mapreduce的shuffle 更多内容
  • MapReduce服务 MRS

    MapReduce服务 MRS MRS集群属于指定安全组 MRS集群属于指定VPC MRS集群开启kerberos认证 MRS集群使用多AZ部署 MRS集群未绑定弹性公网IP MRS集群开启KMS加密 父主题: 系统内置预设策略

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  • 配置MapReduce Job基线

    参数配置-2 参数 描述 默认值 mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize map输入信息应被拆分成数据块最大大小。 由用户定义分片大小设置及每个文件block大小设置,可以计算分片大小。计算公式如下: splitSize

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  • Mapreduce应用开发规则

    输入为一个key和value值集合迭代器。 * 由各个map汇总相同key而来。reduce方法汇总相同key个数。 * 并调用context.write(key, value)输出到指定目录。 * 其reduce输出key,value由Outputformat写入文件系统。 *

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  • Mapreduce应用开发建议

    Mapreduce应用开发建议 全局使用配置项,在“mapred-site.xml”配置文件中指定。 如下示例给出接口所对应“mapred-site.xml”中配置项。 示例: setMapperClass(Class <extends Mapper> cls) ->“mapreduce

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  • MapReduce应用开发流程介绍

    息。 准备连接MapReduce集群配置文件 配置并导入样例工程 MapReduce提供了不同场景下多种样例程序,用户可获取样例工程并导入本地开发环境中进行程序学习。 导入并配置MapReduce样例工程 配置安全认证 如果您使用是开启了Kerberos认证MRS集群,需要进行安全认证。

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  • MapReduce样例工程介绍

    当前MRS提供以下MapReduce相关样例工程: 表1 MapReduce相关样例工程 样例工程位置 描述 mapreduce-example-security MapReduce统计数据应用开发示例: 提供了一个MapReduce统计数据应用开发示例,通过类CollectionMa

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  • 准备MapReduce开发环境

    JDK,请确保IntelliJ IDEA中JDK配置为Open JDK。 不同IntelliJ IDEA不要使用相同workspace和相同路径下示例工程。 安装Maven 开发环境基本配置。用于项目管理,贯穿软件开发生命周期。 安装JDK 开发和运行环境基本配置,版本要求如下: 服

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  • MapReduce统计样例代码

    reduce输出为key:网民信息,value:该网民上网总时间。 context.write(key, result); } /** * setup()方法只在进入map任务map()方法之前或者reduce任务reduce()方法之前调用一次。

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  • MapReduce Java API接口介绍

    class”项。该方法用来分配map输出结果到哪个reduce类,默认使用HashPartitioner,均匀分配map每条键值对记录。例如在hbase应用中,不同键值对应region不同,这就需要设定特殊partitioner类分配map输出结果。 setSortCom

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  • MapReduce应用开发流程介绍

    MapReduce应用开发流程介绍 开发流程中各阶段说明如图1和表1所示。 图1 MapReduce应用程序开发流程 表1 MapReduce应用开发流程说明 阶段 说明 参考文档 了解基本概念 在开始开发应用前,需要了解MapReduce基本概念。 MapReduce应用开发简介

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  • 什么是MapReduce服务

    各个阶段能力。 基础设施 MRS基于华为云 弹性云服务器 E CS 构建大数据集群,充分利用了其虚拟化层高可靠、高安全能力。 虚拟私有云(VPC)为每个租户提供虚拟内部网络,默认与其他网络隔离。 云硬盘(EVS)提供高可靠、高性能存储。 弹性 云服务器 (ECS)提供弹性可扩展

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  • MapReduce统计样例代码

    reduce输出为key:网民信息,value:该网民上网总时间。 context.write(key, result); } /** * setup()方法只在进入map任务map()方法之前或者reduce任务reduce()方法之前调用一次。

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  • 经验总结

    Int)相同,会将数据通过Shuffle方式重新分区;当shuffle为false时候,则只是简单将父RDD多个partition合并到同一个task进行计算,shuffle为false时,如果numPartitions大于父RDD切片数,那么分区不会重新调整。 遇到下列场景,可选择使用coalesce算子

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  • 经验总结

    Int)相同,会将数据通过Shuffle方式重新分区;当shuffle为false时候,则只是简单将父RDD多个partition合并到同一个task进行计算,shuffle为false时,如果numPartitions大于父RDD切片数,那么分区不会重新调整。 遇到下列场景,可选择使用coalesce算子:

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  • 网络连接超时导致FetchFailedException

    网络连接超时导致FetchFailedException 问题 在380节点大集群上,运行29T数据量HiBench测试套中ScalaSort测试用例,使用以下关键配置(--executor-cores 4)出现如下异常: org.apache.spark.shuffle.FetchFailedException:

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  • 配置Spark SQL开启Adaptive Execution特性

    指定)合并连续随机播放分区,以避免执行过多小任务。 true spark.sql.adaptive.coalescePartitions.initialPartitionNum 合并之前shuffle分区初始数量,默认等于spark.sql.shuffle.partitions。只有当spark

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  • 配置Spark SQL开启Adaptive Execution特性

    指定)合并连续随机播放分区,以避免执行过多小任务。 true spark.sql.adaptive.coalescePartitions.initialPartitionNum 合并之前shuffle分区初始数量,默认等于spark.sql.shuffle.partitions。只有当spark

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  • Spark应用开发建议

    30%以上数据),建议使用coalesce算子,手动减少RDDpartition数量,将RDD中数据压缩到更少partition中去。因为filter之后,RDD每个partition中都会有很多数据被过滤掉,此时如果照常进行后续计算,其实每个task处理parti

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  • 经验总结

    Int)相同,会将数据通过Shuffle方式重新分区;当shuffle为false时候,则只是简单将父RDD多个partition合并到同一个task进行计算,shuffle为false时,如果numPartitions大于父RDD切片数,那么分区不会重新调整。 遇到下列场景,可选择使用coalesce算子:

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  • Spark On Hudi性能调优

    locality.wait.rack 3s 0s 优化shuffle并行度,提升Spark加工效率 所谓shuffle并发度如下图所示: 集群默认是200,作业可以单独设置。如果发现瓶颈stage(执行时间长),且分配给当前作业核数大于当前并发数,说明并发度不足。通过以下配置优化。 场景

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  • 网络连接超时导致FetchFailedException

    网络连接超时导致FetchFailedException 问题 在380节点大集群上,运行29T数据量HiBench测试套中ScalaSort测试用例,使用以下关键配置(--executor-cores 4)出现如下异常: org.apache.spark.shuffle.FetchFailedException:

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