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Hadoop旧mapreduce的map任务切分原理

在开发过程中对map任务的划分进行性能调优，发现mapreduce中关于FileInputFormat的参数调整都不起作用，最后发现这些老任务都是用旧版的mapreduce开发的，于是顺便研究下旧版mapreduce...有关新版mapreduce的任务划分策略，大家可以参考我之前的博文《Hadoop2.6.0的FileInputFormat的任务切分原理分析（即如何控制FileInputFormat的map任务数量）》...源码分析 根据《Hadoop2.6.0的FileInputFormat的任务切分原理分析（即如何控制FileInputFormat的map任务数量）》一文的内容，我们知道map任务的划分关键在于FileInputFormat...中； 用户想要通过numSplits控制map任务的数量，那么需求对totalSize进行平分，以便确定每个map任务划分的输入大小。...； 调用文件的getBlockSize方法，获取文件的块大小并存储在变量blockSize中； 调用computeSplitSize方法计算最后划分给每个任务的输入大小，并保存在splitSize

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Map在Java 8中增加非常实用哪些函数接口？

需求：假设有一个数字到对应英文单词的Map，请输出Map中的所有映射关系．...方法签名为V putIfAbsent(K key, V value)，作用是只有在不存在key值的映射或映射值为null时，才将value指定的值放入到Map中，否则不对Map做更改．该方法将条件判断和赋值合二为一...Object value)方法，只有在当前Map中key正好映射到value时才删除该映射，否则什么也不做． replace() 在Java7及以前，要想替换Map中的映射关系可通过put(K key,...V value)方法实现，该方法总是会用新值替换原来的值．为了更精确的控制替换行为，Java8在Map中加入了两个replace()方法，分别如下： replace(K key, V value)，只有在当前...需求：假设有一个数字到对应英文单词的Map，请将原来映射关系中的单词都转换成大写．

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    Hive性能调优 | 并行执行严格模式JVM重用推测执行

    不幸的是，Hive并不会执行这种优化，因此，如果表足够大，那么这个查询就会出现不可控的情况。...Hadoop的默认配置通常是使用派生JVM来执行map和Reduce任务的。这时JVM的启动过程可能会造成相当大的开销，尤其是执行的job包含有成百上千task任务的情况。...JVM重用可以使得JVM实例在同一个job中重新使用N次。N的值可以在Hadoop的mapred-site.xml文件中进行配置。通常在10-20之间，具体多少需要根据具体业务场景测试得出。...推测执行 在分布式集群环境下，因为程序Bug（包括Hadoop本身的bug），负载不均衡或者资源分布不均等原因，会造成同一个作业的多个任务之间运行速度不一致，有些任务的运行速度可能明显慢于其他任务（比如一个作业的某个任务进度只有...Hive 同样可以开启推测执行 设置开启推测执行参数：Hadoop的mapred-site.xml文件中进行配置 mapreduce.map.speculative

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    2022年Hadoop面试题最全整理，两万字干货分享【建议收藏】

    当整个map任务完成后，将这个map task在磁盘中生成的所有临时文件合并生成最终的正式输出文件，然后等待reduce任务拉取。...在通过客户端向 hdfs 中写数据的时候，如果某一台机器宕机了，会怎么处理 在写入的时候不会重新重新分配 datanode。...二、Hadoop优化 0）HDFS小文件影响 （1）影响NameNode的寿命，因为文件元数据存储在NameNode的内存中 （2）影响计算引擎的任务数量，比如每个小的文件都会生成一个Map任务 1）数据输入小文件处理...Hadoop2.7.2默认的资源调度器是 容量调度器 2）区别： FIFO调度器：先进先出，同一时间队列中只有一个任务在执行。...JVM重用可以使得JVM实例在同一个job中重新使用N次，N的值可以在Hadoop的mapred-site.xml文件中进行配置。

