MapReduce作业可以细分为map task和reduce task,而MRAppMaster又将map task和reduce task分为四种状态: 1.pending:刚启动但尚未向resourcemanager发送资源请求: 2.scheduled:已经向resourceManager发送资源请求,但尚未分配到资源: 3.assigned:已经分配到了资源且正在运行: 4.completed:已经运行完成. map task的生命周期为:scheduled -> assigned -

分块:Block HDFS存储系统中,引入了文件系统的分块概念(block),块是存储的最小单位,HDFS定义其大小为64MB.与单磁盘文件系统相似,存储在 HDFS上的文件均存储为多个块,不同的是,如果某文件大小没有到达64MB,该文件也不会占据整个块空间.在分布式的HDFS集群上,Hadoop系统保证一个块存储在一个datanode上. 把File划分成Block,这个是物理上真真实实的进行了划分,数据文件上传到HDFS里的时候,需要划分成一块一块,每块的大小由hadoop-default.

上一节分析了Job由JobClient提交到JobTracker的流程,利用RPC机制,JobTracker接收到Job ID和Job所在HDFS的目录,够早了JobInProgress对象,丢入队列,另一个线程从队列中取出JobInProgress对象,并丢入线程池中执行,执行JobInProgress的initJob方法,我们逐步分析. public void initJob(JobInProgress job) { if (null == job) { LOG.info("Init on

Hadoop为用户作业提供了多种可配置的参数,以允许用户根据作业特点调整这些参数值使作业运行效率达到最优. 一 应用程序编写规范 1.设置Combiner         对于一大批MapReduce程序,如果可以设置一个Combiner,那么对于提高作业性能是十分有帮助的.Combiner可减少Map Task中间输出的结果,从而减少各个Reduce Task的远程拷贝数据量,最终表现为Map Task和Reduce Task执行时间缩短. 2. 选择合理的Writable类型       

MapReduce五大过程已经分析过半了.上次分析完Map的过程,着实花费了我的非常多时间.只是收获非常大,值得了额,这次用相同的方法分析完了Reduce的过程,也算是彻底摸透了MapReduce思想的2个最最重要的思想了吧. 好,废话不多,切入正题,在学习Reduce过程分析的之前,我特意查了书籍上或网络上相关的资料.我发现非常大都是大同小异.缺乏对于源代码的參照分析.所以我个人觉得.我了能够在某些细节上讲得跟明确些,或许会比較好.由于Map和Reduce的过程的总体流程是非常相近的,假设你看

阅读本文可以带着下面问题: 1.map和reduce的数量过多会导致什么情况? 2.Reduce可以通过什么设置来增加任务个数? 3.一个task的map数量由谁来决定? 4.一个task的reduce数量由谁来决定? 一般情况下,在输入源是文件的时候,一个task的map数量由splitSize来决定的,那么splitSize是由以下几个来决定的 goalSize = totalSize / mapred.map.tasks inSize = max {mapred.min.split.siz

注意标题:Map Task数目的确定和Reduce Task数目的指定————自然得到结论,前者是后者决定的,后者是人为指定的.查看源码可以很容易看懂 1.MapReduce作业中Map Task数目的确定: 1)MapReduce从HDFS中分割读取Split文件,通过Inputformat交给Mapper来处理.Split是MapReduce中最小的计算单元,一个Split文件对应一个Map Task2)默认情况下HDFS种的一个block,对应一个Split.3)当执行Wordcount时

无论是Hadoop还是spark,shuffle操作都是决定其性能的重要因素.在不能减少shuffle的情况下,使用一个好的shuffle管理器也是优化性能的重要手段. ShuffleManager的主要功能是在task直接传递数据,所以getWriter和getReader是它的主要接口. 大流程:   1)需求方:当一个Stage依赖于一个shuffleMap的结果,那它在DAG分解的时候就能识别到这个依赖,并注册到shuffleManager:   2)供应方:也就是shuffleMap,

1.Map端的Combiner. 通过单词计数WordCountApp.java的例子,如何在Map端设置Combiner... 只附录部分代码: /** * 以文本 * hello you * hello me * 为例子. * map方法调用了两次,因为有两行 * k2 v2 键值对的数量有几个? * 有4个.有四个单词. * * 会产生几个分组? * 产生3个分组. * 有3个不同的单词. * */ public class WordCountApp { public static voi

早上发现一个任务有20个reduce,但是只有四个正常完成,剩余16个等待了8个小时才分配执行(集群槽位资源充足) 解决方法:查看了集群的log,发现有这种warn: -- ::, WARN org.apache.hadoop.mapred.JobInProgress: No room for reduce task. Node tracker_s lave028.hadoop.sjs.org:localhost/ has bytes free; but we expect red uce in

