hadoop1.xMapReduce工作原理-创新互联

10年的槐荫网站建设经验，针对设计、前端、开发、售后、文案、推广等六对一服务，响应快，48小时及时工作处理。成都全网营销推广的优势是能够根据用户设备显示端的尺寸不同，自动调整槐荫建站的显示方式，使网站能够适用不同显示终端，在浏览器中调整网站的宽度，无论在任何一种浏览器上浏览网站，都能展现优雅布局与设计，从而大程度地提升浏览体验。成都创新互联公司从事“槐荫网站设计”,“槐荫网站推广”以来，每个客户项目都认真落实执行。

MapReduce 如何解决负载均衡和数据倾斜：

阶段主要出在Map作业结束后，shuffer（洗牌）过程中，如何将map处理后的结果分成多少份，交由Reduce作业，使得每部分reduce作业尽可能均衡处理数据计算。

系统默认将partitions 按照Hash模运算分割（存储对象的hash值与reduce的个数取模），这样很容易出现数据倾斜，导致其中一个reduce作业分得大量数据计算，另一个ruduce作业基本上没有任何数据处理。如何，解决的这种事情，就需要靠程序控制partitions的值

Sort：默认排序是按照字典排序的（按ASCII）

Shuffer阶段比较的操作要执行两次，一次是map task之后的sort另一次是在从本次磁盘将partition数据拷贝到指定reduce 之前的合并，将符合统一范围的key的数据归并

面试：

1.partition：将map输出的数据，按照某种规则将数据划分，分给哪一个reduce，默认使用hash模运算执行

 2.spill：

    过程：map的内存缓存区数据填满时，启动一个单独的线程，将数据按照一定比例写入本地磁盘。

 Sort：将数据按照大小排序（可自定义）默认字典排序

 Combiner：（可有可无）将相同的K_V中的value加起来，减少溢写磁盘的数据

Shuffer的后半过程：

 将map处理后放入map节点的本地磁盘的数据拷贝到rudece节点的内存中 去，数据量少的话，直接交由reduce处理。数据量大的时候，同样需要溢写到磁盘中，按照K值相同的方法进行merge，然后在交由指定的reduce执行

修改默认hdfs的block大小：

这个需要修改hdfs-site.conf配置文件，增加全局参数dfs.block.size。

如下：

修改后参数，

把配置同步到其它节点，并重启hdfs。

另外有需要云服务器可以了解下创新互联scvps.cn，海内外云服务器15元起步，三天无理由+7*72小时售后在线，公司持有idc许可证，提供“云服务器、裸金属服务器、高防服务器、香港服务器、美国服务器、虚拟主机、免备案服务器”等云主机租用服务以及企业上云的综合解决方案，具有“安全稳定、简单易用、服务可用性高、性价比高”等特点与优势，专为企业上云打造定制，能够满足用户丰富、多元化的应用场景需求。

新闻标题：hadoop1.xMapReduce工作原理-创新互联
新闻来源：http://shouzuofang.com/article/dsjijo.html