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    Hadoop的前世今生

    由于block在不同的rack上都有备份，所以不再是单数据访问，所以速度和效率是非常快的。另外HDFS可以并行从服务器集群中读写，增加了文件读写的访问带宽。 高容错性：上面简单的介绍了一下高度容错。...2.2.1 MapReduce原理 在Hadoop中，每个MapReduce任务都被初始化为一个Job，每个Job又可以分为两种阶段：map阶段和reduce阶段。...JobTracker 完成了太多的任务，造成了过多的资源消耗，当 map-reduce job 非常多的时候，会造成很大的内存开销，潜在来说，也增加了 JobTracker fail 的风险，这也是业界普遍总结出老...在新的 Yarn 中，ApplicationMaster 是一个可变更的部分，用户可以对不同的编程模型写自己的 AppMst，让更多类型的编程模型能够跑在 Hadoop 集群中，可以参考 hadoop...hadoop的配置文件位于conf目录中，其中的core-site.xml、mapred-site.xml和hdfs-site.xml三个配置文件最为关键。

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    拿美团offer，Hive进阶篇

    2）压缩参数配置 要在 Hadoop 中启用压缩，可以配置如下参数（mapred-site.xml 文件中） 具体参数看： https://blog.csdn.net/weixin_38754799/article...，任务逻辑复杂，map 执行非常慢的时候，可以考虑增加 Map 数，来使得 每个 map 处理的数据量减少，从而提高任务的执行效率。...=1009 （3）计算 reducer 数的公式 N=min(参数 2，总输入数据量/参数 1) 调整 reduce 个数方法二 在 hadoop 的 mapred-default.xml 文件中修改...不过，在共享集群中，需要注 意下，如果 job 中并行阶段增多，那么集群利用率就会增加。...JVM 重用可以使得 JVM 实例在同一个 job 中重新使用 N 次。N 的值可以在 Hadoop 的 mapred-site.xml 文件中进行配置。

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    【详解】Hadoop3.x运行自带的WordCount报错Containerexitedwithanon-zeroexitcode1.

    配置问题Hadoop 的配置文件（如 ​​core-site.xml​​, ​​hdfs-site.xml​​, ​​mapred-site.xml​​ 和 ​​yarn-site.xml​​）中的某些参数设置不当也可能导致此问题...在使用Hadoop 3.x运行WordCount示例时，如果遇到​​Container exited with a non-zero exit code 1​​错误，这通常意味着Map或Reduce任务在执行过程中遇到了问题...增加内存配置：如果任务因为内存不足而失败，可以尝试增加Map或Reduce任务的内存分配。...在yarn-site.xml中调整以下参数：​​yarn.nodemanager.resource.memory-mb​​：每个NodeManager的总内存。​​...日志文件中可能会提供更详细的错误信息。检查依赖库：确保所有必要的依赖库都已正确安装并可用。特别是在自定义任务中使用了外部库时，需要确保这些库在所有节点上都可用。

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    快速学习-Hive企业级调优

    的文件都很大，任务逻辑复杂，map 执行非常慢的时候，可以考虑增加 Map数，来使得每个 map 处理的数据量减少，从而提高任务的执行效率。...=1009 （3）计算 reducer 数的公式N=min(参数 2，总输入数据量/参数 1) 调整 reduce 个数方法二在 hadoop 的 mapred-default.xml 文件中修改设置每个...不过，在共享集群中，需要注意下，如果 job 中并行阶段增多，那么集群利用率就会增加。...JVM重用可以使得 JVM 实例在同一个 job 中重新使用 N 次。N 的值可以在 Hadoop 的 mapred-site.xml 文件中进行配置。...9.8 推测执行 在分布式集群环境下，因为程序 Bug（包括 Hadoop 本身的 bug），负载不均衡或者资源分布不均等原因，会造成同一个作业的多个任务之间运行速度不一致，有些任务的运行速度可能明显慢于其他任务

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    Hive快速入门系列(16) | Hive性能调优 数据倾斜

