百度试题 题目MapReduce框架中,在Map和Reduce之间的combiner的作用是()A.对中间格式进行压缩B.对中间结果进行混洗C.对 Map 的输出结果排序D.将中间结果中同一个 key 的数据合并 相关知识点: 试题来源: 解析 D 反馈 收藏
接受键值对的数量变少,就减少了Reduce端处理键值对所需要的时间.37以上就是Combiner的好处(在Map端对数据进行一次合并).38Map端的合并和Reduce端的合并是不能相互取代的.39在Map端进行的合并是局部合并,当前Map任务在它之中的合并.40各个Map任务之间还是会 有相同的数据的.这些相同的数据要到Reduce端进行合并.41*...
2.因为在map task的本地进行了局部汇总,就会让map端的输出数据量大幅精简,减小shuffle过程的网络IO 3.combiner其实就是一个reducer组件,跟真是的reducer的区别就在于,combiner运行maptask的本地 4.combiner在使用时需要注意,输入输出KV数据类型要跟map和reduce的相应数据类型匹配 5.要注意业务逻辑不能因为combiner的加...
1.combiner介绍 combiner程序可以在mapper程序输出结果的时候对每个reduce分区进行汇总,由于在wordcount中combiner做的事情和reducer做的事情是一样的,所以在wordcount中直接使用WordcountReducer类作为combiner combiner使用需要注意业务场景,如果reduce是对每个分区求平均数,那么就不适合中间使用combiner,这是因为局部汇总结果会导...
MapReduce框架中,在 Map和 Reduce之间的 combiner 的作用是()A、对 Map的输出结果排序B、对中间过程的输出进行本地的聚集C、对中间结果进行混洗D、对中间格式进行压缩
MapReduce框架中,在 Map和 Reduce之间的 combiner 的作用是()A.对 Map的输出结果排序B.对中间过程的输出进行本地的聚集C.对中间结果进行混洗D.对中间格式进行压缩的答案是什么.用刷刷题APP,拍照搜索答疑.刷刷题(shuashuati.com)是专业的大学职业搜题找答案,刷题练习的工具.
趋势:由于Spark在实时数据处理和机器学习方面的优势,它可能会逐渐取代MapReduce,成为大数据处理的主流工具。 结论 在做出选择之前,你应该根据具体的应用场景、性能需求、成本预算和团队技能来权衡这些因素。在某些情况下,混合使用Hadoop和Spark可能是最佳解决方案,这样可以充分利用两者的优势。例如,你可以将MapReduce用于批处...
Group By 配置调整,map阶段会把同一个key发给一个reduce,当一个key过大时就倾斜了,可以开启map端预聚合,可以有效减少shuffle数据量并 # 是否在map端聚合,默认为true set hive.map.aggr = true; # 在map端聚合的条数 set hive.groupby.mapaggr.checkintervel = 100000; # 在数据倾斜的时候进行均衡负载(默认...
下列关于Combiner的描述,正确的是( )。A.在 MapReduceCombiner作业流程中可随意添加B.添加了 CombinerMapReduce意味着程序的运
百度试题 题目在MapReduce中,对于map输出的中间结果,负责按key进行分区的是( ) A.RecordReaderB.CombinerC.Partitioner相关知识点: 试题来源: 解析 C 反馈 收藏