hadoop 优化 map

最新推荐文章于 2025-08-09 18:05:49 发布

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#hadoop #mapreduce #优化

hadoop 优化专栏收录该内容

3 篇文章

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本文深入探讨了在MapReduce任务中，map阶段的jvm重用次数参数（mapred.job.reuse.jvm.num.tasks）的重要性，解释了如何合理设置此参数以优化内存使用和提升作业执行效率。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

参数名	默认值	描述	建议
mapred.job.reuse.jvm.num.tasks	1	map阶段map jvm重用次数

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Hadoop 优化的一些方法

Autter的博客

06-29

522

1 .MapReduce 跑的慢的原因 1.1主要有两点：计算机性能 CPU、内存、磁盘、网络 IO 操作优化数据倾斜 2）Map 和 Reduce 数目设置不合理 3）Map 时间过长，导致 Reduce 等待太久 4）小文件过多 5）大量的不可分块的超大文件 6）spill（溢写）次数过多 7）Merge 次数过多 1.2 MapReduce 优化方法主要从六个方面考虑：数据输入，Map 阶段、Reduce 阶段、IO传输阶段、数据倾斜问题和参数调优。 1.2.1 数据输入（1

Hadoop优化（待续）

Kevin的专栏

04-24

730

近日在用hadoop测试些程序，但是，用的数据都是小数据，

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MapReduce优化----几个优化

刘瑞东的专栏

03-25

2670

Cloudera提供给客户的服务内容之一就是调整和优化MapReduce job执行性能。MapReduce和HDFS组成一个复杂的分布式系统，并且它们运行着各式各样用户的代码，这样导致没有一个快速有效的规则来实现优化代码性能的目的。在我看来，调整cluster或job的运行更像一个医生对待病人一样，找出关键的“症状”，对于不同的症状有不同的诊断和处理方式。在医学领域

hadoop作业调优参数整理及原理

jackfor001的专栏

02-18

1030

1 Map side tuning参数1.1 MapTask运行内部原理<br /><br />当map task开始运算，并产生中间数据时，其产生的中间结果并非直接就简单的写入磁盘。这中间的过程比较复杂，并且利用到了内存buffer来进行已经产生的部分结果的缓存，并在内存buffer中进行一些预排序来优化整个map的性能。如上图所示，每一个map都会对应存在一个内存buffer（MapOutputBuffer，即上图的buffer in memory），map会将已经产生的部分结果先写入到该buffer中

MapReduce 优化

weixin_43487902的博客

03-21

480

MapReduce简介 MapReduce是面向大数据并行处理的计算模型、框架和平台，它隐含了以下三层含义： 1）MapReduce是一个基于集群的高性能并行计算平台（Cluster Infrastructure）。它允许用市场上普通的商用服务器构成一个包含数十、数百至数千个节点的分布和并行计算集群。 2）MapReduce是一个并行计算与运行软件框架（Software Framework）。它提...

Hadoop优化

weixin_65434097的博客

06-27

861

Mapreduce 程序效率的瓶颈在于两点：1）计算机性能CPU、内存、磁盘健康、网络2）I/O 操作优化（1）数据倾斜（2）map和reduce数设置不合理（3）reduce等待过久（4）小文件过多（5）大量的不可分块的超大文件（6）spill次数过多（7）merge次数过多等。（1）合并小文件：在执行mr任务前将小文件进行合并，大量的小文件会产生大量的map任务，增大map任务装载次数，而任务的装载比较耗时，从而导致 mr 运行较慢。

Hadoop 优化

weixin_44870066的博客

07-28

1377

Hadoop 优化

Hadoop优化方法

IT成长记

05-31

741

MapReduce程序效率瓶颈在于两点： 1.计算机性能：CPU、内存、磁盘、网络 2.IO操作: 数据倾斜 Map和Reduce数设置不合理 Map运行时间太长，导致Reduce等待过久小文件过多大量不可分的超大文件 Spill次数过多 Merge次数过多 MapReduce优化方法主要从六个方面考虑：数据输入、Map阶段、Reduce阶段、IO传输、数据倾斜问题和常用的调优参数。一、数据输入合并小文件：在执行MR任务前将小文件进行合并，大量的小文件会产生大量的Map任务，增大Map.

Hadoop 常用优化方式

weixin_48067943的博客

07-29

614

文章目录二、Hadoop 企业优化2.1 MapReduce 跑的慢的原因2.2 MapReduce优化方法2.2.1 数据输入2.2.2 Map阶段2.2.3 Reduce阶段2.2.4 I/O传输2.2.5 数据倾斜问题2.3 常用的调优参数2.4 Hadoop小文件优化方法2.4.1 Hadoop小文件弊端2.4.2 Hadoop小文件解决方案二、Hadoop 企业优化 2.1 MapReduce 跑的慢的原因 2.2 MapReduce优化方法 MapReduce优化方法主要从六个方面考虑：

hadoop_map_reduce:Hadoop Map reduce 示例

07-06

在压缩包文件`hadoop_map_reduce-master`中，可能包含了完整的MapReduce示例代码，包括Mapper、Reducer的实现，以及主程序。你可以通过阅读和运行这些代码来学习如何在实际项目中应用Hadoop MapReduce解决大数据问题...

基于Hadoop-Map Reduce的算法.zip

03-13

在实际应用中，Hadoop生态中的其他工具，如Pig、Hive和Spark，常与MapReduce结合使用，以提供更高级别的抽象和优化。例如，Pig和Hive提供了SQL-like的语言接口，使得非程序员也能轻松处理MapReduce作业；Spark则通过...

