MapReduce之reducer任務執行流程詳解
第二階段是把複製到 Reducer 本地資料，全部進行合併，即把分散的資料合併成一個大的資料。再對合並後的資料排序。
第三階段是對排序後的鍵值對呼叫 reduce 方法。鍵相等的鍵值對呼叫一次reduce 方法，每次呼叫會產生零個或者多個鍵值對。最後把這些輸出的鍵值對寫入到 HDFS 檔案中。
在整個 MapReduce 程式的開發過程中，我們最大的工作量是覆蓋 map 函式和覆蓋 reduce 函式。
相關推薦
MapReduce之reducer任務執行流程詳解
第一階段是 Reducer 任務會主動從 Mapper 任務複製其輸出的鍵值對。Mapper 任務可能會有很多，因此 Reducer 會複製多個 Mapper 的輸出。第二階段是把複製到 Reducer 本地資料，全部進行合併，即把分散的資料合併成一個大的資料。再對合並後的資
MapReduce執行流程詳解
文章轉載自：https://www.cnblogs.com/sunfie/p/4651609.html 一、MapReduce執行過程 MapReduce執行時，首先通過Map讀取HDFS中的資料，然後經過拆分，將每個檔案中的每行資料分拆成鍵值對，最後輸出作為Reduce的輸入，大體執行
Spark運算元執行流程詳解之六
coalesce顧名思義為合併，就是把多個分割槽的RDD合併成少量分割槽的RDD，這樣可以減少任務排程的時間，但是請記住：合併之後不能保證結果RDD中的每個分割槽的記錄數量是均衡的，因為合併的時候並沒有考慮合併前每個分割槽的記錄數，合併只會減少RDD的分割槽個數，因此並不能利用它來解決資料傾斜的問題。 d
Spark運算元執行流程詳解之八
針對rdd的每個元素利用f進行處理 /** * Applies a function f to all elements of this RDD. */ def foreach(f: T => Unit): Unit = withScope { val cleanF = sc.clean
Spark運算元執行流程詳解之四
針對RDD的每個分割槽進行處理，返回一個新的RDD /** * Return a new RDD by applying a function to each partition of this RDD. * * `preservesPartitioning` indicates whether t
Struts2框架執行流程詳解
Struts2框架執行流程詳解1． Struts2源碼導入對於struts2框架它的源代碼我們主要使用三部分 struts2核心部分源代碼 org.apache.struts2xxsrc\core\src\main\java struts2的xwork核心部分源代碼src\xwork-core\src\m
Flink1.6系列之—Flink on yarn流程詳解
端口 準備 -a 根據 images mas info 使用 臨時 本篇我們介紹下，Flink在YARN上運行流程： 當開始一個新的Flink yarn 會話時，客戶端首先檢查所請求的資源（containers和內存）是否可用。如果資源夠用，之後，上傳
Hadoop MapReduce中map任務數量設定詳解
首先注意的是在Hadoop Streaming 中可以通過-D mapred.map.tasks=（你想要設定的map數量） 來確定map任務的個數， goal_num = mapred.map.tasks 但是這裡需要注意的是，只有在這個值大於hadoop中計算的默認個
springmvc的執行流程詳解
1.什麼是MVC MVC是Model View Controller的縮寫，它是一個設計模式 2.springmvc執行流程詳細介紹 第一步：發起請求到前端控制器(DispatcherServlet) 第二步：前端控制器請求HandlerMapping查詢 Handler 可以
MR執行流程詳解
一、在我們提交完MR程式之後，MR程式會先後經歷map，reduce階段，下面我們詳細的來解析一下各個階段 1、map階段，在這個階段主要分如下的幾個步驟read，map,collect，溢寫，combine階段 (1)、在read階段，maptask會呼
.net/c#中棧和堆的區別及程式碼在棧和堆中的執行流程詳解
在.NET framework環境下，當我們的程式碼執行時，記憶體中有兩個地方用來儲存這些程式碼。假如你不曾瞭解，那就讓我來給你介紹棧(Stack)和堆(Heap)。棧和堆都用來幫助我們執行程式碼的，它們駐留在機器記憶體中，且包含所有程式碼執行所需要的資訊。 棧負責儲存我們的程式碼執行（或呼叫）路徑,而
Spring 框架基礎(06)：Mvc架構模式簡介，執行流程詳解
本文原始碼：GitHub·點這裡 || GitEE·點這裡 一、SpringMvc框架簡介 1、Mvc設計理念 MVC是一種軟體設計典範，用一種業務邏輯、資料、介面顯示分離的方法組織程式碼，將業務邏輯聚集到一個元件裡面，在改進和個性化定製介面及使用者互動的同時，不需要重新編寫業務邏輯，MVC分層有助於管理和架
Spark任務提交執行全流程詳解
** Spark任務提交執行流程 ** Spark任務的本質是對我們編寫的RDD的依賴關係切分成一個個Stage，將Stage按照分割槽分批次的生成TaskSet傳送到Executor進行任務的執行 Spark任務分兩種： 1、shuffleMapTask：shuffle
大資料基礎課之Hadoop MapReduce執行過程詳解
述一下mapreduce的流程（shuffle的sort，partitions，group） 首先是 Mapreduce經過SplitInput 輸入分片 決定map的個數在用Record記錄 key value。然後分為以下三個流程： Map： 輸入 key
javascript運行機制之執行順序詳解
onload 預編譯 c# step 而且 () 我們 術語 aaa JavaScript是一種描述型腳本語言，它不同於java或C#等編譯性語言,它不需要進行編譯成中間語言,而是由瀏覽器進行動態地解析與執行。那麽JavaScript是怎麽來進行解析的嗎？它的執行順序又是如
( 轉 ) MySQL高級 之 explain執行計劃詳解
ont dex 常見 fulltext lte name system details 無法 使用explain關鍵字可以模擬優化器執行SQL查詢語句，從而知道MySQL是如何處理你的SQL語句的，分析你的查詢語句或是表結構的性能瓶頸。 explain執行計劃包含的信息
面試題之——多執行緒詳解
多執行緒作為Java中很重要的一個知識點，在此還是有必要總結一下的。 一.執行緒的生命週期及五種基本狀態 關於Java中執行緒的生命週期，首先看一下下面這張較為經典的圖： 上圖中基本上囊括了Java中多執行緒各重要知識點。掌握了上圖中的各知識點，Java中的多執行緒也就基本上掌握了。主
Mysql之Expain執行計劃詳解
使用explain關鍵字可以模擬優化器執行SQL查詢語句，從而知道MySQL是如何處理你的SQL語句的，分析你的查詢語句或是表結構的效能瓶頸。 explain執行計劃包含的資訊 其中最重要的欄位為：id、type、key、rows、Extra
mapreduce執行原理詳解（包含maptask原理）
mapreduce：https://blog.csdn.net/qq_34886352/article/details/82461919 maptask: https://www.cnblogs.com/acSzz/p/6383618.html maptask：https://blog.cs
InputDispatcher中按鍵分發之notifyKey之後流程詳解
該篇文章僅分析notifyKey之後的流程，InputReader怎麼讀取之類的本文不關心．本文重點關注InputDispatcher和java層的互動，包括呼叫interceptKeyBeforeQueueing和interceptKeyBeforeDispatchin