合并(Combine)和归并(Merge)的区别:两个键值对<"a", 1>和<"a", 1>,合并后,得到<"a", 2>;如果归并,得到<"a", <1,1>> MapReduce的具体应用 在使用MapReduce对数据进行处理时, 首先,需要考虑是否可以使用MapReduce,前面提到过,MapReduce处理的数据集需要满足:待处理的数据集可以分解成许多小的数据集,...
5.Combine阶段:归并排序,把众多小文件合并成大文件。 一个大文件逻辑切分成好多片(128mb一片),一片启动一个map, 多个map之间处理的数据有相同的分区但是处理的不同。有可能第二片里面也有分区1的数据。第一片里也有。 2)Shuffer:Map方法之后,Reduce方法之前的数据处理过程称之为Shuffle。(和两个有重合部分) 1...
(1)Combiner是MR程序中Mapper和Reducer之外的一种组件。 (2)Combiner组件的父类就是Reducer。 (3)Combiner和Reducer的区别在于运行的位置Combiner是在每一个MapTask所在的节点运行;Reducer是接收全局所有Mapper的输出结果; (4)Combiner的意义就是对每一个MapTask的输出进行局部汇总,以减小网络传输量。 (5)Combiner能够...
每一个map都可能会产生大量的本地输出,Combiner的作用就是对map端的输出先做一次合并,以减少在map和reduce节点之间的数据传输量,以提高网络IO性能,是MapReduce的一种优化手段之一。 Combiner是MR程序中Mapper和Reducer之外的一种组件 Combiner组件的父类就是Reducer Combiner和reducer的区别在于运行的位置,Combine是运行在...
Combine阶段:当时所有数据处理完成后,MapTask对所有临时文件进行一次合并,以确保最终只会生成一个数据文件。 Copy阶段:ReduceTask从各个MapTask上远程拷贝一片数据,并针对某一片数据,如果其大小超过一定阈值,写在磁盘上否则直接放入内存; Merge阶段:远程拷贝数据的同时,ReduceTask启动了两个后台线程对内存和磁盘上的文件...
mapreduce中combine和merge mapreduce1和2的区别 MapReduce2 架构设计: 1:用户向YARN中提交应用程序,其中包括ApplicationMaster程序、启动ApplicationMaster的命令、用户程序等。 2:ResourceManager为该应用程序分配第一个Container,并与对应的Node-Manager通信,要求它在这个Container中启动应用程序的ApplicationMaster。
合并(combine)和归并(merge)的区别:对于两个键值对<“a”,1>和<“a”,1>,如果合并,会得到<“a”,2>,即复用reduce的逻辑(也可以自己实现combiner类);如果归并,会得到<“a”,<1,1>>。combine为可选,可通过调用job.setCombinerClass(MyReduce.class)设置这一操作。
4.Merge 当一个map task处理的数据很大,以至于超过缓冲区设定内存时,就会生成多个spill文件。此时就需要对同一个map任务产生的多个spill文件进行归并生成最终的一个已分区且已排序的大文件。配置属性mapreduce.task.io.sort.factor控制着一次最多能合并多少流,默认值是10。这个过程包括排序和combine(合并 - 可选...
当内存缓冲区数据大小达到阈值(mapreduce.reduce.shuffle.merge.percent)或map输出文件个数达到阈值(mapreduce.reduce.merge.inmem.threshold ),就发生文件合并溢写到磁盘上。如果指定combiner,此处也会进行combine。 当reducer从所有的map拷贝了分区数据之后,reduce进入到合并阶段,合并所有从map拷贝过来的数据。该合并会有...