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 ...
flycw 评论(0) 有309人浏览 2017-06-07 18:38

spark总体概况

1. spark vs hadoop PS:Databricks团队特别说明,为了和Hadoop对比,这次用于排序的Spark集群没有使用它们的内存缓存机制,他们也是用硬盘存储的中间结果! http://tieba.yunxunmi.com/mtieba-hadoop-kz-58b9e430a78747f7fb1ea9f9e6374597.html 但是我们要明白,spark的目标是与ha ...
Stark_Summer 评论(3) 有3618人浏览 2015-05-27 14:55

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 ...
yuanhsh 评论(0) 有1180人浏览 2015-01-31 05:51

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 * ...
tzz6 评论(0) 有3979人浏览 2015-01-28 17:35

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 ...
Stark_Summer 评论(0) 有8407人浏览 2015-01-26 11:29

【转载】mapreduce编程模型

  阅读本文可以带着下面问题1.reduce数量由谁来决定?2.运行作业的工具由哪些?更多问题等待你挖掘       MapReduce的设计目标是方便编程人员在不熟悉分布式并行编程的情况下,将自己的程序运行在分布式系统上。当前的软件实现是指定一个Map(映射)函数,用来把一组键值对映射成一组新的键值对,指定并发的Reduce(化简)函数,用来保证所有映射的键值对中的每一个共享相同的键组 ...
yuanjin 评论(0) 有617人浏览 2014-05-22 12:58

hadoop的mapreduce的一些关键点整理

hadoop的mapreduce的流程图如下:     (1)用户提交一个任务以后,该任务由JobTracker协调,先执行Map阶段(图中M1,M2和M3),然后执行Reduce阶段(图中R1和R2)。Map阶段和Reduce阶段动作都受TaskTracker监控,并运行在独立于TaskTracker的
jimmee 评论(0) 有2102人浏览 2014-01-14 23:14

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 ...
shuiyutian 评论(0) 有1035人浏览 2013-11-03 23:24

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 /** * ...
MouseLearnJava 评论(0) 有4061人浏览 2013-08-26 23:04

Hadoop深入学习:MapReduce Job中的Shuffle和sort

                                                      MapReduce Job中的Shuffle和sort示意图        
flyingdutchman 评论(0) 有1486人浏览 2013-07-06 22:30

MapReduce中的Shuffle和Sort分析

      MapReduce 是现今一个非常流行的分布式计算框架,它被设计用于并行计算海量数据。第一个提出该技术框架的是Google 公司,而Google 的灵感则来自 ...
welcome66 评论(0) 有3355人浏览 2013-07-03 12:22

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
翻滚吧--少年 评论(0) 有3491人浏览 2012-08-17 14:50

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 ...
android_zhang 评论(0) 有1894人浏览 2012-05-05 01:04

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, ...
liudeh_009 评论(0) 有2162人浏览 2012-04-07 15:47

MapReduce工作原理图文详解

                                            MapReduce工作原理图文详解 前言: 前段时间我们云计算团队一起学习了hadoop相关的知识,大家都积极地做了、学了很多东西,收获颇丰。可是开学后,大家都忙各自的事情,云计算方面的动静都不太大。呵呵~不过最近在胡老大的号召下,我们云计算团队重振旗鼓了,希望大伙仍高举“云在手,跟我走”的口号战斗下 ...
逸情公子 评论(9) 有112299人浏览 2012-04-05 02:31

最近博客热门TAG

Java(141747) C(73651) C++(68608) SQL(64571) C#(59609) XML(59133) HTML(59043) JavaScript(54918) .net(54785) Web(54513) 工作(54116) Linux(50906) Oracle(49876) 应用服务器(43288) Spring(40812) 编程(39454) Windows(39381) JSP(37542) MySQL(37268) 数据结构(36423)

博客人气排行榜

    博客电子书下载排行

      >>浏览更多下载

      相关资讯

      相关讨论

      Global site tag (gtag.js) - Google Analytics