hadoop 优化 reduce

最新推荐文章于 2025-08-08 11:08:45 发布
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分类专栏： hadoop 优化 文章标签： hadoop mapreduce 优化
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/orangeann/article/details/18075053
本文介绍了Hadoop MapReduce框架中reduce任务的启动时机配置，具体讲解了如何通过设置mapred.reduce.slowstart.completed.maps参数来控制reduce任务开始执行的条件，即当map任务完成指定比例时启动reduce过程。

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.reduce.slowstart.completed.maps

0.05

map完成百分之多少时，启动reduce


Hadoop系列-MapReduce性能优化（十四）
Toby的博客
11-22 859
MapReduce调优
Hadoop(MapReduce)性能优化
南国的技术栈
04-14 681
前言 我们时常谈论说到MapReduce时，我们都会说它是离线计算框架，磁盘IO开销大，job运行比较慢等等。 这一篇博客，南国系统回顾下mr程序运行慢的原因，以及如何优化mr程序。 MapReduce运行慢的原因 我们都知道MapReduce是离线计算框架，不同于Spark内存计算框架模型。一个标准的mr程序由map方法和reduce方法构成，数据源在map方法前输入，map方法的输出结果放在磁...
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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 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 优化方式
weixin_45967421的博客
10-14 264
hadoop 优化： MapReduce： Map： 切片优化：调整map的数量 当集群的资源（cup，内存）比较充足。可以适当将切片大小，调小。 这个时候会增加map的数量，加快读取处理速度。 当集群的资源（cup，内存）比较紧缺，可以适当将切片大小，调大。 这个时候会减少map的数量，可以一定程度提高效率。 数据本地化，任务本地化处理：可以适当增加副本数（前提是磁盘空间充足） 调整Reduce数量： reduce的数量默认由分区决定，也可以直接手动设置reduce个数。 job.setNumReduce
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
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750W高PF值充电机电源方案：基于UCC28070、ST6599和PIC16F193X的设计与实现
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08-08
750W高功率因数（PF）充电机电源设计方案，采用TI公司的UCC28070作为交错式PFC控制器，ST公司ST6599用于LLC谐振变换，以及Microchip的PIC16F193X作为主控芯片。文中不仅提供了详细的原理图、设计文件和烧录程序，还分享了实际调试经验和技术细节。具体来说，PFC环节通过优化乘法器补偿和电流环参数实现了极高的PF值；LLC部分则着重于死区时间和谐振腔参数的精确配置；单片机部分负责状态管理和故障保护等功能。最终方案实测效率达到94%，相比传统方案节能显著。 适合人群：电力电子工程师、硬件开发者、嵌入式系统设计师，特别是对高效电源设计感兴趣的读者。 使用场景及目标：适用于需要设计高性能、高效率充电机的企业和个人开发者。目标是在满足高功率因数的同时，提高转换效率并降低能耗。 其他说明：附带完整的原理图、设计文件和烧录程序，有助于读者快速上手并进行实际项目开发。同时引用了华南理工大学硕士学位论文的相关理论支持，使方案更具权威性和可靠性。
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