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ReduceTask并行度决定机制
设置ReduceTask并行度（个数） ReduceTask的并行度同样影响整个Job的执行并发度和执行效率，但与MapTask的并发数由切片数决定不同，ReduceTask数量的决定是可以直接手动设置： // 默认值是1，手动设置为4 job.setNumReduceTasks(4); 注意： （1）ReduceTask=0， 表示没有Reduce阶段，输出Partition分区
默认分区 默认分区是根据key的hashCode对ReduceTasks个数取模得到的。用户没法控制哪个key存储到哪个分区。 自定义分区 （1）自定义类继承Partitioner， 重写getPartition() 方法 （2）在Job驱动中，设置自定义Partitioner （3）自定义Patition后，要根据自定义PartitionerPartition和ReduceTask的关系
先看源码： numPartitions = conf.getNumReduceTasks(); if (numPartitions > 1) { //设置了ReduceTask个数后（大于1），默认通过下面的getPartition()对数据进行分区 partitioner = (Partitioner<K,V>) ReflectionUtils.newInstance(conf.g04-MapReduce
一、MR的核心编程思想 1、概念 ① Job(作业) : 一个MR程序称为一个Job ② MRAppMaster（MR任务的主节点）: 一个Job在运行时，会先启动一个进程，这个进程为 MRAppMaster。 负责Job中执行状态的监控，容错，和RM申请资源，提交Task等！ ③ Task(任务)： Task是一个进程！负责某项计算！ ④ Map(Map阶MapReduce工作流程
上面的流程是整个MapReduce最全工作流程，但是Shuffle过程只是从第7步开始到第16步结束，具体Shuffle过程详解，如下： （1）MapTask收集map()方法输出的kv对，放到内存缓冲区中 （2）从内存缓冲区不断溢出本地磁盘文件，可能会溢出多个文件 （3）多个溢出文件会被合并成大的溢出文件 （4）在溢出过程及合并Hadoop学习笔记: MapReduce(2)
一. 切片与MapTask并行度决定机制 现有如下的问题: 1G的数据, 启动8个MapTask, 可以提高集群的并发处理能力. 那么1K的数据, 如果也启动8个MapTask, 会提高集群性能吗? MapTask并行任务是否是越多越好呢? 哪些因素影响了MapTask并行度? MapTask并行度决定机制 首先需要区分两个大数据之-Hadoop3.x_MapReduce_ReduceTask源码解析---大数据之hadoop3.x工作笔记0127
然后我们接着去reducetask的源码: 可以看到上面,maptask执行以后,数据被分区,然后溢写到磁盘文件中,然后 就到了执行reducetask的时候,首先走到reducetask的上面这个位置,然后 可以看到,有3个部分要执行. copy sort reduce 3个部分对吧. 可以看到正好对应了reduce的3个阶段对大数据之-Hadoop3.x_MapReduce_ReduceTask工作机制&并行度---大数据之hadoop3.x工作笔记0125
然后我们继续看一下maptask的工作机制,这个前面也有提过了, 可以看到左边是maptask处理完的数据,然后到了reduceTask阶段,会首先把数据 拉取过来当然,是按照分区拉取的对吧.这是copy阶段 数据拿过来以后,对数据进行合并归并排序,可以看到,不同maptask中的,分区0,会给弄到一大数据学习教程SD版—第四篇【Hadoop MapReduce】
文章目录 4. Hadoop MapReduce4.1 MapReduce 优点4.2 MapReduce 核心思想4.3 MapReduce 序列化类型4.4 MapReduce 编程规范4.5 MapReduce WordCount4.6 MapReduce 序列化4.7 MapReduce InputFormat4.8 MapReduce 工作流程4.9 MapReduce Shuffle机制4.10 MapReduce Partitio【Hadoop MapReduce04】ReduceTask
（1）Copy阶段：ReduceTask从各个MapTask上远程拷贝一片数据，并针对某一片数据，如果其大小超过一定阈值，则写到磁盘上，否则直接放到内存中。 （2）Merge阶段：在远程拷贝数据的同时，ReduceTask启动了两个后台线程对内存和磁盘上的文件进行合并，以防止内存使用过多或磁盘上文件过多。 （3）Sort阶段【硬刚Hadoop】HADOOP MAPREDUCE（4）：MapReduce工作流程
本文是对《【硬刚大数据之学习路线篇】从零到大数据专家的学习指南(全面升级版)》的Hadoop部分补充。 1．流程示意图，如图4-6，4-7所示 图4-6 MapReduce详细工作流程（一） 图4-7 MapReduce详细工作流程（二） 2．流程详解 上面的流程是整个MapReduce最全工作流程，但是Shuffle过程只MapReduce工作流程
MapReduce工作流程图 流程详解（重点） MapTask 待处理的文本通过submit()方法，获取待处理的数据信息，然后根据InputFormat切片方法机制，生成切片方法文件。把切片方法文件和资源配置文件全部提交在资源路径。提交的信息有：Job.split、wc.jar、Job.xml 把资源提交路径下的信息文件提交MapReduce工作流程
