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最新文章列表
Hadoop之大数据平台基础(2)
Hadoop之大数据平台基础(2)
一、Map/Reduce工作机制分析-数据的流向分析
在MspReduce算法核心框架中,待处理的数据最开始放在HDFS,然后会背诵网Map的各个节点,输出为中间键值对输出。然后呢,如何将中间数据交给Reduce呢,每个worker节点的分配规则呢?
Shuffle:
在Map计算完成后,将会让数据通过一个名为Shuffle的过程在最终交给Red ...
Fisher–Yates shuffle - Shuffle an Array in Place
Question: How do you shuffle an array in place?
伪代码如下:
To shuffle an array a of n elements (indices 0..n-1):
for i from n − 1 downto 1 do
j ← random integer with 0 ≤ j ≤ i
exchan ...
Collections 随机排序方法Shuffle源码说明
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.ListIterator;
import java.util.Random;
import java.util.RandomAccess;
import org.junit.Test;
/**
* Collections随机排序
*
...
spark内核揭秘-14-Spark性能优化的10大问题及其解决方案
问题1:reduce task数目不合适
解决方案:
需要根据实际情况调整默认配置,调整方式是修改参数spark.default.parallelism。通常的,reduce数目设置为core数目的2-3倍。数量太大,造成很多小任务,增加启动任务的开销;数目太小,任务运行缓慢。所以要合理修改reduce的task数目即spark.default.parallelism
问题2:shuffle ...
hadoop shuffle机制中针对中间数据的排序过程
如果对Hadoop的shuffle机制有所了解的人都知道,map所产生的中间数据在送给reduce进行处理之前是要经过排序的。具体过程实际上是快速排序,堆排序和归并排序的完美结合。
首先,当map函数处理完输入数据之后,会将中间数据存在本机的一个或者几个文件当中,并且针对这些文件内部的记录进行一次快速排序,这里的排序是升序排序。在map任务将所有的中间 ...
Java随机数使用实例总结
Java中提供了好几个类,可以让我们方便的实现随机数等功能,这些类有java.util.Random, java.util.UUID 以及JDK 7 新引入的java.util.concurrent.ThreadLocalRandom等。
本文将通过这些类对平时使用的实例进行简单的总结,这些实例的功能大致可以分成四个方面:
1. 随机产生N个指定范围内[Min,Max)的随机数
/**
* ...
Shuffle过程剖析及MapReduce性能优化
Shuffle过程剖析及性能优化
MapReduce确保每个reducer的输入都按键排序。
Shuffle:系统执行排序的过程—将map输出作为输入传给reducer(如图1、图2)。
图1
图2
如图1、图2所示,从map输出到reduce输入就是shuffle阶段。但实际执行过程远比上图所示复杂。
Shuffle 是指从Map
Java基础之随机打乱一个顺序数组
如何打乱一个顺序的数组,其实集合的帮助类Collection就有现成的方法可用,而且效率还蛮高的,总比自定义随机数等等方法要好很多。其实乱序就这么简单,步骤如下:
1. 将一个顺序排列的数组添加到集合中
2. 可以用集合帮助类Collections的shuffle()方法
3. 用hasNext()、next()方法遍历输入集合
/**
* 随即打乱一个顺序de数组
* zzl
...
MapReduce的输入输出机制
MapReduce确保每个reducer的输入都按键排序.将map的输出作为输入传给reducer的过程称为shuffle,学习shuffle是如何工作的有助于我们更好的理解MapReduce
每个Map任务都有一个内存缓冲区,用于存储任务的输出,默认情况下缓冲区的大小为100MB,一旦缓冲区内容达到阙值(默认0.8),一个后台线程便会把内容写到磁盘.在写磁盘的过程中, ...