如何对MapReduce 任务进行优化

最新推荐文章于 2025-02-09 21:43:35 发布
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本文介绍如何通过合理设置MapReduce任务数量、blocksize、避免数据倾斜、使用Combine函数、数据压缩及MM参数优化等策略，提升Hadoop大数据处理效率。
1设置合理的 map 和 reduce 的个数
2 设置合理的 blocksize
3避免出现数据倾斜
4使用 combine 函数
5对数据进行压缩
6优化 MM 参数()
7将 HDFS 上的小文件合并成 SequenceFile 大文件后再进行文件处理操作
 
谈笑间学会MapReduce-优化Map任务核心原理
阿尼古
03-06 487
优化Map任务 如何优化呢？首先我们要知道map任务这一阶段的流程和瓶颈，才可以进行“因材施教”进行优化，map任务流程图如下： 由图可知，详细流程如下：在Read阶段，map任务从Hadoop分布式文件系统（HDFS）读取固定大小（如64MB）的数据块。而写入的文件根据实际的情况也不同，可以是任意大小的数据块（如80MB）。这种情况下，为了存储数据，就有两种数据块：一种是64MB，另一种...
MapReduce 性能优化
日常分享数据分析开发、编程语言内容
02-25 1248
MapReduce 性能优化
MapReduce优化
wisgood的专栏
04-11 5775
相信每个程序员在编程时都会问自己两个问题“我如何完成这个任务”，以及“怎么能让程序运行得更快”。同样，MapReduce计算模型的多次优化也是为了更好地解答这两个问题。 MapReduce计算模型的优化涉及了方方面面的内容，但是主要集中在两个方面：一是计算性能方面的优化；二是I/O操作方面的优化。这其中，又包含六个方面的内容。 1. 任务调度 任务调度是Hadoop中非常重要的一
MapReduce（原理、资源设置、代码、优化等）hadoop总结
08-28
一、Hadoop基础 1、分布式概念 2、Hadoop特性 3、Hadoop四大核心模块介绍 4、Hadoop HDFS构架解析 5、YARN构架解析 二、HDFS 1、文件系统 2、初始化与启动 3、编程API 三、YARN资源管理 1、各模块职能 2、内存、CPU资源 四、MapReduce编程 五、MapReduce的优化 六、基于Zookeeper的HA 七、MapReduce经典案例 。 。 。
mapreduce优化总结
weixin_30670151的博客
03-03 265
集群的优化 1、合理分配map和reduce任务的数量（单个节点上map任务、reduce任务的最大数量） 2、其他配置 io.file.buffer.size hadoop访问文件的IO操作都需要通过代码库。因此，在很多情况下，io.file.buffer.size都被用来设置缓存的大小不论是对硬盘或者是网络操作来讲，较大的缓存都可以提供更高的数据传输，但这也就意味着更大的内存消耗和延迟...
MapReduce任务的优化
往者不可谏，来者犹可追
07-25 577
1、任务调度 任务调度是Hadoop中非常重要的一环，这个优化又涉及两个方面的内容。计算方面：Hadoop总会优先将任务分给空闲的机器，使得所有任务能公平地分享系统资源。IO方面：Hadoop会尽量将Map任务分配给InputSplit所在的机器，以减少网络IO的消耗。2、数据预处理与InputSplit的大小 MapReduce任务擅长处理少量的大数据，而在处理大量的小数据时，mapreduc
用于期限约束的MapReduce任务调度算法
02-24
MapReduce任务通常包含两个阶段：Map阶段和Reduce阶段。Map阶段处理输入数据，产生中间数据，而Reduce阶段则对Map阶段的中间数据进行汇总处理，产生最终结果。在实际应用中，许多情况下对这些任务的执行有时间上的...
【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
最新发布
05-12
适合人群：计算机科学与技术专业的研究人员、分布式计算领域的开发者和工程师，特别是对MapReduce框架和Shuffle优化感兴趣的读者。 使用场景及目标：①适用于需要优化分布式计算框架中Shuffle阶段性能的场景；②目标...
MapReduce任务失败排查定位思路
编程技术、独立开发、技术资讯以及编程感悟等内容
02-09 1541
MapReduce任务失败排查定位思路 --业务报错问题 基本排查思路
MapReduce的任务的优化
wzx19840423的专栏
02-21 403
关于Mapreduce的优化
hhfhhf12345678的博客
10-26 505
MapReduce性能的瓶颈： 作为分布式系统程序，MapReduce的瓶颈主要表现在两个方面： 1.计算机性能：包括CPU、内存、磁盘健康、网络 2.I/O操作优化：数据倾斜、Map和Reduce数设置不合理等 所以优化方法主要从六个方面考虑：数据输入、Map阶段、Reduce阶段、I/O传输、数据倾斜问题和调参。 数据输入： 1.合并小文件：大量的小文件会产生大量的装载任务，增大Map任务装载次数。 2.采用CombineTextInputFormat来作为输入，解决输入端大量小文件场景。 Ma
hadoop优化
shuimofengyang的博客
06-16 328
Hadoop优化1 MapReduce 跑的慢的原因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）map运行时间太长，导致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。2 MapReduce优化方法MapRe...
mapreduce优化方法
Clittle225的博客
04-26 2662
也就是说，buffer和reduce是没有直接关联的，中间多个一个写磁盘->读磁盘的过程，既然有这个弊端， 那么就可以通过参数来配置，使得buffer中的一部分数据可以直接输送到reduce，从而减少IO开销： mapred.job.reduce.input.buffer.percent，默认为0.0。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。1）采用数据压缩的方式，减少网络IO的的时间。
MapReduce的优化(超级详细)
互联网知识分享
07-18 1377
通过将数据划分为多个分区、使用压缩算法减小数据的大小和增加并行度等手段，可以显著提高MapReduce的处理速度和效率。在上述代码中，首先通过partition_data函数根据数据的哈希值来将数据划分为两个分区，然后使用map_function函数在每个分区上执行map操作，计算每个单词的出现次数。在上述代码中，map_function函数对每个分区的数据进行排序，并返回排序后的结果。但是，需要平衡数据复制的开销和容错的收益。（2）任务合并：将多个小的任务合并为一个大的任务，并以批处理的方式来执行。
MapReduce任务阶段的一些优化
xiaoyutongxue6的博客
04-06 458
最近在整理hadoop的部分内容时，发现有个问题需要注意：从“我如何完成这个任务”已经发展到了“怎么能让程序运行的更快”。其实MapReduce计算模型的优化涉及到了方方面面的内容，但是主要集中在两个方面：一是计算性能方面的优化，二是I/O操作方面的优化。但其实，这两种之中还包含留个方面的内容。        1、任务调度        任务调度是Hadoop中非常重要的一环，这个优化又涉及两个方...
MapReduce的优化方法：
zuixue_lei的博客
08-23 688
MapReduce的优化方法： 从以下6个方面着手考虑: 1、数据输入 map端数据输入时主要需要考虑的是小文件（因为hadoop默认的切片原则是按文件进行的）的问题： 针对小文件的问题我们有如下两种解决方案： （1）合并小文件：在map读取数据任务开始前，可以人工的对小文件进行一个合并，合并成一个大文件。 （2）采用CombineTextInputFormat的方式读取文件。 关于该机制的介绍如下： hadoop框架默认的TextInputFormat切片机制是对任务按文件规划切片，不管文
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