今天給各位分享mapreduce過(guò)程的知識(shí)，其中也會(huì)對(duì)mapreduce的五個(gè)階段進(jìn)行解釋?zhuān)绻芘銮山鉀Q你現(xiàn)在面臨的問(wèn)題，別忘了關(guān)注本站，現(xiàn)在開(kāi)始吧！

用mapreduce怎么處理數(shù)據(jù)傾斜問(wèn)題

調(diào)優(yōu)參數(shù)

sethive.map.aggr=true；

sethive.groupby.skewindata=true;

hive.map.aggr=true：在map中會(huì)做部分聚集操作，效率更高但需要更多的內(nèi)存。

hive.groupby.skewindata=true：數(shù)據(jù)傾斜時(shí)負(fù)載均衡，當(dāng)選項(xiàng)設(shè)定為true，生成的查詢計(jì)劃會(huì)有兩個(gè)MRJob。第一個(gè)MRJob中，Map的輸出結(jié)果集合會(huì)隨機(jī)分布到Reduce中，每個(gè)Reduce做部分聚合操作，并輸出結(jié)果，這樣處理的結(jié)果是相同的GroupByKey有可能被分發(fā)到不同的Reduce中，從而達(dá)到負(fù)載均衡的目的；第二個(gè)MRJob再根據(jù)預(yù)處理的數(shù)據(jù)結(jié)果按照GroupByKey分布到Reduce中（這個(gè)過(guò)程可以保證相同的GroupByKey被分布到同一個(gè)Reduce中），最后完成最終的聚合操作。

mapreduce作業(yè)的資源分配是由

JobTracker是運(yùn)行MapReduce應(yīng)用過(guò)程中的主控節(jié)點(diǎn),它控制著作業(yè)執(zhí)行的順序以及計(jì)算資源的分配,TaskTracker受JobTracker的控制,執(zhí)行被劃分成任務(wù)的作業(yè)。

首先,在該框架中,針對(duì)Hadoop中“Slot”靜態(tài)配置,導(dǎo)致Hadoop集群的資源利用率不高的問(wèn)題,將MapSlot和ReduceSlot用JobSlot代替,分配資源時(shí)為作業(yè)選擇合適的計(jì)算資源即合適的Slot,提高資源的利用率。

其次,針對(duì)缺乏對(duì)多MapReduce作業(yè)全局性能的保證而導(dǎo)致Hadoop集群吞吐量低的問(wèn)題,定義作業(yè)完成度的概念,并通過(guò)最大化作業(yè)完成度和利用率,以提高集群的吞吐量和利用率為目標(biāo),提出初始資源分配算法。

elastic map reduce是什么

AmazonElasticMapReduce(AmazonEMR)是一種Web服務(wù)，讓用戶能夠輕松、快速并經(jīng)濟(jì)地處理大量的數(shù)據(jù)。

mapreduce對(duì)數(shù)據(jù)的操作分為

MapReduce是一種編程模型，用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集（大于1TB）的并行運(yùn)算。MapReduce主要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行兩項(xiàng)操作：Map和Reduce。

Map是把一組數(shù)據(jù)一對(duì)一地映射為另外一組數(shù)據(jù)，其映射的規(guī)則由一個(gè)函數(shù)來(lái)指定。

Reduce是對(duì)一組數(shù)據(jù)進(jìn)行歸約，歸約的規(guī)則由一個(gè)函數(shù)來(lái)指定。

mapreduce的計(jì)算框架為哪三個(gè)部分

MapReduce包含四個(gè)組成部分，分別為Client，JobTracker，TaskTracker，Task

1.client客戶端

每一個(gè)Job都會(huì)在用戶端通過(guò)Client類(lèi)將應(yīng)用程序以及配置信息Configuration打包成Jar文件上傳到HDFS，并把路徑提交到JobTracker的master服務(wù)，然后由master創(chuàng)建每一個(gè)Task（即MapTask和ReduceTask），將它們分發(fā)到各個(gè)TaskTracker服務(wù)中去執(zhí)行。

2.JobTracker

JobTracker負(fù)責(zé)資源監(jiān)控和作業(yè)調(diào)度。JobTracker監(jiān)控所有的TaskTracker與Job的健康狀態(tài)，一旦發(fā)現(xiàn)失敗，就將相應(yīng)的任務(wù)轉(zhuǎn)移到其他節(jié)點(diǎn)；同時(shí)JobTracker會(huì)跟蹤任務(wù)的執(zhí)行進(jìn)度，資源使用量等信息，并將這些信息告訴任務(wù)調(diào)度器，而調(diào)度器會(huì)在資源出現(xiàn)空閑時(shí)，選擇合適的任務(wù)使用這些資源。在Hadoop中，任務(wù)調(diào)度器是一個(gè)可插拔的模塊，用于可以根據(jù)自己的需要設(shè)計(jì)相應(yīng)的調(diào)度器。

3TaskTracker

TaskTracker是運(yùn)行在多個(gè)節(jié)點(diǎn)上的slave服務(wù)。TaskTracker主動(dòng)與JobTracker通信（與DataNode和NameNode相似，通過(guò)心跳來(lái)實(shí)現(xiàn)），會(huì)周期性地將本節(jié)點(diǎn)上資源使用情況和任務(wù)的運(yùn)行進(jìn)度匯報(bào)給JobTracker，同時(shí)執(zhí)行JobTracker發(fā)送過(guò)來(lái)的命令并執(zhí)行相應(yīng)的操作（如啟動(dòng)新任務(wù)，殺死任務(wù)等）。TaskTracker使用"slot"等量劃分本節(jié)點(diǎn)上的資源量。"slot"代表計(jì)算資源(cpu，內(nèi)存等)。一個(gè)Task獲取到一個(gè)slot之后才有機(jī)會(huì)運(yùn)行，而Hadoop調(diào)度器的作用就是將各個(gè)TaskTracker上的空閑slot分配給Task使用。slot分為MapSlot和ReduceSlot兩種，分別提供MapTask和ReduceTask使用。TaskTracker通過(guò)slot數(shù)目（可配置參數(shù)）限定Task的并發(fā)度。

4Task：

Task分為MapTask和ReduceTask兩種，均由TaskTracker啟動(dòng)。HDFS以固定大小的block為基本單位存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，而對(duì)于MapReduce而言，其處理單位是split。split是一個(gè)邏輯概念，它只包含一些元數(shù)據(jù)信息，比如數(shù)據(jù)起始位置、數(shù)據(jù)長(zhǎng)度、數(shù)據(jù)所在節(jié)點(diǎn)等。它的劃分方法完全有用戶自己決定。但需要注意的是，split的多少?zèng)Q定了MapTask的數(shù)目，因?yàn)槊恳粋€(gè)split只會(huì)交給一個(gè)MapTask處理。

mapreduce中鍵的排列順序?yàn)?/h3>

MapReduce的排列順序是默認(rèn)按照Key排序的，也就是說(shuō)輸出的時(shí)候，key會(huì)按照大小或字典順序來(lái)輸出，比如一個(gè)簡(jiǎn)單的wordcount，出現(xiàn)的結(jié)果也會(huì)是左側(cè)的字母按照字典順序排列。

排序是MapReduce核心技術(shù)，盡管實(shí)際應(yīng)用中可能不需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行排序，但是MapReduce過(guò)程本身就含有排序的概念。

OK，本文到此結(jié)束，希望對(duì)大家有所幫助。