分区2 排序 排序 分区1 排序 分区2 排序 分区1 合并 分区2 合并 分区1 合并 分区2 合并 分区1 归并 分区2 归并 分区1 压缩 分区2 压缩 分区1 输出 分区2 输出 分区1 合并 分区2 合并 combiner 分区 分区 kvindex bufindex kvmeta Spill.out spill.index spill 人工智能资料下载，可百度访问：尚硅谷官网 MapReduce优化（下） 分区1 输出 分区2 输出 分区1 输出 分区2 输出 分区1 输出 分区1 输出 内存缓冲 磁盘 数据 内存不够溢出到磁盘 归并 排序 分组 Reduce方法 对每个map来的 数据归并排序 按照相同key分组 Map2方法 输出数据 Map1方法 输出数据 Reduce1处理流程 拷贝 拷贝 4）mapreduce Task最大重试次数， 一旦重试次数超过该值，则认为Map Task运行失败，默认值：4。 9）mapreduce.task.timeout如果一个Task在一定时间内没有任何进入， 即不会读取新的数据，也没有输出数据，则认为该Task处于Block状态， 可能是卡住了，也许永远会卡住，为了防止因为用户程序永远Block住 不退出，则强制设置了一个该超时时间（单位毫秒），默认是600000 （10分钟）。如果

..................................................................... 46 7.1.4 修改 meta-carrier 的输出，调整 hive 与 odps 的映射 ................................................... 46 7.1.5 生成 ODPS DDL、Hive MaxCompute MR 支持 MapReduce 编程接口(提供优化增强的 MaxCompute MapReduce,也提供高度兼容 Hadoop 的 MapReduce 版本) 不暴露文件系统，输入输出都是表 通过 MaxCompute 客户端工具、Dataworks 提交作业 交互式分析 MaxCompute Lightning MaxCompute 产品的交互式查询服务，特性如下： 目录下是迁移工具所需的可执行文件，libs 目录下是工具所依赖的库，res 目录下是 工具所需的其他依赖，如 odpscmd 等。 3. 获取 Hive metadata 4. 结果输出 Alibaba Cloud MaxCompute 解决方案 24 说明：①global.json 是一个全局的配置文件，包含了整个迁移过程中的一些配置，例如将要使用的 MaxCompute

架构的处理器、芯片组、基本输入输出系统（BIOS）、操作系统、设备驱劢程序和应用。实际性能会根据您使用的具体 软硬件配置的丌同而有所差异。如欲了解更多信息£¬请不您的系统厂商联系。 没有仸何计算机系统能够在所有情冴下提供绝对的安全性。英特尔® 可信执行技术是由英特尔开发的一项安全技术，要求计算机系统具备英特尔® 虚拟化技术、支持英特尔可信执行技术的 处理器、芯片组、基本输入输出系统（BIOS）、鉴别码 处理器、支持超线程（HT）技术的芯片组、基本输入输出系统、BIOS 和操作系统。实 际性能会根据您所使用的具体软硬件配置的丌同而有所差异。有关详细信息，包括哪些处理器支持英特尔 HT 技术，请访问 www.intel.com/products/ht/hyperthreading_more.htm。 英特尔® 虚拟化技术要求计算机系统具备支持英特尔虚拟化技术的英特尔® 处理器、基本输入输出系统、BIOS、虚拟机监视器

MapReduce 的通用的并行计算框 架，Spark 基于 map reduce 算法实现的分布式计算，拥有 Hadoop MapReduce 所具有的 优点；但不同于 MapReduce 的是 Job 中间输出和结果可以保存在内存中，从而不再需要读 写 HDFS，因此 Spark 能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的 map reduce 的算 法。 1.2 Spark 核心概念 1.2 RDD 的多个分区或所有分区， 也就是说存在一个父 RDD 的一个分区对应一个子 RDD 的多个分区。对与 Wide Dependencies，这种计算的输入和输出在不同的节点上，lineage 方法对与输入节点完好， 而输出节点宕机时，通过重新计算，这种情况下，这种方法容错是有效的，否则无效，因为 无法重试，需要向上其祖先追溯看是否可以重试（这就是 lineage，血统的意思），Narrow

这个术语来自两个基本的数据转换操作：map 过程和 reduce 过程。  map： map 操作会将集合中的元素从一种形式转化成另一种形式，在这种情况下， 输入的键值对会被转换成零到多个键值对输出。其中输入和输出的键必须完全不 同，而输入和输出的值则可能完全不同。  reduce： 某个键的所有键值对都会被分发到同一个 reduce 操作中。确切的说，这个键 和这个键所对应的所有值都会被传递给同一个 Reducer。reduce

mapper 进程处理数据，并在第 5 步写入一个队列。在本文的示例中，我们选择了一个在集群 范围内可用的队列。现在，我们只是单纯地将任何输出直接写入到队列里。您可以通过批量 处理输出并将其移入队列来提高性能。显然，您也可以选择管道和关系表等其他各种机制。 随后的第 6 步是出队过程，这是通过数据库中的表函数并行调用来实现的。这些并行调用处 理得到

[atguigu@hadoop103 ~]$ start-yarn.sh [atguigu@hadoop102 ~]$ mapred --daemon start historyserver 5）删除 HDFS 上已经存在的输出文件 [atguigu@hadoop102 ~]$ hadoop fs -rm -r /output 6）执行 WordCount 程序 [atguigu@hadoop102 hadoop-3