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20200614 聊一聊MapReduce的Shuffle过程吧 20200614 聊一聊MapReduce的Shuffle过程吧
聊一聊MapReduce的Shuffle过程吧（☆☆☆） Map 方法之后 Reduce 方法之前这段处理过程叫 Shuffle Map 方法之后，数据首先进入到分区方法，把数据标记好分区，然后把数据发送到环形缓冲区；环形缓冲区默认大小
2020-06-14 interview
MR
20200613 说一说你了解的Mapreduce过程吧 20200613 说一说你了解的Mapreduce过程吧
说一说你了解的Mapreduce过程吧 现在我们有一个单词本（如上图1所示），这个单词本是200m，我们现在hadoop2.7.2HDFS的默认文件块大小是128m，现在我有一个200m的文本，那他是不是应该分了两个文件块对吧？然后下一步
2020-06-13 interview
Mr
20200612 聊一聊你所遇到的数据倾斜问题 20200612 聊一聊你所遇到的数据倾斜问题
聊一聊你所遇到的数据倾斜问题（☆☆☆☆☆）1. 倾斜原因：map输出数据按key Hash的分配到reduce中，由于key分布不均匀、业务数据本身的特、建表时考虑不周、等原因造成的reduce 上的数据量差异过大。 （1）key分布不均匀
2020-06-12 interview
hive
20200611 mr与spark的区别是什么？ 20200611 mr与spark的区别是什么？
mr与spark的区别是什么？（☆☆☆☆☆） Spark利用多线程来执行具体的任务，减少任务启动的开销。MR的每一个task都是一个进程，当task完成时，进程也会结束。所以，spark比MR快的原因也在这，MR启动就需要申请资源，用完就销
2020-06-11 interview
spark
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