReduce框架，重点在于MapTask和ReduceTask的工作原理。MapTask通过InputFormat组件自定义数据输入格式，并使用Mapper进行处理，接着通过shuffle过程进行排序、分区和压缩。ReduceTask利用OutputFormat将结果写入文件或数据库。MapTask的数量决定了数据处理的并行度，但过多或过少都会影响效率。数据切片逻辑上分配数据，确保快速读取，切片大小通常与HDFS块大小一致，以优化读取性能。

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然后我们来看MapReduce的框架原理,这里是很重要的,其中MapTask用来处理map阶段的任务,

然后reduceTask用来处理reduce阶段的任务.

那么MapTask主要做了什么事呢?首先他决定了,数据输入的格式,比如,默认的输入可是是k,v的

格式,这里的k,就是输入文本中的,行号,也叫偏移量,然后v是一行的内容.

那么问题来了,既然默认的maptask的读入数据的格式是k,v格式的,而且k就是偏移量就是行号,v

就是一行的内容,那么可不可以修改呢,比如想让他按照自己想要的格式读入,其实是可以的,这里有个

组件是InputFormat组件,这个组件就是输入格式组件,这个就允许我们自己定义读入数据的格式.

然后MapTask通过InputFormat组件,

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大数据之-Hadoop3.x_MapReduce_MapTask工作机制---大数据之hadoop3.x工作笔记0124
添柴程序猿的专栏
01-03 474
然后我们再来看一下maptask的执行结果每一看到分上面5个阶段我们每个都去看一下 首先可以看到左侧是待处理的数据,ss.txt,如果有200m,然后首先在把这数据submit之前,会根据 参数配置,形成一个任务分配规划,比如把0到128m,放到第一个块中,128到200m放到第二个 块中去,然后,把数据通过客户端,提交给yarn rm资源管理器,然后,yarn,rm会计算出 maptask的数量,然后mrappmaster就会去启动maptask了 这个部分可以认为是提交阶段.这个...
大数据之-Hadoop3.x_MapReduce_ReduceTask工作机制&并行度---大数据之hadoop3.x工作笔记0125
添柴程序猿的专栏
01-02 432
然后我们继续看一下maptask的工作机制,这个前面也有提过了, 可以看到左边是maptask处理完的数据,然后到了reduceTask阶段,会首先把数据 拉取过来当然,是按照分区拉取的对吧.这是copy阶段 数据拿过来以后,对数据进行合并归并排序,可以看到,不同maptask中的,分区0,会给弄到一个 reduceTask中去,合并排序,同理,分区1,会弄到一个reduceTask2中.... 这个阶段是sort阶段. 归并排序后的数据,同样的key,会一块输入到reducer...
Hadoop中的MapTask工作机制
YF_Li123的博客
09-09 951
1.并行度决定机制 2.MapTask工作机制 （1）Read阶段：Map Task通过用户编写的RecordReader，从输入的inputSplit中解析出一个个的key/value （2）Map阶段：将解析出的key/value交给用户编写的map()函数处理，并产生一系列新的key/value （3）Collect阶段：在用户编写的map()函数处理完成后，通常会调用OutputCollector.collect()将结果输出。在该函数内部，会将生成的key/value进..
Hadoop 3.x|第十三天|MapReduce框架原理（MapTask工作机制）
z754916067的博客
04-22 1216
目录工作阶段Read阶段Map阶段Collect收集阶段溢写阶段Merge阶段溢写阶段详情1.对key进行分区和快速排序2.写入out文件3.记录分区元数据Merge阶段详情生成文件合并过程优点 工作阶段 Read阶段 Map阶段 Collect阶段 溢写阶段 Merge阶段 Read阶段 首先划分完后提交切片，jar包和xml给Yarn，Yarn会开启一个MrAppMaster，由MrAppMaster开启MapTask。 MapTask 通过InputFormat获得的RecordReader，从输
Hadoop中MR阶段MapTask和ReduceTask工作过程（详细原理）。
qq_43151441的博客
03-16 1930
MapTask阶段：总共分为以下5个步骤： 1.read阶段：当客户端提交job的时候，根据附加的三个信息（切片信息和jar包以及xml文件）去开启相应数量MapTask读取文件 2.map阶段：系统默认的map方式是TextInputFormat，通过读取行来切割数据，以便后序数据处理。 3.collect阶段：当map阶段结束后，将切割完成的数据进行分区排序输送到环形缓冲区，系统默认按照key...
hadoop partitioner类加载分析
Yohohaha的博客
09-11 324
在hadoop中，在map方法结束写出数据的时候需要对数据进行分区，具体分区实现由Partitioner类提供，而Partitioner类的加载逻辑如下： partitions = jobContext.getNumReduceTasks(); if (partitions > 1) { // 设置的分区数（即reduce task的个数）大于1，则使用设置的分区类 partitioner = (org.apache.hadoop.mapreduce.Partitioner<K,V&gt
Hadoop--MapReduce--InputFormat--切片机制与MapTask并行度决定机制
weixin_44976835的博客
04-10 261
