今天給各位分享mapreduce過程的知識，其中也會對mapreduce的五個階段進行解釋，如果能碰巧解決你現在面臨的問題，別忘了關注本站，現在開始吧！

用mapreduce怎么處理數據傾斜問題

調優參數

sethive.map.aggr=true；

sethive.groupby.skewindata=true;

hive.map.aggr=true：在map中會做部分聚集操作，效率更高但需要更多的內存。

hive.groupby.skewindata=true：數據傾斜時負載均衡，當選項設定為true，生成的查詢計劃會有兩個MRJob。第一個MRJob中，Map的輸出結果集合會隨機分布到Reduce中，每個Reduce做部分聚合操作，并輸出結果，這樣處理的結果是相同的GroupByKey有可能被分發到不同的Reduce中，從而達到負載均衡的目的；第二個MRJob再根據預處理的數據結果按照GroupByKey分布到Reduce中（這個過程可以保證相同的GroupByKey被分布到同一個Reduce中），最后完成最終的聚合操作。

mapreduce作業的資源分配是由

JobTracker是運行MapReduce應用過程中的主控節點,它控制著作業執行的順序以及計算資源的分配,TaskTracker受JobTracker的控制,執行被劃分成任務的作業。

首先,在該框架中,針對Hadoop中“Slot”靜態配置,導致Hadoop集群的資源利用率不高的問題,將MapSlot和ReduceSlot用JobSlot代替,分配資源時為作業選擇合適的計算資源即合適的Slot,提高資源的利用率。

其次,針對缺乏對多MapReduce作業全局性能的保證而導致Hadoop集群吞吐量低的問題,定義作業完成度的概念,并通過最大化作業完成度和利用率,以提高集群的吞吐量和利用率為目標,提出初始資源分配算法。

elastic map reduce是什么

AmazonElasticMapReduce(AmazonEMR)是一種Web服務，讓用戶能夠輕松、快速并經濟地處理大量的數據。

mapreduce對數據的操作分為

MapReduce是一種編程模型，用于大規模數據集（大于1TB）的并行運算。MapReduce主要對數據進行兩項操作：Map和Reduce。

Map是把一組數據一對一地映射為另外一組數據，其映射的規則由一個函數來指定。

Reduce是對一組數據進行歸約，歸約的規則由一個函數來指定。

mapreduce的計算框架為哪三個部分

MapReduce包含四個組成部分，分別為Client，JobTracker，TaskTracker，Task

1.client客戶端

每一個Job都會在用戶端通過Client類將應用程序以及配置信息Configuration打包成Jar文件上傳到HDFS，并把路徑提交到JobTracker的master服務，然后由master創建每一個Task（即MapTask和ReduceTask），將它們分發到各個TaskTracker服務中去執行。

2.JobTracker

JobTracker負責資源監控和作業調度。JobTracker監控所有的TaskTracker與Job的健康狀態，一旦發現失敗，就將相應的任務轉移到其他節點；同時JobTracker會跟蹤任務的執行進度，資源使用量等信息，并將這些信息告訴任務調度器，而調度器會在資源出現空閑時，選擇合適的任務使用這些資源。在Hadoop中，任務調度器是一個可插拔的模塊，用于可以根據自己的需要設計相應的調度器。

3TaskTracker

TaskTracker是運行在多個節點上的slave服務。TaskTracker主動與JobTracker通信（與DataNode和NameNode相似，通過心跳來實現），會周期性地將本節點上資源使用情況和任務的運行進度匯報給JobTracker，同時執行JobTracker發送過來的命令并執行相應的操作（如啟動新任務，殺死任務等）。TaskTracker使用"slot"等量劃分本節點上的資源量。"slot"代表計算資源(cpu，內存等)。一個Task獲取到一個slot之后才有機會運行，而Hadoop調度器的作用就是將各個TaskTracker上的空閑slot分配給Task使用。slot分為MapSlot和ReduceSlot兩種，分別提供MapTask和ReduceTask使用。TaskTracker通過slot數目（可配置參數）限定Task的并發度。

4Task：

Task分為MapTask和ReduceTask兩種，均由TaskTracker啟動。HDFS以固定大小的block為基本單位存儲數據，而對于MapReduce而言，其處理單位是split。split是一個邏輯概念，它只包含一些元數據信息，比如數據起始位置、數據長度、數據所在節點等。它的劃分方法完全有用戶自己決定。但需要注意的是，split的多少決定了MapTask的數目，因為每一個split只會交給一個MapTask處理。

mapreduce中鍵的排列順序為

MapReduce的排列順序是默認按照Key排序的，也就是說輸出的時候，key會按照大小或字典順序來輸出，比如一個簡單的wordcount，出現的結果也會是左側的字母按照字典順序排列。

排序是MapReduce核心技術，盡管實際應用中可能不需要對數據進行排序，但是MapReduce過程本身就含有排序的概念。

OK，本文到此結束，希望對大家有所幫助。