hadoop reducer为空（不需要reducer）

最新推荐文章于 2023-06-11 22:15:44 发布
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本文介绍了一种在MapReduce编程模型中不使用Reducer的操作方法，通过将-reducer参数设置为“cat”，可以实现仅使用Mapper阶段完成数据处理的场景。

在写map reduce的过程中，可能不需要reducer操作，这种情况下这样设置即可：

 -mapper "python map.py" \
 -reducer "cat" \

即将-reducer设置为“cat”即可


Hadoop Reducer个数设置：优化服务器性能
XhClojure的博客
10-04 303
在Hadoop中，Reducer任务的数量对于任务执行的效率和服务器性能起着重要的作用。本文将介绍如何设置Hadoop Reducer的数量以优化服务器性能，并提供相应的源代码。它负责将Map阶段输出的中间结果进行合并和归约，生成最终的输出结果。Reducer的数量决定了任务并行化的程度，直接影响了任务的执行速度和服务器的性能。Hadoop默认情况下，Reducer的数量与输入数据的分区数相同。手动设置Reducer的数量可以根据任务的特点和服务器的性能进行优化。c. 基于服务器性能设置。
[Hadoop]Reducer总是能复用为Combiner？
SmartSi
01-08 1730
Combiner函数是一个可选的中间函数，发生在Map阶段，Mapper执行完成后立即执行。使用Combiner有如下两个优势：Combiner可以用来减少发送到Reducer的数据量，从而提高网络效率。Combiner可以用于减少发送到Reducer的数据量，这将提高Reduce端的效率，因为每个reduce函数将处理相对较少记录，相比于未使用Combiner之前。Combiner与Reduce
没有reducer
nice_wen的博客
10-24 502
实验时发现，如果不设置mapper类的话，会默认设置一个reducer，需要通过job.setNumReduceTask(0) 将reducer设置为0。若没有reducer，则直接输出mapper的原始中间结果，不进行conbiner（即使设置了combiner），sort等一些列操作。若设置了reducer，即使不设置combiner，系统也将设置一个默认的combiner，如下图所示：未设置
hadoop 之 Map数据处理（Reduce不参与）
没有进步就是退步
11-10 1356
这几天刚刚接触了MR，发现其对大数据的处理是真的强大。不提执行速度，单单简单的API调用也是非常的容易上手。 不过在学习的过程中，遇到一个需求，就是对一堆数据中的学科编号映射成对应的中文。仔细想一想觉得该过程根本不需要用到Reduce的过程，只要在Map执行之前，调用setUp把学科编号和对应中文存储在HashMap中，然后再在Map对每一行的数据进行处理即可。
hadoop入门4：Map实现Join逻辑，无需要使用reducer
每天进步一点
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在hadoop入门3里，用订单和产品进行关联，用map+reducer实现join逻辑，但是这种使用，小数据下还好，但是一旦出现海量数据，会出现reduce处理任务严重不平衡，有的reduce很轻松，有的reduce很繁忙，也就是数据倾斜；因此去掉reduce这一步，直接在map完成join， 需要在map完成join过程，势必需要在每个map task里获取产品信息(产品信息是小部分，可以在放...
【HADOOP】hadoop streaming指定不执行reducer过程
Data spark in Pypot
10-29 7196
有时候，我们只需要对文件做并发处理，并不关心相同key的记录间的关系。 这时，只需要map函数处理输入数据。 如果不指定reducer选项，系统仍然会默认执行一次cat命令。 如何去了不必要的分桶排序操作呢？ 方法一： 把mapred.reduce.tasks设置为零，Map/reduce框架就不会创建reducer任务，mapper任务的输出就是整个作业的最终输出。 方法
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FileInputFormat按照文件分割split，并且只会分割大文件，即那些大小超过HDFS块的大小的文件。如果HDFS中dfs.block.size设置为128m，而输入的目录中文件有100个，则划分后的split个数至少为100个。当块（dfs.block.size）为128m时，如果输入文件为128m，会被划分为1个split；分片是按照splitszie的大小进行分割的，一个split的大小在没有设置的情况下，默认等于hdfs block的大小。x为reduce的数量。
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这些脚本可以使用Hadoop Streaming API提交为MapReduce作业，如下所示： ```bash $HADOOP_HOME/bin/hadoop jar $HADOOP_HOME/share/hadoop/tools/lib/hadoop-streaming-2.7.3.jar \ -input input_file \ -output ...
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Never-Giveup的博客
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Reducer类中的reduce方法覆写时需要注意: Eclipse快捷键覆写这个方法的时候,Context的类型是org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer.Context,而如果去掉@Override标签,就不会报错误,直接导致reduce这个方法就不会调用了,正确的应该如下图
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