1.1 自定義bean物件實現序列化介面
乙個job在map階段並行度由客戶端在提交job時的切片數決定；
每乙個split切片分配乙個 maptask 並行例項處理；
預設情況，切片大小=blocksize；
// 示例 a.txt
line1 rich learning form
line2 intelligent learning engine
line3 learning more convenient
line4 from the real demand for more close to the enterprise
// 切割後的效果，鍵值對
4.4 自定義 inputformat
sequencefileoutputformat
自定義outputformat
MapReduce框架原理
mapreduce工作流程 reduce端 2 流程詳解 上面的流程是整個mapreduce最全工作流程，但是shuffle過程只是從第7步開始到第15步結束，具體shuffle過程詳解，如下 1 maptask 收集我們的 map 方法輸出的 kv對，放到記憶體緩衝區中 2 從記憶體緩衝區不斷溢位...
Mapreduce 計算框架 功能原理
1.mapreduce是乙個海量資料的計算框架 這個框架解決了以下問題 基於乙個多執行緒的模型 區別spark多程序 資料分布儲存 作業排程 容錯 機器間通訊 map 把複雜的問題分解成簡單的問題 reduce 2.mapreduce物理配置 合適的slot個數 單記map reduce個數 map...
Hadoop之MapReduce框架原理
mapreduce的資料流 1 問題引入 maptask的並行度決定map階段的任務處理併發度，進而影響到整個job的處理速度。思考 1g的資料，啟動8個maptask，可以提高集群的併發處理能力。那麼1k的資料，也啟動8個maptask，會提高集群效能嗎？maptask並行任務是否越多越好呢？哪些...