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3 weekend110的shuffle机制 + mr程序的组件全貌

前面,讲到了hadoop的序列化机制,mr程序开发,自定义排序,自定义分组。 有多少个reduce的并发任务数可以控制,但有多少个map的并发任务数还没 缓存,分组,排序,转发,这些都是mr的shuffle。 Soga 现在。来观察map阶段有几个yarnchild,reduce阶段有几个yarnchild。对应地,就是有多少个map的并发任务数,有多少个reduce的并发任务数 以上我,查看有多少个map并发任务数 查看map并发任务数之后,进程被回收。 查看reduce并发任务数 Reduce的Task进程被回收 总的来说, 生成个Runjar -> 生成个MRAppMaster(运行map任务) -> 查看map并发任务数 -> Map的Task进程被回收 ->查看reduce并发任务数 -> Reduce的Task进程被回收 –> 以上是/flow/data 其实啊,前面,讲到了hadoop的序列化机制,mr程序开发,自定义排序,自定义分组。 有多少个reduce的并发任务数可以控制,但有多少个map的并发任务数还没(是在...

weekend110(Hadoop)的 第三天笔记

课程目录 01-hdfs源码跟踪之打开输入流 02-hdfs源码跟踪之打开输入流总结 03-mapreduce介绍及wordcount 04-wordcount的编写和提交集群运行 05-mr程序的本地运行模式 06-job提交的逻辑及YARN框架的技术机制 07-MR程序的几种提交运行模式 08-YARN的通用性意义 09-yarn的job提交流程 本文转自大数据躺过的坑博客园博客,原文链接:http://www.cnblogs.com/zlslch/p/5894876.html,如需转载请自行联系原作者

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