MapReduce工作流程图 流程详解（重点） MapTask 待处理的文本通过submit()方法，获取待处理的数据信息，然后根据InputFormat切片方法机制，生成切片方法文件。把切片方法文件和资源配置文件全部提交在资源路径。提交的信息有：Job.split、wc.jar、Job.xml 把资源提交路径下的信息文件提交给YMapReduce工作流程
1.MapReduce流程图 2.MapReduce的详解 1 . 执行Driver的main方法，里面有个job.waitForCompletion()，在方法里面完成 任务的准备，主要包括数据的切片，并将切片规划写到job.split文件里面，生成运行任务 时的配置文件job.xml，将我们写的mapreducexhen程序打成jar包，准备好之后， 将任务Hadoop系列——详解MapReduce
本文主要介绍MapReduce的基本概念以及详细介绍该框架的流程 文章目录 Mapreduce 简介Mapreduce 是什么Mapreduce 的由来Mapreduce 设计目标Mapreduce 适用场景 Mapreduce 特点Mapreduce 的基本概念InputFormatOutputFormat序列化Mapreduce 流程整体流程Shuffle环形缓冲区分MapReduce
MapReduce 一、MapReduce概述 1.1优缺点 优点 缺点 1.2核心思想 1.3MapReduce进程 1.4常用数据序列化类型 1.5MapReduce编程规范 1.5.1 Mapper阶段 1.5.2 Reducer阶段 1.5.3 Driver阶段 二、MapReduce框架原理 2.1MapReduce工作流程 2.2 Shuffle机制 2.3 MapReduce开发总结 1MapReduce过程
MapReduce框架主要是map和reduce阶段来计算的，map和reduce是如何协同计算的，下面直接上干货。 1 分片、格式化数据源： 输入Map阶段的数据流，必须经过分片和格式化的操作，即： 分片操作：指的是将源文件划分为相等的小数据块（Hadoop2.x中默认为128M），也就是分片（split）,HadoMapReduce框架原理
InputFormat 数据输入 切片与 MapTask 并行度决定机制 MapTask 的并行度决定 Map 阶段的任务处理并发度，进而影响到整个 Job 的处理速度 数据块：Block 是 HDFS 物理上把数据分成一块一块。数据块是 HDFS 存储数据单位。 数据切片：数据切片只是在逻辑上对输入进行分片，并不会在磁盘上reducetask的并行度
reducetask的并行度 //指定reducetask的个数 job.setNumReduceTasks(4); 参数决定的 默认值是1 当有多个reducetask的时候，每一个reducetask的数据如何分配的，由分区算法决定 1、默认的分区算法 mapkey.hash % numReduceTask的个数; 只需要设置reduecetask的个数，分区数===reMapReduce与Yarn 的详细工作流程分析
MapReduce详细工作流程之Map阶段 如上图所示 首先有一个200M的待处理文件 切片：在客户端提交之前，根据参数配置，进行任务规划，将文件按128M每块进行切片 提交：提交可以提交到本地工作环境或者Yarn工作环境，本地只需要提交切片信息和xml配置文件，Yarn环境还需要提交jar包；本地环境一般mapreduce的shufflue过程
一、Map阶段： a. 文件切片之后，每一个切片对应一个MapTask b. 在MapTask中，默认按行读取，每读取一行，就调用一次map方法 c. map方法在执行的时候会将结果（这个结果中已经包含了分区信息）写到MapTask自带的缓冲区中。注意：每一个MapTask都会自带一个缓冲区 d. 当数据放到缓Reducetask并行度机制
reducetask并行度同样影响整个job的执行并发度和执行效率，与maptask的并发数由切片数决定不同，Reducetask数量的决定是可以直接手动设置： job.setNumReduceTasks(4); 如果数据分布不均匀，就有可能在reduce阶段产生数据倾斜。 注意： reducetask数量并不是任意设置，还要考虑业务逻辑需求，有MapReduce其他功能
如何获取mr当前文件名称： //获取当前处理切片FileSplit fileSplit = （FileSplit）context.getInputSplit();//根据当前切片获取String fileName = fileSplit.getPath().getNmae(); mr程序是否可以没有reduce阶段？ 答;如果可以，全局默认一个reduceTask job.setNMapReduce的ReduceTask执行机制
Reduce大致分为copy、sort、reduce三个阶段，重点在前两个阶段。copy阶段包含一个eventFetcher来获取已完成的map列表，由Fetcher线程去copy数据，在此过程中会启动两个merge线程，分别为inMemoryMerger和onDiskMerger，分别将内存中的数据merge到磁盘和将磁盘中的数据进行merge。待数据copyHadoop之MapReduce
MapReduce 一 MapReduce概念 Mapreduce是一个分布式运算程序的编程框架，是用户开发“基于hadoop的数据分析应用”的核心框架； Mapreduce核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运算程序，并发运行在一个hadoop集群上。 MapReduce进程 一个完整的ma