2. MAPREDUCE框架结构及核心运行机制 2.1 框架架构 一个完整的mapreduce程序在分布式运行时有三类实例进程：1、MRAppMaster(Mapreduce application master)：负责整个程序的过程调度及状态协调2、MapTask：负责map阶段的整个数据处理流程 ...
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2020-11-21 12:15:54
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1）MapJoin如果不指定MapJoin或者不符合MapJoin的条件，那么Hive解析器会将Join操作转换成Common Join，即：在Reduce阶段完成join。容易发生数据倾斜。可以用MapJoin把小表全部加载到内存在map端进行join，避免reducer处理。 2）行列过滤列处理 ...
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2019-11-20 22:04:02
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前言： Mapreduce程序的效率的瓶颈在于两点： MapReduce优化方法 数据输入： （1）合并小文件：在执行任务前将小文件进行合并 （2）采用CombineTextInputformat来作为输入，解决输入端大量小文件的场景。将多个小文件从逻辑上规划到一个切片中，这样，多个小文件就可以交给 ...
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2018-10-09 13:56:00
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HDFS小文件弊端： HDFS上每个文件都要在namenode上建立一个索引，这个索引的大小约为150byte，这样当小文件比较多的时候，就会产生很多的索引文件，一方面会大量占用namenode的内存空间，另一方面就是索引文件过大是的索引速度变慢。 解决的方式： 1：Hadoop本身提供了一些文件压 ...
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2018-07-04 23:43:45
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1.Jvm重用JVM重用不是指同一Job的两个或两个以上的Task同时运行于同一JVM上，而是 N个Task按顺序在同一个Jvm上运行，即省去了Jvm关闭和再重启的时间。N值可以在Hadoop的mapre-site.xml文件mapreduce.job.jvm.numtasks(默认1)属性进行设置...
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2015-09-07 15:35:01
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解释： 1、JVM重用是hadoop调优参数的内容，对hive的性能具有非常大的影响，特别是对于很难避免小文件的场景或者task特别多的场景，这类场景大多数执行时间都很短。hadoop默认配置是使用派生JVM来执行map和reduc...
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2015-08-11 19:26:44
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一、性能低下的常见原因
（一）硬件环境
1、CPU/内存不足，或未充分利用
2、网络原因
3、磁盘原因
（二）map任务原因
1、输入文件中小文件过多，导致多次启动和停止JVM进程。可以设置JVM重用。
2、数据倾斜：大文件且不可分割，导致处理这些文件的map需要很长时间。
3、数据本地化效果差。
（三）reduce任务的原因
1、reduce任务数量过大或过小
2、数据...
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2015-03-13 22:28:04
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Yarn的JVM重用功能——uberhttp://blog.csdn.net/samhacker/article/details/15692003Hadoop：TheDefinitiveGuid总结Chapter6MapReduce的工作原理http://www.cnblogs.com/biyeymyhjob/archive/2012/08/11/2631750.html浅谈hadoop中mapreduce的文件分发http://blog.csdn.net/zgc..
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2014-11-19 02:09:20
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