Map Task内部实现分析

【Map Task内部实现分析】的更多相关文章

Map Task内部实现分析

上篇我刚刚学习完.Spilt的过程,还算比較简单的了,接下来学习的就是Map操作的过程了,Map和Reduce一样.是整个MapReduce的重要内容,所以.这一篇,我会好好的讲讲里面的内部实现过程.首先要说,MapTask.分为4种,可能这一点上有人就可能知道了,各自是Job-setup Task,Job-cleanup Task.Task-cleanup和Map Task.前面3个都是辅助性质的任务.不是本文分析的重点,我讲的就是里面的最最重要的MapTask. MapTask的整个过程分为…

${mapred.local.dir}选择策略--Map Task存放中间结果

上篇说了block在DataNode配置有多个${dfs.data.dir}时的存储策略,本文主要介绍TaskTracker在配置有多个${mapred.local.dir}时的选择策略. mapred-site.xml <property> <name>mapred.local.dir</name> <value>/mnt/localdir1/local,/mnt/localdir2/local,/mnt/localdir3/local</value…

hadoop输入分片计算(Map Task个数的确定)

作业从JobClient端的submitJobInternal()方法提交作业的同时,调用InputFormat接口的getSplits()方法来创建split.默认是使用InputFormat的子类FileInputFormat来计算分片,而split的默认实现为FileSplit(其父接口为InputSplit).这里要注意,split只是逻辑上的概念,并不对文件做实际的切分.一个split记录了一个Map Task要处理的文件区间,所以分片要记录其对应的文件偏移量以及长度等.每个split…

hadoop 分片与分块，map task和reduce task的理解

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.…

list 、set 、map 粗浅性能对比分析

list .set .map 粗浅性能对比分析不知道有多少同学和我一样,工作五年了还没有仔细看过list.set的源码,一直停留在老师教导的:"LinkedList插入性能比ArrayList好,LinkedList顺序遍历性能比ArrayList好"的世界里.可是真是如此么?本文很"肤浅"的对比和分析了几种常用的集合,"高手"可以就此打住不必往下阅读了... 本文分开介绍了List.Map.Set: (测试环境:win7.jdk.4G.i…

C++ map,set内部数据结构

1)Set是一种关联容器,它用于存储数据,并且能从一个数据集合中取出数据.它的每个元素的值必须唯一,而且系统会根据该值来自动将数据排序.每个元素的值不能直接被改变.[重点]内部结构采用红黑树的平衡二叉树.multiset 跟set 类似,唯一的区别是允许键值重复!!! 如: 为何map和set的插入删除效率比用其他序列容器高? 为何每次insert之后,以前保存的iterator不会失效? 为何map和set不能像vector一样有个reserve函数来预分配数据? 当数据元素增多时(10000…

MapReduce作业的map task和reduce task调度参数

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 -…