大数据开发(19)-hash table详解

&&大数据学习&&

🔥系列专栏: 👑哲学语录: 承认自己的无知,乃是开启智慧的大门

💖如果觉得博主的文章还不错的话,请点赞👍+收藏⭐️+留言📝支持一下博主哦🤞


在Map-side聚合中,每个Map任务(mapper)都会维护一个独立的哈希表(hash table)。

在MapReduce框架中,每个Map任务都是独立的,它们分别处理输入数据集的不同部分。每个Map任务都会创建一个哈希表,用于存储键值对(key-value pairs)并进行聚合操作。这个哈希表是在内存中维护的,它的最大大小取决于Map任务的堆内存大小。

当哈希表的大小超过一定比例时,会触发一次flush操作。这个比例通常是由系统配置的阈值决定的,可以根据需要进行调整。在flush操作中,哈希表中的数据会被写入到磁盘或其他外部存储设备中,以便释放内存空间。

需要注意的是,由于每个Map任务都有自己的哈希表,因此Map任务的堆内存大小对于整个MapReduce作业的性能和资源消耗有很大的影响。如果堆内存不足,可能会导致任务失败或数据丢失等问题。因此,在配置Map任务的堆内存时需要谨慎考虑,确保足够的内存资源来处理数据和维持哈希表的操作。

相关推荐
lily363926046a22 分钟前
智联未来 点赋科技
大数据·人工智能
学习中的阿陈41 分钟前
Hadoop伪分布式环境配置
大数据·hadoop·分布式
程序员小羊!1 小时前
大数据电商流量分析项目实战:Spark SQL 基础(四)
大数据·sql·spark
TDengine (老段)3 小时前
TDengine 特殊函数 MODE() 用户手册
大数据·数据库·物联网·时序数据库·iot·tdengine·涛思数据
xiaofan6720135 小时前
大数据与财务管理专业如何转型做金融科技?
大数据·科技·金融
kaomiao20255 小时前
空间信息与数字技术和传统GIS专业有何不同?
大数据·信息可视化·数据分析
IT研究室5 小时前
大数据毕业设计选题推荐-基于大数据的健康与生活方式数据可视化分析系统-Spark-Hadoop-Bigdata
大数据·hadoop·spark·毕业设计·源码·数据可视化·bigdata
尺度商业6 小时前
2025服贸会“海淀之夜”,点亮“科技”与“服务”底色
大数据·人工智能·科技
eqwaak06 小时前
科技信息差(9.13)
大数据·开发语言·人工智能·华为·语言模型
C_V_Better7 小时前
Elasticsearch 创建索引别名的正确姿势
大数据·elasticsearch