combiner()何时被调用

最新推荐文章于 2020-09-08 21:09:10 发布
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分类专栏： mapreduce
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大数据面试总结《十六》--面试题规律总结
weixin_41045909的博客
03-28 4538
关于Java的面试题：关于虚拟机的面试题： 1.hashmap底层? 2.Java进程中断怎么处理? 3.介绍下面向对象? 4.介绍下多态? 5.方法重载和重写? 6.这俩哪个属于多态? 7.说下多线程? 8.实现方式有哪些，区别? 9.同步锁 互斥，为什么常量不能做锁? 10.说下反射，都是做什么的? 11.反射机制怎么实现的? 12.linkedlist和arraylist的区别? 13.h...
MapReduce中的Combiner
YF_Li123的博客
09-09 818
前言 MapReduce框架使用Mapper将数据处理成一个个的<key, value>键值对，然后在网络节点间对其进行整理（shuffle），最后使用Reducer处理数据并输出。 分析 从上面的过程中，我们可以分析出两个性能瓶颈： 网络传输压力：比如我们有100亿条数据，Mapper就会生成100亿条键值对在网络间传输。如果我们只是对数据求最大值，那么很明显每一个Mapper只需要输出它所处理的数据中的最大值即可。这样不仅能减少网络传输压力，同时也能提升程序处理...
Hadoop 的Combiner调用时间点
Context
11-27 980
Hadoop Combiner的几个调用时间点 博客分类：  hadoop     Combiner是在Map端被执行，共有两个时机会被触发：          ① 从环形缓冲器溢写分区文件的时候          ② 合并溢写分区文件的时候   1. 初始化combinerRunner和combineCollector MapTask
为什么使用Combiner？
qiezikuaichuan的专栏
06-10 2279
从上面的运行结果我们可以得知，combine具体作用如下： 每一个map可能会产生大量的输出，combiner的作用就是在map端对输出先做一次合并，以减少传输到reducer的数据量。combiner最基本是实现本地key的归并，combiner具有类似本地的reduce功能。如果不用combiner，那么，所有的结果都是reduce完成，效率会相对低下。使用combiner，先完成的ma
Combiner运行时机
qq_43193797的博客
01-08 492
combiner其实就是Reducer类型： Class&lt;? extends Reducer&lt;K,V,K,V&gt;&gt; cls =         (Class&lt;? extends Reducer&lt;K,V,K,V&gt;&gt;) job.getCombinerClass();                      Combiner的运行时机： Map...
MapReduce中的combiner函数
andyguan01_2的博客
04-23 731
集群上的可用带宽限制了MapReduce作业的数量，因此尽量避免map和reduce任务之间的数据传输是有利的。Hadoop允许针对map任务的输出指定一个combiner（就像mapper和reducer一样），combiner函数的输出作为reduce函数的输入。由于combiner属于优化方案，所以Hadoop无法确定要对一个指定的map任务输出记录调用多少次combiner（如果需要）。换...
Mesh Combiner-合并Mesh
最新发布
04-05
随着项目复杂度的增加，成百上千的独立网格可能会被用来构建一个场景，这样会导致渲染性能下降，因为每个网格都需要单独处理。为了优化性能和管理复杂性，开发者需要一种方法来减少网格的数量，同时保持模型的细节。...
Super Combiner
04-27
此资产允许您组合材质和网格以高度减少绘制调用并显着提高FPS。 因为优化在游戏中是至关重要的，特别是那些针对移动设备的游戏（甚至更多用于VR），Super Combiner会将您的材料和网格结合在一起，以充分利用静态和...
MapReduce中的Combiner与Reducer选择策略：如何判断何时使用Combiner
[MapReduce中的Combiner与Reducer选择策略：如何判断何时使用Combiner](https://img-blog.csdnimg.cn/20200326212712936.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9...
