MapReduce 优化经验
1. 合理设置 Map 和 Reduce 任务的数量：过多的 Map 和 Reduce 任务会增加任务调度和数据传输时间，导致性能下降。一般来说，Map 任务的数量应该与切片数量成比例，Reduce 任务的数量应该与集群节点数成比例。2. 增大环形缓冲区大小：MapReduce 任务可以通过缓存来减少磁盘 I/O 和网络传输的开销，提高程序的性能。可以通过增大环形缓冲区的大小和溢出的阈值比来提高....
MapReduce框架--InputFormat数据输入--切片优化(11)
MapReduce框架原理这里的原理比较绕，搞了好久。还有点蒙。现在梳理下，防止忘记。1.MapReduce工作流程2）流程详解上面的流程是整个mapreduce最全工作流程，但是shuffle过程只是从第7步开始到第15步结束，具体shuffle过程详解，如下：1）maptask收集我们的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....
【大数据优化】（二）MapReduce 优化方法
MapReduce跑的慢的原因（☆☆☆☆☆）一、Mapreduce 程序效率的瓶颈在于两点：1） 计算机性能CPU、内存、磁盘健康、网络2） I/O 操作优化（1） 数据倾斜（2） map 和reduce 数设置不合理（3） reduce 等待过久（4） 小文件过多（5） 大量的不可分块的超大文件（6） spill 次数过多（7） merge 次数过多等。二、MapReduce优化方法（☆☆☆☆....
MapReduce 优化方法|学习笔记
开发者学堂课程【Hadoop 企业优化及扩展案例：MapReduce 优化方法】学习笔记，与课程紧密联系，让用户快速学习知识。课程地址：https://developer.aliyun.com/learning/course/96/detail/1570MapReduce 优化方法目录：一．数据输入二．Map 阶段三．Reduce 阶段四．传输五．数据倾斜问题六．常用的调优参数 一. ....
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