远程调用执行Hadoop Map/Reduce

04-19

本篇文章将深入探讨“远程调用执行Hadoop Map/Reduce”的概念、原理及其实现过程，同时结合标签“源码”和“工具”，我们将涉及到如何通过编程接口与Hadoop集群进行交互。 Hadoop MapReduce是一种编程模型，用于大...

hadoop-page-rank:MC6007 - Hadoop PageRank map-reduce

07-10

这个项目"MC6007 - Hadoop PageRank map-reduce"提供了学习和实践分布式计算、PageRank算法以及Hadoop MapReduce框架的好机会。通过分析和运行这个项目，你可以深入理解分布式系统如何处理大数据，并掌握如何用Java...

分享一个基于Spark的眼科疾病临床数据可视化分析与应用研究Hadoop基于Vue和Echarts的眼科疾病统计数据交互式可视化系统的设计与实现

m0_72599287的博客

08-09

994

本文介绍了一个基于Spark的眼科疾病临床数据可视化分析系统，通过大数据技术提升眼科疾病的诊断、治疗和预防效率。系统整合Python、Hadoop、Vue等技术，实现患者特征分析、疾病分布统计、治疗方案评估等功能，并通过Echarts进行可视化展示。研究背景强调传统人工处理数据的局限性，而本系统通过自动化分析为医疗决策提供科学依据，具有重要的社会与科研价值。系统包含多模块功能设计，并附有页面效果图及核心代码示例（如数据清洗与性别分布分析）。参考文献涵盖医疗大数据、疾病预测模型等领域，支持系统开发

WPF 与 Winform ：Windows 桌面开发该用谁？

qq_34552942的博客

08-05

700

WPF与WinForms是Windows桌面开发的两种主流框架，各有特点。WPF采用XAML实现UI与逻辑分离，支持矢量图形、动画和复杂数据绑定，适合开发高颜值、数据密集型应用及长期维护的大项目。WinForms则简单易上手，兼容性好，适合快速开发小型工具或需要兼容旧系统的场景。核心差异体现在设计理念（分离vs耦合）、布局系统（灵活适配vs固定坐标）、数据绑定（自动同步vs手动赋值）等方面。开发者可根据项目需求选择：追求美观与可维护性选WPF，注重开发效率或兼容性选WinForms。迁移时建议从布局方式、事

wpf 仿layui 左侧导航菜单

sunjay117的专栏

08-06

915

ToggleButton Style="{StaticResource SidebarTButtonStyle}" Click="ToggleButton_Click" x:Name="SystemSettingsBtn" Content="系统设置" Tag=""/><TextBlock Text="管理系统" Foreground="White" FontSize="18" FontWeight="Bold" VerticalAlignment="Center"/>

Hadoop MapReduce 3.3.4 讲解~

yang_xs的博客（只讲干货）

08-04

795

本文介绍了Hadoop分布式计算框架的核心知识点，重点讲解了MapReduce的设计思想和工作原理。文章详细阐述了MapReduce的基本概念、核心组件（JobTracker、TaskTracker等）、数据处理流程（输入分片、Map阶段、Shuffle机制、Reduce阶段等），以及数据本地化、Combiner使用等优化策略。同时说明了MapReduce在日志分析、数据挖掘等领域的应用场景，以及与YARN框架的关系。全文通过图文结合的方式，帮助读者深入理解Hadoop处理海量数据的分布式计算模型。

直流微电网系统模型的优化设计与控制策略分析：双端口、改进下垂控制及Simulink仿真完整版

最新发布

08-09

内容概要：本文详细探讨了直流微电网系统模型的优化设计与控制策略。首先介绍了双端口直流微电网系统的基本架构，其中一个端口连接分布式电源，如太阳能光伏板和风力发电机，另一端口连接恒功率负载。接着重点讨论了外环改进下垂控制和内环双PI环控制策略，这两种控制方式分别用于维持系统功率平衡和快速调节电压电流，确保系统输出的稳定性。此外，还涉及了电压鲁棒控制器、小信号模型、根轨迹分析和粒子群寻优权函数等关键技术，这些技术进一步增强了系统的稳定性和性能。最后，所有控制策略和模型分析均在Simulink环境下进行了搭建和验证。适合人群：从事电力系统研究的专业人士、高校相关专业师生、对直流微电网感兴趣的科研人员。使用场景及目标：适用于需要深入了解直流微电网系统模型及其控制策略的研究人员和技术人员，旨在提高系统的稳定性和效率，特别是在数据中心等对供电稳定性要求较高的应用场景。其他说明：文中提供的Simulink仿真环境便于研究人员进行实验和验证，帮助更好地理解和优化直流微电网系统。

KUKA机器人码垛程序备份详解：操作流程、关键步骤与注意事项

08-09

KUKA机器人码垛程序的备份方法及其重要性。首先解释了码垛程序的基本结构，重点在于初始化设置、HOME点设定以及信号检测循环。接着阐述了具体的备份操作，如通过长按示教器【菜单】键进入存档管理器并选择带系统变量进行备份。文中还提到使用KUKA.ProjectBackup工具进行完整的备份，避免丢失重要的.dat文件。此外，建议将程序目录同步到私有Git仓库，以便于版本管理和快速回滚。最后强调了备份时需要注意的事项，如包含所有相关参数和配置文件，以确保在产线搬迁或控制器更换时能够顺利恢复。适合人群：从事工业自动化领域的工程师和技术人员，尤其是负责KUKA机器人维护和操作的专业人士。使用场景及目标：帮助工程师掌握正确的备份方法，确保在设备更新或故障恢复时能够迅速有效地还原码垛程序，保障生产线正常运行。阅读建议：在实际操作过程中，务必严格按照文中提供的步骤进行备份，同时关注细节，如系统变量的选择和文件命名规范，以提高备份的成功率和完整性。