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mapreduce小文件合并

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mapreduce小文件合并相關(guān)問(wèn)答
  • 請(qǐng)簡(jiǎn)述mapreduce計(jì)算的主要流程

    CombineTextInputFormat可以將多個(gè)小文件合并成一個(gè)切片,提高處理效率。(2)邏輯處理接口:映射器用戶根據(jù)業(yè)務(wù)需求實(shí)現(xiàn)三種方法:map()setup()cleanup()。(3)劃分器劃分HashPartitioner有一個(gè)默認(rèn)實(shí)現(xiàn),邏輯是根據(jù)key和numReduc...
  • mapreduce工作流程

    1、輸入分片(inputsplit):在進(jìn)行map計(jì)算之前,mapreduce會(huì)根據(jù)輸入文件計(jì)算輸入分片(inputsplit),每個(gè)輸入分片(inputsplit)針對(duì)一個(gè)map任務(wù),輸入分片(inputsplit)存儲(chǔ)的并非數(shù)據(jù)本身。假如我們?cè)O(shè)定hdfs的塊的大小是...
  • hive優(yōu)化之小文件合并

    sethive.merge.mapredfiles=false##true時(shí)在MapReduce的任務(wù)結(jié)束時(shí)合并小文件sethive.merge.size.per.task=256*1000*1000##合并文件的大小setmapred.max.split.size=256000000;##每個(gè)Map最大分...
  • Hive SQL控制map數(shù)和reduce數(shù)

    a.設(shè)置reduce個(gè)數(shù)setmapred.reduce.tasks=50;insertintotablexxxselect *from xxxdistributebyrand();備注:set設(shè)置的參數(shù)是生成的文件個(gè)數(shù),distributebyrand()保證數(shù)據(jù)隨機(jī)分配到50個(gè)文件...
  • MapReduce執(zhí)行過(guò)程

    一個(gè)內(nèi)存緩沖區(qū),存儲(chǔ)著map的輸出結(jié)果,當(dāng)緩沖區(qū)快滿的時(shí)候需要將緩沖區(qū)的數(shù)據(jù)以一個(gè)臨時(shí)文件的方式存放到磁盤(pán),當(dāng)整個(gè)maptask結(jié)束后在對(duì)磁盤(pán)中這個(gè)maptask產(chǎn)生的所有臨時(shí)文件做一個(gè)合并,生成最終的正式輸出文件,然后等待reducetask來(lái)拉...
  • Hive最終都會(huì)轉(zhuǎn)化成什么程序來(lái)執(zhí)行?

    hive最終都會(huì)轉(zhuǎn)化為mapreduce的job來(lái)運(yùn)行。要想hive調(diào)優(yōu),實(shí)際上就是mapreduce調(diào)優(yōu),可以有下面幾個(gè)方面的調(diào)優(yōu)。解決收據(jù)傾斜問(wèn)題,減少job數(shù)量,設(shè)置合理的map和reduce個(gè)數(shù),對(duì)小文件進(jìn)行合并,優(yōu)化時(shí)把握整體,單個(gè)task最優(yōu)不...
  • MapReduce 知識(shí)

    在設(shè)置reduce個(gè)數(shù)的時(shí)候也需要考慮這兩個(gè)原則:處理大數(shù)據(jù)利用適合的reduce數(shù);使單個(gè)reduce任務(wù)處理數(shù)據(jù)大小要合適;在進(jìn)行map計(jì)算之前,mapreduce會(huì)根據(jù)輸入文件計(jì)算輸入分片(inputsplit),每個(gè)輸入分片(inputsplit)針對(duì)一個(gè)map任務(wù),輸入分片...
  • Hadoop從入門(mén)到精通33:MapReduce核心原理之Shuffle過(guò)程分析

    當(dāng)然,如果maptask的結(jié)果不大,能夠完全存儲(chǔ)到內(nèi)存緩沖區(qū),且未達(dá)到內(nèi)存緩沖區(qū)的閥值,那么就不會(huì)有寫(xiě)臨時(shí)文件到磁盤(pán)的操作,也不會(huì)有后面的合并。詳細(xì)過(guò)程如下:(1)maptask任務(wù)執(zhí)行,輸入數(shù)據(jù)的來(lái)源是:HDFS的block。當(dāng)然在mapreduce...
  • mapreduce為什么不適合處理小文件

    有效的硬盤(pán)運(yùn)轉(zhuǎn)速度至少降低20%.這就是為什么并行數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)不實(shí)現(xiàn)split文件,采用push(推到socket套接字)而不是pull.由于MapReduce的出色容錯(cuò)依賴于如何實(shí)現(xiàn)split文件,MapReduce框架是否成功地轉(zhuǎn)向使用push范式,不是很清...
  • hive優(yōu)化方法

    6.14合并mapreduce操作multi-groupby是hive的一個(gè)非常好的特性,它使得hive中利用中間結(jié)果變更非常方便例如:from(selecta.status,b.schoolfromstatus_updateajoinprofileesbon(a.userid=b.suerid)...
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