MapReduce之Combiner详解
沐雨金鳞
01-28 6654
Combiner是什么？为什么会出现Combiner？ Combiner是一个本地化的reduce操作，它是map运算的后续操作， 主要是在map计算出中间文件前做一个简单的合并重复key值的操作 1、网络带宽严重被占降低程序效率； （提前在map上执行分组，减少传输给reduce的数据量） 2、单一节点承载过重降低程序性能； （全在ruduce上运行，导致负载过重） 每一个map都可能会产
MapReduce之Combiner组件
吃果冻不吐果冻皮
06-13 2549
简述 Combiner的作用是把一个map产生的多个合并成一个新的,然后再将新的作为reduce的输入； 在map函数与reduce函数之间多了一个combine函数，目的是为了减少map输出的中间结果，这样减少了reduce复制map输出的数据，减少网络传输负载； 并不是所有情况下都能使用Combiner，Combiner适用于对记录汇总的场景（如求和），但是，求平均数的场景就不能使用Co
大数据技术 - MapReduce的Combiner介绍
weixin_30924239的博客
04-23 243
本章来简单介绍下 Hadoop MapReduce 中的 Combiner。Combiner 是为了聚合数据而出现的，那为什么要聚合数据呢？因为我们知道 Shuffle 过程是消耗网络IO 和 磁盘IO 比较大的操作，如果我们能减少 Shuffle 过程的数据量，那就可以提升整个 MR 作业的性能。我在《大数据技术 - MapReduce的Shuffle及调优》 一文中写到 Shuffle 中会有...
MapReduce之combiner的理解
qq_32445015的博客
09-08 994
一 Combiner组件意义 有一个文件，总共620M, 有5个数据块，每一个数据块有三个副本， 比如如上图所示，有5台机器，那这文件的数据块分布如图示： 按照InputSplit，那有可能就是5个map任务，而且这5个Map任务很有可能2个或者3个分配同一台机机器运行，这取决于YARN中ContainerAllocator如何分配资源的问题，所以这一台机器可能需要溢写溢写数据到磁盘，每一map任务估计要溢写(128-100*80%)= 48M 那么就有可能溢写很多文件出来；又或者是我们调.
Mapreduce中Combiner的使用及误区
热门推荐
guoery的大数据
01-22 3万+
问题提出： 众所周知，Hadoop框架使用Mapper将数据处理成一个键值对，再网络节点间对其进行整理(shuffle)，然后使用Reducer处理数据并进行最终输出。    在上述过程中，我们看到至少两个性能瓶颈：（引用） 如果我们有10亿个数据，Mapper会生成10亿个键值对在网络间进行传输，但如果我们只是对数据求最大值，那么很明显的Mapper只需要输出它所知道的最大值即可。这样做
combiner函数的使用注意事项和代码演示
涤生大数据
01-20 5661
1.Combiner功能是：合并汇总(shuffle中的组件) 1）combiner是MR程序中Mapper和Reducer之外的一种组件。 2）combiner组件的父类就是Reducer，也就是说combiner是继承之reducer的，相当于reducer 3）combiner和reducer的区别在于运行的位置：Combiner是在每一个maptask所在的节点运行，然后Reduce
Hadoop Combiner的几个调用时间点
The Big Data Way
12-20 514
  Combiner是在Map端被执行，共有两个时机会被触发：          ① 从环形缓冲器溢写分区文件的时候          ② 合并溢写分区文件的时候  1. 初始化combinerRunner和combineCollector MapTask.run()   ┟ runNewMapper(job, split, umbilical, reporter);      ┟...
Hadoop 中的 Combiner 过程
Andrew的成长之路
10-25 3464
要点 Combiner 所做的事情： 每一个map都可能会产生大量的本地输出，Combiner的作用就是对map端的输出先做一次合并，以减少在map和reduce节点之间的数据传输量； Combiner 的意义： 在MapReduce中，当map生成的数据过大时，带宽就成了瓶颈，当在发送给 Reduce 时对数据进行一次本地合并，减少数据传输量以提高网络IO性能； Combiner 的时机：
Combiner的使用（转载）
qq_36055407的博客
07-15 543
package combiner; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Te...
Hadoop中Combiner的使用
iPolaris的专栏
03-26 2万+
在MapReduce中，当map生成的数据过大时，带宽就成了瓶颈，怎样精简压缩传给Reduce的数据，有不影响最终的结果呢。有一种方法就是使用Combiner，Combiner号称本地的Reduce，Reduce最终的输入，是Combiner的输出。下面以《Hadoop in action》中的专利数据为例。我们打算统计每个国家的专利数目。代码如下(使用Combiner的代码注释掉)： pack
MapReduce中Combiner的应用与优化策略
当Map任务完成数据输出后，Hadoop框架会调用Combiner（如果已经指定）对输出的数据进行局部合并处理。具体来说，Combiner会接收到所有的Map输出结果，然后对相同key的数据进行合并操作，最后输出合并后的结果给到...
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