mapreduce过程，mapreduce的五个阶段

今天给各位分享mapreduce过程的知识，其中也会对mapreduce的五个阶段进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

用mapreduce怎么处理数据倾斜问题

调优参数

sethive.map.aggr=true；

sethive.groupby.skewindata=true;

hive.map.aggr=true：在map中会做部分聚集操作，效率更高但需要更多的内存。

hive.groupby.skewindata=true：数据倾斜时负载均衡，当选项设定为true，生成的查询计划会有两个MRJob。第一个MRJob中，Map的输出结果集合会随机分布到Reduce中，每个Reduce做部分聚合操作，并输出结果，这样处理的结果是相同的GroupByKey有可能被分发到不同的Reduce中，从而达到负载均衡的目的；第二个MRJob再根据预处理的数据结果按照GroupByKey分布到Reduce中（这个过程可以保证相同的GroupByKey被分布到同一个Reduce中），最后完成最终的聚合操作。

mapreduce作业的资源分配是由

JobTracker是运行MapReduce应用过程中的主控节点,它控制着作业执行的顺序以及计算资源的分配,TaskTracker受JobTracker的控制,执行被划分成任务的作业。

首先,在该框架中,针对Hadoop中“Slot”静态配置,导致Hadoop集群的资源利用率不高的问题,将MapSlot和ReduceSlot用JobSlot代替,分配资源时为作业选择合适的计算资源即合适的Slot,提高资源的利用率。

其次,针对缺乏对多MapReduce作业全局性能的保证而导致Hadoop集群吞吐量低的问题,定义作业完成度的概念,并通过最大化作业完成度和利用率,以提高集群的吞吐量和利用率为目标,提出初始资源分配算法。

elastic map reduce是什么

AmazonElasticMapReduce(AmazonEMR)是一种Web服务，让用户能够轻松、快速并经济地处理大量的数据。

mapreduce对数据的操作分为

MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。MapReduce主要对数据进行两项操作：Map和Reduce。

Map是把一组数据一对一地映射为另外一组数据，其映射的规则由一个函数来指定。

Reduce是对一组数据进行归约，归约的规则由一个函数来指定。

mapreduce的计算框架为哪三个部分

MapReduce包含四个组成部分，分别为Client，JobTracker，TaskTracker，Task

1.client客户端

每一个Job都会在用户端通过Client类将应用程序以及配置信息Configuration打包成Jar文件上传到HDFS，并把路径提交到JobTracker的master服务，然后由master创建每一个Task（即MapTask和ReduceTask），将它们分发到各个TaskTracker服务中去执行。

2.JobTracker

JobTracker负责资源监控和作业调度。JobTracker监控所有的TaskTracker与Job的健康状态，一旦发现失败，就将相应的任务转移到其他节点；同时JobTracker会跟踪任务的执行进度，资源使用量等信息，并将这些信息告诉任务调度器，而调度器会在资源出现空闲时，选择合适的任务使用这些资源。在Hadoop中，任务调度器是一个可插拔的模块，用于可以根据自己的需要设计相应的调度器。

3TaskTracker

TaskTracker是运行在多个节点上的slave服务。TaskTracker主动与JobTracker通信（与DataNode和NameNode相似，通过心跳来实现），会周期性地将本节点上资源使用情况和任务的运行进度汇报给JobTracker，同时执行JobTracker发送过来的命令并执行相应的操作（如启动新任务，杀死任务等）。TaskTracker使用"slot"等量划分本节点上的资源量。"slot"代表计算资源(cpu，内存等)。一个Task获取到一个slot之后才有机会运行，而Hadoop调度器的作用就是将各个TaskTracker上的空闲slot分配给Task使用。slot分为MapSlot和ReduceSlot两种，分别提供MapTask和ReduceTask使用。TaskTracker通过slot数目（可配置参数）限定Task的并发度。

4Task：

Task分为MapTask和ReduceTask两种，均由TaskTracker启动。HDFS以固定大小的block为基本单位存储数据，而对于MapReduce而言，其处理单位是split。split是一个逻辑概念，它只包含一些元数据信息，比如数据起始位置、数据长度、数据所在节点等。它的划分方法完全有用户自己决定。但需要注意的是，split的多少决定了MapTask的数目，因为每一个split只会交给一个MapTask处理。

mapreduce中键的排列顺序为

MapReduce的排列顺序是默认按照Key排序的，也就是说输出的时候，key会按照大小或字典顺序来输出，比如一个简单的wordcount，出现的结果也会是左侧的字母按照字典顺序排列。

排序是MapReduce核心技术，尽管实际应用中可能不需要对数据进行排序，但是MapReduce过程本身就含有排序的概念。

OK，本文到此结束，希望对大家有所帮助。