MapReduce优化学习

最新推荐文章于 2024-08-01 08:58:32 发布
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分类专栏： MR
本文深入解析MapReduce的工作原理，探讨如何通过调整map任务的数量来优化并行度，从而提升整体性能。文章还提供了源码级别的分析，帮助读者理解具体实现细节。

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MapReduce 性能优化
日常分享数据分析开发、编程语言内容
02-25 1215
MapReduce 性能优化
Mapreduce学习基础
默主归沙的博客
06-04 1256
Mapreduce学习
MapReduce优化方法
pansiliang2009的博客
06-27 975
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。
MapReduce学习笔记
zhangyujie12138的博客
03-29 1561
在windows端使用java编写MapReduce并运行，运行成功后打包到阿里云上运行
Java大数据学习10--Mapreduce常用配置参数优化
stalin_的博客
06-03 1179
一、资源相关参数 (1) mapreduce.map.memory.mb: 一个Map Task可使用的资源上限（单位:MB），默认为1024。如果Map Task实际使用的资源量超过该值，则会被强制杀死。 (2) mapreduce.reduce.memory.mb: 一个Reduce Task可使用的资源上限（单位:MB），默认为1024。如果Reduce Task实际使用的资源量超过该值...
mapreduce初期学习
牛逸凡的博客
07-19 570
MapReduce框架作为Hadoop发展初期的核心计算框架，为大数据处理技术飞速演进提供了基石。在Hadoop生态圈中，MapReduce框架由于其成熟稳定的性能，仍然是离线批处理技术的主力。以我们的北京移动大数据集群为例，Hive、SparkSQL是支撑探索性数据查询的主要工具，其简单易懂的SQL语句查询，可以使具备基础数据库管理能力的人员轻松上手，完美地支撑了实时数据查询需求。 在我最...
MapReduce
qq_14846625的博客
04-30 1160
目的: 分析 MR (MapReduce) 作业的执行流程。流程维度: 从节点、状态节点、角色进程等角度进行分析。
MapReduce学习三：Shuffle
qq_35515283的博客
01-20 2298
一、MapReduce详细工作流程 Map阶段 reduce阶段 二、Shuffle机制 流程图 Map方法之后，Reduce方法之前的数据处理过程称之为Shuffle。 2.1Partition分区 分区指的是：将MapReduce统计的结果按照条件输出到不同的文件中。 public int getPartition(K key,V value,int numReduceTasks){ return (key.hashCode()&Intger.MAX_.
Hadoop-MapReduce学习
迷路剑客个人博客
01-24 1488
Hadoop-MapReduce学习 摘要 本文简要将就爱你过MapReduce，重点是Shuffle部分 0x01 MapReduce-Mapper侧 1.1 简介 以上是一张Hadoop官方创作的MR过程图示。我们以大数据届的HelloWorld-WordCount为例讲述下MR过程。 1.2 Split-分片 1.2.1 Split简述 Map阶段的输入通常是HDFS上文件。 在运行Ma...
使用MapReduce优化大数据K均值聚类
04-10
本篇研究论文的主题是关于如何使用MapReduce框架来优化大数据环境下的K均值聚类算法。首先，论文提出聚类分析是计算机科学及相关领域（如机器学习、数据挖掘、模式识别等）中的一个基础问题，其中K均值算法由于其...
【分布式计算】基于动态分区的MapReduce Shuffle阶段优化算法DAPS：负载均衡与资源协同优化设计
05-12
内容概要：本文针对MapReduce框架Shuffle阶段存在的数据倾斜与资源利用不均问题，提出了一种基于动态分区的优化算法...未来的工作将集中在结合强化学习优化分区策略、设计全局负载均衡模型以及探索异构计算环境的应用。
Hive的MapReduce执行优化：无参数调优的实践
My_wife_QBL的博客
08-01 1030
在Hive中优化MapReduce任务并不仅仅依赖于参数调优，通过合理的数据建模、查询编写、聚合函数选择以及数据倾斜处理等方法，同样可以实现性能的提升。希望本文能够为从事大数据分析的人员提供一些有益的思路和实践指导，使其在实际工作中能够更加高效地使用Hive进行数据处理和分析。通过不断学习和实践，我们可以不断优化数据处理的效率，提升数据分析的价值。
江南大学《机器学习》课程大作业：人脸图像性别分类研究
08-17
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/cbbca0734eb7 江南大学《机器学习》课程大作业：人脸图像性别分类研究（最新、最全版本！打开链接下载即可用！）
rhnsd-5.0.35-3.module_el8.1.0+211+ad6c0bc7.tar.gz
08-17
# 适用操作系统：Centos8 #Step1、解压 tar -zxvf xxx.el8.tar.gz #Step2、进入解压后的目录，执行安装 sudo rpm -ivh *.rpm
使用 Flask 开发集成 ECharts/Pyecharts 的机器学习模型部署 Web 程序
08-17
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/1d8f808b0e2f 使用 Flask 开发集成 ECharts/Pyecharts 的机器学习模型部署 Web 程序（最新、最全版本！打开链接下载即可用！）
suwadaimyojin_lora-dataset-processor_49536_1755320309460.zip
08-17
suwadaimyojin_lora-dataset-processor_49536_1755320309460.zip
基于搜狗新闻语料库的中文文本分类实践：传统机器学习与预训练模型应用研究
08-17
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/37d48e130898 基于搜狗新闻语料库的中文文本分类实践：传统机器学习与预训练模型应用研究（最新、最全版本！打开链接下载即可用！）
计算螺旋齿轮安全系数的倍频程程序.zip
08-17
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
java健康咨询网站源代码（ssm+mysql+说明文档+LW+PPT）计算机毕业设计源码.zip
最新发布
08-17
基于JavaWeb的健康咨询网站从功能上分主要分为前台和后台两部分，前台主要为普通用户使用，其主要功能包括：首页、用户信息、医生信息、健康视频、健康知识、新闻信息、系统概要、健康论坛等；后台的主要功能包括：系统用户管理、新闻数据管理、系统简介设置、用户注册管理、健康论坛管理、友情链接管理、用户管理、医生管理、健康视频管理、健康知识管理、预约管理、医生统计等。 完整前后端源码，部署后可正常运行！ 环境说明 开发语言：Java后端 框架：ssm，mybatis JDK版本：JDK1.8+ 数据库：mysql 5.7+ 数据库工具：Navicat11+ 开发软件：eclipse/idea Maven包：Maven3.3+ 部署容器：tomcat7.5+
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