一 介绍 之所以存在Reduce Join,是因为在map阶段不能获取所有需要的join字段,即:同一个key对应的字段可能位于不同map中.Reduce side join是非常低效的,因为shuffle阶段要进行大量的数据传输. Map Join是针对以下场景进行的优化:两个待连接表中,有一个表非常大,而另一个表非常小,以至于小表可以直接存放到内存中.这样,我们可以将小表复制多份,让每个map task内存中存在一份(比如存放到hash table中),然后只扫描大表:对于大表中的每一条记录

MapReduce Description MapReduce是Google提出的一个软件架构,用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算.概念"Map(映射)"和"Reduce(归纳)",及他们的主要思想,都是从函数式编程语言借来的,还有从矢量编程语言借来的特性. 下面我们要实现一个词频统计的MapReduce Worker,通俗来说就是统计一段文本中各个单词出现的次数. MapReduce包括两部分:Map任务和Reduce任务. Map任务:给定一段文本,对于其

Python中的map()函数和reduce()函数的用法 这篇文章主要介绍了Python中的map()函数和reduce()函数的用法,代码基于Python2.x版本,需要的朋友可以参考下   Python内建了map()和reduce()函数. 如果你读过Google的那篇大名鼎鼎的论文"MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters",你就能大概明白map/reduce的概念. 我们先看map.map()函数接收两个

在.Net 4中,Task.Factory.StartNew是启动一个新Task的首选方法.它有很多重载方法,使它在具体使用当中可以非常灵活,通过设置可选参数,可以传递任意状态,取消任务继续执行,甚至控制任务的调度行为.所有这些能力也带来了复杂性的提升,你必须知道何时应该使用何种重载方法,提供哪种调度方式等等.并且Task.Factory.StartNew这种写法也不够简洁明快,至少对它使用的主要场景不够快,一般它使用的主要场景只是将一个工作任务丢给一个后台线程执行而已. 于是,在.NET Fr

在.Net 4中,Task.Factory.StartNew是启动一个新Task的首选方法.它有很多重载方法,使它在具体使用当中可以非常灵活,通过设置可选参数,可以传递任意状态,取消任务继续执行,甚至控制任务的调度行为.所有这些能力也带来了复杂性的提升,你必须知道何时应该使用何种重载方法,提供哪种调度方式等等.并且Task.Factory.StartNew这种写法也不够简洁明快,至少对它使用的主要场景不够快,一般它使用的主要场景只是将一个工作任务丢给一个后台线程执行而已. 于是,在.NET Fr

.NET 4.0包含的新名称空间System.Threading.Tasks,它包含的类抽象出了线程功能.任务表示应完成的某个单元的工作.这个单元的工作可以在单独的线程中运行,也可以以同步的方式启动一个任务,这需要等待主调线程.使用任务不仅可以获得一个抽象层,还可以对底层线程进行许多控制. 启动任务 1).使用TaskFactory类的实例,在其中把TaskMethod()方法传递给StartNew方法,就会立即启动任务. 1: using System; 2: using System.Col

前言 .NET4.0下是没有Task.Run及Task.Delay方法的,而.NET4.5已经实现,对于还在使用.NET4.0的同学来说,如何在.NET4.0下实现这两个方法呢? 在.NET4.0下,有一个泛型类,叫TaskCompletionSource<TReuslt>,它能控制Task的行为,如给Task设置结果.设置异常.设置取消等. MSDN是这样描述的(网址): 表示未绑定到委托的 Task<TResult> 的制造者方,并通过Task属性提供对使用者方的访问. 它有以

一.    控制hive任务中的map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.主要的决定因素有: input的文件总个数,input的文件大小,集群设置的文件块大小(目前为128M, 可在hive中通过set dfs.block.size;命令查看到,该参数不能自定义修改): 2.    举例:a)    假设input目录下有1个文件a,大小为780M,那么hadoop会将该文件a分隔成7个块(6个128m的块和1个12m的块),从而产生7个map数

一. Task的各种返回值-Task<TResult> PS: 在前面章节,我们介绍了Task类开启线程.线程等待.线程延续的方式,但我们并没有关注这些方式的返回值,其实他们都是有返回值的Task<TResult>,然后可以通过Task的实例调用Result属性来获取这个返回值. 下面我们分三类来介绍: ①:线程开启类的返回值, 使用Task<TResult>接受,或者直接使用Task接受,通过 实例.Result 来获取返回值.这里的线程开启类有多种,eg: Task

Task是可能有延迟的工作单元,目的是生成一个结果值,或产生想要的效果.任务和线程的区别是:任务代表需要执行的作业,而线程代表做这个作业的工作者. 在.Net 4中,Task.Factory.StartNew是启动一个新Task的首选方法.一般它使用的主要场景只是将一个工作任务丢给一个后台线程执行而已.为了高度可配置机制它提供了很多重载方法,通过设置可选参数,可以传递任意状态,取消任务继续执行,甚至控制任务的调度行为.所有这些能力也带来了复杂性的提升,你必须知道何时应该使用何种重载方法,提供哪种