hadoop优化(HDFS优化，MapReduce优化，MapReduce中实现Join操作)

最新推荐文章于 2024-06-29 21:38:35 发布
原创 最新推荐文章于 2024-06-29 21:38:35 发布 · 125 阅读 · 1 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#hadoop优化

本文探讨了Hadoop系统的优化方法，包括HDFS和MapReduce的优化策略，并详细介绍了MapReduce中实现Join操作的不同方式，如MapJoin、ReduceJoin及Semijoin等，帮助读者更好地理解和应用这些技术。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1.HDFS优化
在这里插入图片描述
2.MapReduce优化
在这里插入图片描述
MapReduce中实现Join操作
Map join：适合小文件和大文件的join
Join过程发生在Map端

每个Map task都可以直接读取到小文件内容 与大文件的每一个块进行join.

分布式join

小文件：文件大小 < 1个块的大小

Reduce join
join过程发生在Reduce

目标数据：

map端
读取2个文件,打标签,2个文件有主外键关系

shuffle
主键为key，剩余值为value

reduce端
判定每一条记录，

先取出标签的数据:只有一条

然后取出剩余数据，进行字符串拼接

Semi join：Map和Reduce都有
(1)将不需要join的数据在Map端直接过滤掉
将主表A中所有ID放入缓存（分布式缓存）

取出B表的每个Id，判定B的id是在分布式缓存中存在，如果不存在，直接过滤掉

(2)reduce 端join

夏天-.-
关注
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
大数据Hadoop入门——HDFS、Yarn、MapReduce
weixin_44090845的博客
11-16 2624
Hadoop框架详细个人总结——Hadoop入门篇大数据是什么？Hadoop基本概念介绍一、什么是Hadoop？二、Hadoop优势——四高三、Hadoop组成（重点）四、HDFS架构五、YARN架构六、MapReduce架构七、HDFS、YARN、MapReduce 三者关系Hadoop运行环境搭建虚拟机的准备一、安装虚拟机二、虚拟机配置及环境准备Hadoop运行模式一、本地运行模式二、伪分布式模式三、完全分布式模式**1.虚拟机准备****2.准备一个集群分发脚本****3.SSH 无密登录配置****
hadoop优化——HDFS优化，MapReduce优化，MapReduce中实现Join操作
蚂蚁
07-18 288
HDFS优化 MapReduce优化 MapReduce中实现Join操作 Map join：适合小文件和大文件的join Join过程发生在Map端 每个Map task都可以直接读取到小文件内容 与大文件的每一个块进行join. 分布式join 小文件：文件大小 < 1个块的大小 Reduce join join过程发生在Reduce 目标数据： map端...
Hadoop下join操作的几点优化意见
xhh198781的专栏
07-12 3587
1. 概述        在传统数据库（如：MYSQL）中，JOIN操作是非常常见且非常耗时的。而在HADOOP中进行JOIN操作，同样常见且耗时，由于Hadoop的独特设计思想，当进行JOIN操作时，有一些特殊的技巧。本文首先介绍了Hadoop上通常的JOIN实现方法，然后给出了几种针对不同输入数据集的优化方法。     2. 常见的join方法介绍       假设要进行join的数据分
MapReduce实现之Reduce端重分区Join操作优化！
cuizhu6079的博客
11-07 273
在前一篇文章中（链接参加文末），我们介绍了map端Join操作的几大方法。一般情况下，我会推荐企业选择map端的Join操作，这可以节省不小的成本。但是，如果数据集过于庞大以至于没有合适的map端连接方法适用，则需要使用Ma...
Hadoop Join性能优化
someby的博客
10-07 285
为什么要优化？ 数据格式 address.txt 1    America 2    China 3    Germen number.txt 1    Spark    1 2    Hadoop    1 3    Flink    2 4    Kafka    3 5    Tachyon    2 输出格式： 发现程序运行的时候总是没法把结果写到HDFS上，有问...
【图解大数据技术】Hadoop、HDFS、MapReduce、Yarn
最新发布
weixin_43889578的博客
06-29 2708
MapReduce是一个分布式离线计算框架，专门用于处理大数据场景中与实时性无关的一些离线计算任务。MapReduce的数据输入一般是HDFS，然后经过InputFormat进行输入格式化，变成格式；然后执行用户实现的Mapper类型的map方法，进行数据映射，映射处理的结果也是格式；然后执行一个shuffle过程，对映射结果进行按key进行分组分区，把同一区域的所有KV发送到同一个Reducer，由一个节点进行；Reducer对同一个key分组下的所有value进行聚合操作；
Hadoop 笔记（一） HDFS 和 MapReduce 体系结构
算法笨蛋
04-04 1809
Hadoop 2.0 包含 Common、HDFS、Yarn 和 MapReduce 四个模块，Common 主要为其它模块提供服务，MapReduce 其实是 Yarn 模块里的一种编程方式，实际对外提供服务的只有 HDFS 和 Yarn。 目录CommonHDFS特点体系架构 Common Common是其它模块的公共接口，提供公用API。 它还提供了 mini 集群、本地库、超级用户、服务器认证和 HTTP 认证等功能。 HDFS HDFS 是 Hadoop 文件系统，提供了高容错、高扩展、高可靠的分
