《大数据离线分析技术》课件-6.MapReduce作业的执行优化_第1页
《大数据离线分析技术》课件-6.MapReduce作业的执行优化_第2页
《大数据离线分析技术》课件-6.MapReduce作业的执行优化_第3页
《大数据离线分析技术》课件-6.MapReduce作业的执行优化_第4页
《大数据离线分析技术》课件-6.MapReduce作业的执行优化_第5页
已阅读5页，还剩5页未读， 继续免费阅读

下载本文档

版权说明：本文档由用户提供并上传，收益归属内容提供方，若内容存在侵权，请进行举报或认领

文档简介

MapReduce作业的执行优化大数据离线分析教学目标1.理解优化原理

2.掌握参数调整

3.分析优化效果1.MapReduce执行流程MapReduce执行流程包括输入分裂、Map阶段、Shuffle阶段、Reduce阶段和输出。输入数据被分为块，由Mapper并行处理生成键值对；Shuffle负责排序和分区，将数据传输到Reducer；Reducer聚合结果输出。流程依赖YARN调度，确保容错通过任务重试。2.Mapper/Reducer调优Mapper/Reducer调优通过调整参数如mapreduce.map.memory.mb和mapreduce.reduce.cpu.vcores优化资源分配。增加Mapper数量(mapreduce.job.maps)加速并行，但需平衡以避OOM；Reducer调优包括设置mapreduce.job.reduces避免过多Shuffle。3.Combiner使用Combiner使用作为Mini-Reducer，在Map后本地聚合数据，减少Shuffle传输量。通过biner.class指定类，实现与Reducer相同逻辑但可选。适用于求和或最大值操作，避免网络瓶颈。4.分区与排序优化分区与排序优化通过自定义Partitioner(mapreduce.partitioner.class)均匀分布数据,避免Reducer负载不均。排序使用SecondarySort在Shuffle中多键排序,支持分组比较器。优化参数如mapreduce.task.io.sort.mb调整排序缓冲区大小,减少溢出写盘。5.IO优化IO优化聚焦减少磁盘读写,通过press启用中间数据压缩,降低网络传输。调整io.file.buffer.size增大缓冲区,优化序列化使用Writable接口。6.Tez集成Tez集成将MapReduce作业转换为DAG执行,避免多阶段写盘。通过hive.execution.engine=tez在Hive中启用,支持容器复用和会话重用。01如在复杂ETL中,Tez比传统MapReduce快3倍,提供更细粒度资源管理,适用于现代大数据管道。03Tez的优势在于减少临时数据落地,提升交互查询速度。02小结1.MapReduce执行流程包括输入分裂、Map阶段、Shuffle阶段、Reduce阶段和输出2.Mapper和Reducer调优通过参数调整优化资源分配和处理速度3.Combiner作为Mini-Reducer在本地聚合数据，减少Sh

人人文库> 全部分类> 教育资料 > 课件下载

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明，都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等，如果需要附件，请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸，网页内容里面会有图纸预览，若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间，仅对用户上传内容的表现方式做保护处理，对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑，并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容，请与我们联系，我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

最新文档

评论

0/150

提交评论