    此次博主为大家带来的是Hive性能调优中的数据倾斜。 一. 合理设置Map及Reduce数 1.通常情况下，作业会通过input的目录产生一个或者多个map任务。...复杂文件增加Map数   当input的文件都很大，任务逻辑复杂，map执行非常慢的时候，可以考虑增加Map数，来使得每个map处理的数据量减少，从而提高任务的执行效率。   ...set hive.input.format= org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat; （2）在Map-Reduce的任务结束时合并小文件的设置...： 在map-only任务结束时合并小文件，默认true SET hive.merge.mapfiles = true; 在map-reduce任务结束时合并小文件，默认false SET hive.merge.mapredfiles...reduce个数方法二 在hadoop的mapred-default.xml文件中修改 设置每个job的Reduce个数 set mapreduce.job.reduces = 15; 4.3 reduce

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    Hive优化的21种方案

    在hive-default.xml.template文件中hive.fetch.task.conversion默认是more，老版本hive默认是minimal，该属性修改为more以后，在全局查找、字段查找...不过，在共享集群中，需要注意下，如果job中并行阶段增多，那么集群利用率就会增加。   ...Hadoop的默认配置通常是使用派生JVM来执行map和Reduce任务的。这时JVM的启动过程可能会造成相当大的开销，尤其是执行的job包含有成百上千task任务的情况。...JVM重用可以使得JVM实例在同一个job中重新使用N次。N的值可以在Hadoop的mapred-site.xml文件中进行配置。通常在10-20之间，具体多少需要根据具体业务场景测试得出。...设置开启推测执行参数：Hadoop的mapred-site.xml文件中进行配置： mapreduce.map.speculative true If true, then multiple

    5.1K22

    Kylin独立HBase集群部署常见问题汇总

    问题五 MR任务提示OutOfMemoryError: Java heap 在job任务执行的过程中，会有部分map任务执行失败，出现oom的问题，此时我们需要在$KYLIN_HOME/conf/kylin_job_conf.xml...中增加关于map任务的相关配置，如下所示： mapreduce.map.java.opts -Xmx3500M任务在构建的时候，是在服务器端执行的任务，我们本地的配置没有上传上去，因此我们在kylin.env.hadoop-conf-dir中新建一个core-default.xml文件，内容如下...中增加如下配置项： kylin.engine.spark-conf.spark.yarn.dist.files=/xxx/hive-site.xml,/xxx/core-default.xml 由于在执行...Spark任务的过程中，hive的一些配置信息同样也需要，因此我们也将hive-site.xml加到了该配置项中。

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    Hadoop 推测执行

    概述 Hadoop不会去诊断或修复执行慢的任务，相反，它试图检测任务的运行速度是否比预期慢，并启动另一个等效任务作为备份(备份任务称为推测任务)。这个过程在Hadoop中被称为推测执行。...Hadoop不会尝试诊断和修复运行缓慢的任务，而是尝试检测并为其运行一个备份任务。这在Hadoop中被称为推测执行。这些备份任务在Hadoop中被称为推测任务。 3....推测执行如何工作 现在让我们看看Hadoop的推测执行过程。 首先，在Hadoop MapReduce中启动所有任务。...你可以在mapred-site.xml中禁用mappers和reducer的推测执行，如下所示： mapred.map.tasks.speculative.execution...对于Reduce任务，关闭推测执行是有益的，因为任意重复的reduce任务都必须将取得map任务输出作为最先的任务，这可能会大幅度的增加集群上的网络传输。 关闭推测执行的另一种情况是考虑到非幂等任务。

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    Hadoop重点难点：可靠性FailoverShuffle