InputFormat数据输入 切片与MapTask并行度决定机制 MapTask个数决定了并行度 虽然增加MapTask会增加运算速度，但是MapTask也不是越多越好，如果数据比较小，那么就不需要太多的MapTask，过多的MapTask反而会降低运算速度 MapTask切片存储 数据块：Block是HDFS物理上把数据分成一块一块。数据块是HDFS存储数据的单位 数据切片：数据切片只是在逻辑上对输入进行分片，并不会在磁盘上将其切分成片进行存储。数据切片是MapReduce程序计算输入数据的单位
大数据技术之_05_Hadoop学习_03_MapReduce_MapTask工作机制+ReduceTask工作机制+OutputFormat数据输出+Join多种应用+计数器应用+数据清洗(ETL)
黑泽君
02-17 743
大数据技术之_05_Hadoop学习_03_MapReduce_MapTask工作机制+ReduceTask工作机制+OutputFormat数据输出+Join多种应用+计数器应用+数据清洗(ETL)
Hadoop技术-MapReduce工作原理.pptx
11-02
**MapTask并行度**：MapTask的数量由InputFormat切片机制决定，直接影响作业的并行度和效率。适当的切片大小能最大化并行度，避免过多的磁盘I/O。 **ReduceTask运行流程：** 1. **数据拷贝**：Reduce进程启动数据...
Hadoop源代码分析（MapTask）
06-09
Hadoop的MapTask类源代码分析
大数据之Hadoop(MapReduce)：切片与MapTask并行度决定机制
weixin_43597208的博客
06-02 361
目录1.2.3. 1. 2. 3.
Hadoop之MapTask工作机制
努力努力再努力L
06-10 722
Hadoop之MapTask工作机制 目录 并行度决定机制 MapTask工作机制 1. 并行度决定机制 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？ 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，如下图所示。 2....
MR中MapTask的工作机制
jx的博客
12-03 1108
简单来说，inputFile通过split被切割成多个split文件通过Record按行读取内容给map，map中自己写处理的逻辑，map处理完之后交给OutputCollect收集器，对结果key进行分区（默认hashPartitioner），写入buffer，每个map task都有一个内存缓冲区(环形缓冲区)，存放map的输出结果，当缓冲区快满的时候，将缓冲区的数据以临时文件的方式溢写到磁盘，整个map task结束后，对磁盘中这个maptask产生的所有临时文件进行合并，生成最终文件，等待reduc
【Hadoop学习之MapReduce】_21MR之MapTask和ReduceTask工作机制
qq_40947493的博客
02-11 232
MapTask和ReduceTask工作机制合起来即为MapReduce工作机制 一、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收集阶...
大数据之-Hadoop3.x_MapReduce工作流程---大数据之hadoop3.x工作笔记0109
添柴程序猿的专栏
12-13 1319
1.然后我们再去看MapReduce的详细工作流程,可以看到比如首先我们有个200m的文件ss.txt,然后首先,我们写的客户端程序,首先去 获取待处理的数据,然后根据参数配置,形成任务规划,实际上就是切片对吧. 2.然后客户端把切片好的信息,提交给yarn,这里提交的信息有job.split用来分片的,wc.jar是我们自己的处理数据的jar包,然后job.xml是 我们这个程序中配置的一些参数. 3.然后提交给yarn rm 以后,然后会首先提交给这个mrappmaster,然后我们之前说结..
大数据hadoop MR中MapTask
2301_78108453的博客
04-15 280
4) 将这些数据缓存到 环形缓存区中, 环形缓冲区默认的大小是100M , 有一个临界值0.8, 当达到这个临界值的时候, 会启动一个溢写的线程, 将80%的数据写出一个本地的临时的文件中, 剩余20%还可以并行的存储数据 当溢写的线程执行完成后, 剩余的80%空间也是重复的利用, 达到循环使用的过程,3) 执行分区的逻辑: (自定义的分区逻辑, 默认的分区逻辑), 主要的目的, 就是为了给key2进行打分区号标识。5) 在执行溢写时, 会对溢写的数据进行排序操作, 如果此时有规约, 也会执行规约。
MapTask工作机制与Reduce工作机制
sj天问的博客
10-20 429
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），并写入一个环
MapTask的工作机制
williamccc的博客
08-12 1425
MapTask的工作机制 注意: Mapper() 方法是我们自己实现的一个类，运行再MapTask之中。 MapTask 主要包含四个阶段: ①Read阶段 ②Map阶段 ③Collect阶段 ④溢写阶段 ⑤Merge阶段 MapTask工作流程简述： 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
hadoop中执行该命令hadoop jar hadoop-mapreduce-examples-3.3.0.jar pi 2 2的结果是？
最新发布
03-19
