Hadoop基础学习---6、MapReduce框架原理（二）
1.3 Shuffle机制1.3.1 Shuffle机制Map方法之后，Reduce方法之前的数据处理过程称之为Shuffle。1.3.2 Partition1、问题引出要求将统计结果按照条件输出到不同文件中（分区）。比如：将统计结果按照收集归属地不同省份输出到不同文件中。2、默认Partitioner分区默认分区时根据key的hashCode对ReduceTasks个数取模得到的。用户没法控制....
Hadoop基础学习---6、MapReduce框架原理（一）
1、MapReduce框架原理1.1 InputFormat数据输入1.1.1 切片与MapTask并行度决定机制1、问题引出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。2、MapTask并行度决定机制数据块：Block是HDFS物理上吧数据分成一块一块。数据块是HDFS储存数据单位。数据切片：数据切片只是在逻辑上对输出进行分片，并不会在磁盘上将其切分成....
T-thinker | 继MapReduce, Apache Spark之后的下一代大数据并行编程框架
[欢迎随时跳过文字看最后的讲座视频直接了解 T-thinker]。什么？是不是又是一个关于设计大同小异的并行编程框架的炒作？是不是又是把各种简单烂大街问题（join, connected components, single-source shortest paths, PageRanks）统一一下编程接口（答案是不，我们处理更高级多样的计算问题）？这个与我有什么关系？别急着离开… 接下来几段马....
Hadoop框架下MapReduce中的map个数如何控制
一个job的map阶段并行度由客户端在提交job时决定客户端对map阶段并行度的规划基本逻辑为：一、将待处理的文件进行逻辑切片（根据处理数据文件的大小，划分多个split），然后每一个split分配一个maptask并行处理实例二、具体切片规划是由FileInputFormat实现类的getSplits()方法完成切分规则如下：1.简单地按照文件的内容长度进行切片2.切片大小默认是datanod....
第3章 Hadoop分布式计算框架-MapReduce
第3章 Hadoop分布式计算框架-MapReduce一：判断题1：不同的Map任务之间不能互相通信T二：单选题1：MapReduce 框架提供了一种序列化键 /值对的方法 ，支持这种序列化的类能够在 Map 和 Reduce 过程中充当键或值 ，以下说法错误的是A.实现 Writable 接口的类是值B.实现 WritableComparable 接口的类可以是值或键C.Hadoop 的基本类....
map函数中为什么忽略键？map函数输出什么时候由MapReduce框架处理呀？
map函数中为什么忽略键？map函数输出什么时候由MapReduce框架处理呀？
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....
实现 MapReduce 框架的序列化
Hadoop 自身的序列化存储格式就是实现了 **Writable 接口**的类，Writable 接口定义了两个方法： （1）使用 `write(DataOutput out)` 方法将数据写入到二进制数据流中 （2）使用 `readFields(DataInput in)` 方法从二进制数据流中读取数据 以流量统计项目案例为例： （1）数据样例....
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