    快照机制 1.冗余副本策略 可以在 hdfs-site.xml 中设置复制因子指定副本数量 所有数据块都可副本 DataNode 启动时,遍历本地文件系统,产生一份 HDFS 数据块和本地文件的对应关系列表...程序问题 进程崩溃 硬件问题 失败处理 任务失败 运行时异常或者JVM退出都会报告给ApplicationMaster 通过心跳来检查挂住的任务(timeout)，会检查多次（可配置）才判断该任务是否失效...Reduce就可以开始复制结果数据 Reduce端 Map的结果文件都存放到运行Map任务的机器的本地硬盘中 如果Map的结果很少，则直接放到内存，否则写入文件中 同时后台线程将这些文件进行合并和排序到一个更大的文件中...Map、Reduce任务有足够的内存 对于Map，主要就是避免把文件写入磁盘，例如使用Combiner，增大io.sort.mb的值 对于Reduce，主要是把Map的结果尽可能地保存到内存中，同样也是要避免把中间结果写入磁盘...设成1.0 在任务监控中可通过Spilled records counter来监控写入磁盘的数，但这个值是包括map和reduce的 对于IO方面，可以Map的结果可以使用压缩，同时增大buffer size

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    hive基础总结(面试常用)

    Hive中不支持对数据的改写和添加，所有的数据都是在加载的时候中确定好的。...、shuffle、reduce端的snappy压缩 需要先替换hadoop的native本地包开启压缩 在mapred-site.xml文件设置启用压缩及压缩编码 在执行SQL...hadoop默认配置是使用派生JVM来执行map和reduce任务的，这是jvm的启动过程可能会造成相当大的开销，尤其是执行的job包含有成千上万个task任务的情况。...JVM重用可以使得JVM实例在同一个JOB中重新使用N次，N的值可以在Hadoop的mapre-site.xml文件中进行设置（建议参考5~10） mapred.job.reuse.jvm.num.tasks...join就发生在map操作的时候，每当扫描一个大的table中的数据，就要去去查看小表的数据，哪条与之相符，继而进行连接。这里的join并不会涉及reduce操作。

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    Hadoop-2.4.1学习之Mapper和Reducer

    Hadoop-2.X不再保留Hadoop-1.X版本中的JobTracker和TaskTracker组件，但这并不意味着Hadoop-2.X不再支持MapReduce作业，相反Hadoop-2.X通过唯一的主...在新版本中MapReduce作业依然由Map和Reduce任务组成，Map依然接收由MapReduce框架将输入数据分割为数据块，然后Map任务以完全并行的方式处理这些数据块，接着MapReduce框架对...Map任务的输出进行排序，并将结果做为Reduce任务的输入，最后由Reduce任务输出最终的结果，在整个执行过程中MapReduce框架负责任务的调度，监控和重新执行失败的任务等。...虽然可以为较少使用CPU的map任务在节点上设置300个map任务，但每个节点更适合并行运行10-100个map任务。...使用1.75时，较快的节点将完成它们第一轮的任务，然后加载第二波任务，这样对负载平衡具有更好的效果。增加Reducer的数量虽然增加了框架开销，但增加了负载平衡和降低了失败的成本。

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    深入解析Hadoop MapReduce Shuffle过程：从环形缓冲区溢写到Sort与Merge源码

    作为Hadoop最核心的分布式计算模型，MapReduce通过"分而治之"的思想将海量数据处理分解为Map和Reduce两个阶段：Map任务负责数据的分片处理，Reduce任务进行全局汇总。...统计表明，在典型的大数据作业中，Shuffle阶段可能消耗整个作业30%-50%的执行时间。 环形缓冲区的设计哲学 Map任务并非直接将数据写入磁盘，而是采用内存缓冲机制提升性能。...Shuffle过程详解：从Map到Reduce的数据流 在MapReduce框架中，Shuffle过程是连接Map阶段和Reduce阶段的关键桥梁，其核心作用是将Map任务的输出数据按照分区规则重新组织并传输给对应的...Collect阶段：内存缓冲区的数据收集 当Map任务开始执行时，其输出的键值对不会直接写入磁盘，而是首先被存入一个称为环形缓冲区（Kvbuffer）的内存区域。...Hadoop支持多种压缩编解码器： // 配置示例（mapred-site.xml） mapreduce.map.output.compress.codec  org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec

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