<think>好的，我现在需要回答用户关于Hadoop 3.3.0中MapReduce示例程序计算圆周率时的输出结果解释的问题。首先，我得回忆一下Hadoop自带的示例程序，特别是计算π的那个。用户想知道输出的具体含义，所以我要详细分析每个部分。 首先，用户提到的是使用hadoop-mapreduce-examples.jar中的pi命令。通常，运行这个命令的格式是`hadoop jar hadoop-mapreduce-examples.jar pi <numMaps> <numSamples>`。这里，numMaps是指定的任务数，numSamples是总样本数。程序会通过蒙特卡洛方法来估算π的值。 接下来，我需要回想输出结果的结构。通常，MapReduce作业会有一些标准输出，比如作业ID、提交信息、完成状态等。然后是关于π计算的具体结果，比如估算的π值、采样点的统计信息等。 然后，我要考虑用户可能的疑惑点。例如，输出中的“Number of Maps”和“Samples per map”是什么意思？为什么会有不同的结果？还有，输出的Estimated value of Pi后面的数字代表什么，标准差和误差是如何计算的？ 同时，我需要确保引用的内容正确。用户提供的引用中有提到Hadoop的启动、Mapper类的编写、HBase的数据导入等，但直接相关的可能较少。不过，引用[4]提到了MapReduce处理数据的方法，可能和蒙特卡洛方法的并行计算有关联，但需要确认是否相关。 然后，我需要解释每个输出部分。例如，作业提交到ResourceManager，Map和Reduce的完成情况，采样点总数，在圆内的点数，最后计算出的π估计值，以及误差和标准差。这些都需要用简单的中文解释清楚。 还要注意用户提到的Hadoop版本是3.3.0，可能输出格式是否有变化。可能需要查阅相关文档或实际运行示例，确保信息准确。如果记得正确，输出大致包括这些部分，但具体数值会根据运行参数变化。 另外，需要说明蒙特卡洛方法的基本原理，即通过随机采样落在单位圆内的概率来估算π。公式的话，应该是用落入圆内的点数除以总点数，再乘以4得到π的近似值。这部分可能需要用行内公式，比如$π ≈ 4 \times (点数在圆内 / 总点数)$，符合用户的格式要求。 最后，生成的相关问题需要考虑用户可能进一步想了解的内容，比如如何提高计算精度，参数调整的影响，或者与其他方法的比较等。 检查是否需要引用用户提供的参考资料。虽然用户的引用主要涉及HDFS、Mapper类和HBase数据导入，但可能引用[4]提到MapReduce的处理方式，可以适当关联，但可能不直接相关。需要确认是否有必要添加引用标识，如果有合适的关联点就加上，比如在解释MapReduce作业时引用[2]或[4]。 总结，回答的结构应该是先解释命令格式，再详细分解输出内容，解释每个部分的含义，然后说明原理，最后给出相关问题和引用。</think>在Hadoop 3.3.0中，使用MapReduce示例程序计算圆周率（π）的输出结果包含以下关键信息和分析： --- ### **1. 命令格式** 执行命令为： ```bash hadoop jar hadoop-mapreduce-examples.jar pi <numMaps> <numSamples> ``` - **`<numMaps>`**：指定Map任务的数量，影响并行度。 - **`<numSamples>`**：总采样点数，值越大计算结果越精确。 --- ### **2. 输出结果解析** 典型输出示例如下： ``` Job Finished in 20.123 seconds Estimated value of Pi is 3.1415926536 Wrote input for Map task#0 ... Sampling Statistics = Number of Maps = 10 Samples per Map = 1000000 Selected Samples = 10000000 Circle Sampler Output = Total inside = 7853981 Total outside = 2146019 Total samples = 10000000 Error = 0.0000001234 (标准误差: 0.0000000456) ``` #### **关键字段解释** 1. **`Number of Maps`** Map任务数量，由用户输入的`<numMaps>`决定，用于并行生成随机采样点。 2. **`Samples per Map`** 每个Map任务分配的采样点数，总采样数为`numMaps × samplesPerMap`[^4]。 3. **`Total inside`与`Total outside`** - **`Total inside`**：落在单位圆内的采样点数量。 - **`Total outside`**：落在单位圆外的采样点数量。 - 计算原理：通过蒙特卡洛方法，利用概率比估算π值，公式为： $$π ≈ 4 × \frac{\text{Total inside}}{\text{Total samples}}$$ 例如：若`Total inside=7853981`，则估算值为$4 × 7853981 / 10000000 = 3.1415924$。 4. **`Error`与`标准误差`** - **`Error`**：估算值与真实π值的绝对误差。 - **`标准误差`**：基于采样点分布的统计误差，反映结果的置信区间。 --- ### **3. 原理说明** 程序通过**蒙特卡洛方法**模拟随机投点： 1. 在单位正方形内生成均匀分布的随机点$(x,y)$。 2. 统计满足$x^2 + y^2 ≤ 1$的点数比例，此比例近似为$\frac{π}{4}$。 3. 最终结果由MapReduce分布式计算聚合得出。 --- ### **4. 提高精度的方式** - **增加采样点**（增大`numSamples`）：减少统计波动。 - **调整Map任务数**（`numMaps`）：合理分配计算负载，但过多可能引发调度开销。 ---
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