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[Hadoop]MapReducer工作过程

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/SunnyYoona/article/details/53939546 1. 从输入到输出 一个MapReducer作业经过了input,map,combine,reduce,output五个阶段,其中combine阶段并不一定发生,map输出的中间结果被分到reduce的过程成为shuffle(数据清洗)。 在shuffle阶段还会发生copy(复制)和sort(排序)。 在MapReduce的过程中,一个作业被分成Map和Reducer两个计算阶段,它们由一个或者多个Map任务和Reduce任务组成。如下图所示,一个MapReduce作业从数据的流向可以分为Map任务和Reduce任务。当用户向Hadoop提交一个MapReduce作业时,JobTracker则会根据各个TaskTracker周期性发送过来的心跳信息综合考虑TaskTracker的资源剩余量,作业优先级,作业提交时间等因素,为TaskTracker分配合适的任务。Reduce任务默认会在Map任务数量完成5%后才开始启...

【大数据干货】数据进入阿里云数加-分析型数据库AnalyticDB(原ADS)的N种方法

免费开通大数据服务:https://www.aliyun.com/product/odps 数据进入AnalyticDB(原ADS)的N种方法 分析型数据库(AnalyticDB)是阿里巴巴自主研发的海量数据实时高并发在线分析(Realtime OLAP)云计算服务,用户可以在毫秒级针对千亿级数据进行即时的多维分析透视和业务探索。 想使用阿里云分析型数据,对于大多数人首先碰到的问题就是数据如何进入到分析型数据库中。按照分析型数据库数据表的更新类型,大致可以分为批量导入和实时写入两种,下面我们针对两种写入方式分别介绍几种常用方案。 注意:在分析型数据库中建表等准备工作在此不详细说明,请参考分析型数据库的官方说明文档。 https://help.aliyun.com/document_detail/26403.html?spm=5176.do

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