Hadoop中HDFS和MapReduce框架介绍pdf
02-19
在大数据处理领域，Hadoop是一个不可或缺的名字，它提供了一个分布式计算平台，主要由两个核心组件构成：HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce。本文将深入探讨这两个框架及其在大数据处理中的重要性...
MapReduce的两表join操作优化
Jonney's house
03-26 2256
注：优化前的分析过程详见本博的上篇博文 案例 地址(Address)和人员(Person)的一对多关联   原始数据 地址(Address)数据 id AddreName 1 beijing 2 shanghai 3 guangzhou 人员(Person)数据 1 zhangsan 1 2 lisi 2 3 wangwu 1 4 zhaoliu 3 5 maqi 3
MapReduce 的jion优化
u011500419的专栏
03-22 146
1. Common/Shuffle/Reduce Join 链接发生在reduce 阶段 大表对大表（大表：数据存储在文件中；小表：数据存储在内存中） 2. Map Join 链接发生在mapTask 小表对大表 小表通过DistributedCache类加载到内存中 现在，设置：set hive.auto.convert.join=true;达到优化的目的 3....
Hadoop实现join的有几种方法？
CZ-001的博客
02-03 323
问题分析 本题主要是考察学员对mapreduce的熟悉程度 核心答案讲解 （1）reduce side join reduce side join是一种最简单的join方式，其主要思想如下： 在map阶段，map函数同时读取两个文件File1和File2，为了区分两种来源的key/value数据对，对每条数据打一个标签 （tag），比如：tag=0表示来自文件File1，tag=2表示来自文件File2。即：map阶段的主要任务是对不同文件中的数据打标签。 在reduce阶段，reduce函数获取k
MapJoin和ReduceJoin区别及优化
谦蓦的博客
11-18 1万+
MapJoin和ReduceJoin区别Map-side Join（Broadcast join）思想： 小表复制到各个节点上，并加载到内存中；大表分片，与小表完成连接操作。 两份数据中，如果有一份数据比较小，小数据全部加载到内存，按关键字建立索引。大数据文件作为map的输入，对map()函数每一对输入，都能够方便的和已加载到内存的小数据进行连接。把连接结果按key输出，经过shuffle阶段，
MapReuce-Join操作-初级优化
小宁哥博客
05-27 234
友情提示：更多有关大数据、人工智能方面技术文章请关注博主个人微信公众号：高级大数据架构师！ 在上一篇《MapReduce-Join操作-初体验》的结论中说明了上述join方法的不足之处，这一篇中将说明针对上一篇的几个缺陷进行一些一些改进，主要是针对上一篇提到几点：1.效率低是因为在reduce端遍历了两次集合2.资源的消耗大是因为重新创建了List来放几乎所有的迭代器中的数据3.不能适用于所有的...
MapReduce-Join中级优化-hadoop自带datajoin的解决方法
Qi.zheng
01-29 1676
接着上一篇《》这一篇博客继续说明MapReduce对于Join的操作，这里使用hadoop包中自带的datajoin包来处理，如果是hadoop1.x则包在${HADOOP_HOME}/contrib/datajoin文件夹下。如果是hadoop2.x则该包在${HADOOP_HOME}/share/hadoop/tools/lib下面把包引入工程中就可以使用了。 以下是本篇博客要处理的数据，为
大数据之hadoop中MapReduce的join应用
a18379692263的博客
12-03 1535
join应用主要是将两个表的数据进行合并操作。分别在map端和reduce端。 1、ReduceJoin Map 端的主要工作：为来自不同表或文件的 key/value 对，打标签以区别不同来源的记 录。然后用连接字段作为 key，其余部分和新加的标志作为 value，最后进行输出。 Reduce 端的主要工作：在 Reduce 端以连接字段作为 key 的分组已经完成，我们只需要 在每一个分组当中将那些来源于不同文件的记录（在 Map 阶段已经打标志）...
漫谈Map Reduce 参数优化
data_man_online的博客
07-31 766
Hive0.11版本及以后的版本，可以使用hive.auto.convert.join.noconditionaltask.size和hive.auto.convert.join.noconditionaltask两个配置参数。hive.auto.convert.join.noconditionaltask的默认值是true，表示Hive会把输入文件的大小小于hive.auto.convert.join.noconditionaltask.size指定值的普通表连接操作自动转化为MapJoin的形式。...
hive入门学习：join的三种优化方式
热门推荐
HAHA的专栏
02-19 2万+
hive入门学习：join的三种优化方式               hive在实际的应用过程中，大部份分情况都会涉及到不同的表格的连接，例如在进行两个table的join的时候，利用MR的思想会消耗大量的内存，良妃磁盘的IO，大幅度的影响性能，因为shuffle真的好令人担心啊，总之，就是各种问题都是由他产生的。下面介绍一下涉及hive在join的时候的优化方式。
Hadoop优化技术：提升HDFS与MapReduce性能
Hadoop是一个由多个组件组成的生态系统，包括HDFS、MapReduce、HBase等。其中，HDFS是分布式文件系统，它提供了高容错性和高吞吐量的数据存储；MapReduce则是一个用于大规模数据处理的编程模型，适合并行化执行任务...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值