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mapreduce排序的几种方法
MapReduce
知识
答:
一般
排序
过的
map
输出需要通过 网络传输 发送到运行reduce任务的节点,并在reduce端进行合并。
reduce的
输出通常需要存储到HDFS中以实现可靠存储。每个reduce输出HDFS块第一个复本会存储在本地节点,而其它复本则存储到其它节点,因此reduce输出也需要占用网络带宽。 1.调整
reduce个
数
方法
(1) (1)每个
Reduce
处理的数据量默认是...
Hadoop的
MapReduce
阶段为什么要进行
排序
呢,这样的排序对后续操作_百 ...
答:
MapReduce过程其实有几个步骤在里面:
partition(分区),sort(排序),shuffle(俗称洗牌),combine(合并)等细节
。
7.3
MapReduce
工作流程
答:
map
任务的输入和输出都是key-value (3) 把每个map输出的key-value都进行分区,然后做
排序
、归并、合并后,分发给所有
reduce
节点去处理——这个过程称为shuffle。因此map输出的分区数量取决于reduce机器(节点)的数量。 (4) reduce处理后的结果再写到HDFS中 注意:map之间是不会进行通信的,reduce...
Spark的shuffle和
MapReduce的
shuffle对比
答:
Map
阶段shuffle:分区->
排序
->合并 ①数据从环形缓冲区溢写到磁盘前,需要先进行分区,然后区内排序 ②环形缓存区数据到达阈值(80%),会以小文件的形式溢写到磁盘,此过程可以开启combiner ③将溢写的小文件按照相同分区进行merge Reduce阶段shuffle:拷贝数据->排序->合并 ①一
个Reduce
Task负责一个分区数...
如何用
mapreduce
解决实际问题
答:
Spark的RDD API有
个reduce方法
,但是它会将所有key-value键值对reduce为单个value。这并不是Hadoop
MapReduce的
行为,Spark中与之对应的是ReduceByKey。 另外,Reducer的
Reduce方法
接收多值流,并产生0,1或多个结果。而reduceByKey,它接受的是一个将两个值转化为一个值的函数,在这里,就是把两个数字映射到它们的和的...
简述
mapreduce
工作原理
答:
2.Reduce阶段:在Reduce阶段,根据Map阶段输出的键值对进行汇总处理。系统会根据键的值将具有相同键的键值对集合分配给同一
个
Reduce任务。Reduce函数对这些键值对集合进行处理,生成最终的输出。这一阶段的目的是对大规模数据进行汇总统计、
排序
合并等操作。三、输出阶段 在输出阶段,
MapReduce
将Reduce阶段的...
为什么Spark比
MapReduce
快?
答:
2、Spark vs MapReduce Shuffle的不同 Spark和MapReduce在计算过程中通常都不可避免的会进行Shuffle,两者至少有一点不同:MapReduce在Shuffle时需要花费大量时间进行
排序
,排序在
MapReduce的
Shuffle中似乎是不可避免的;Spark在Shuffle时则只有部分场景才需要排序,支持基于Hash的分布式聚合,更加省时;3、多...
hadoop三大核心组件
答:
MapReduce
将计算任务分解为多个子任务,并将它们分配给多个计算节点执行,最后将结果合并输出。3、大数据处理:Hadoop可以通过MapReduce框架来处理大数据,支持对数据进行分组、
排序
、聚合等操作。同时,Hadoop还支持多种编程语言和工具,如Java、Python、Hive、Pig等,方便用户进行数据处理和分析。
如何架构大数据系统 hadoop
答:
初始化过程就是JobInProgress对象的initTasks
方法
进行初始化的。 初始化步骤: 1.从HDFS中读取作业对应的job.split信息,为后面的初始化做好准备。 2.创建并初始化
map
和
reduce
任务。根据数据分片信息中
的个
数确定map task的个数,然后为每个map task生成一个TaskInProgress对象来处理数据分片,先将其放入nonRunning
Map
Cach...
Hadoop,
MapReduce
,YARN和Spark的区别与联系
答:
对应Hadoop版本为Hadoop 0.23.x和2.x。(3)
MapReduce
1.0或者MRv1(MapReduceversion 1)第一代MapReduce计算框架,它由两部分组成:编程模型(programming model)和运行时环境(runtime environment)。它的基本编程模型是将问题抽象成Map和Reduce两个阶段,其中Map阶段将输入数据解析成key/value,...
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