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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 ...
Hadoopshuffle 
flycw 评论(0) 有308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 ...
nettyakkatachyonshuffle 
Stark_Summer 评论(3) 有3616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 ...
Fisher–Yates shufflerandomshuffle 
yuanhsh 评论(0) 有1179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 * ...
Collections随机排序Shuffle 
tzz6 评论(0) 有3978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 ...
reduceshuffleparallelismpartitionconcurrentJobs 
Stark_Summer 评论(0) 有8406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 ...
hadoopmapreduceshuffle 
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
hadoopmapreduceshuffle大数据处理 
jimmee 评论(0) 有2101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 ...
hadoopshuffle 
shuiyutian 评论(0) 有1034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 /** * ...
javaRandomUUIDshuffleThreadLocalRandom 
MouseLearnJava 评论(0) 有4056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        
Shufflesort 
flyingdutchman 评论(0) 有1484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 ...
hadoopshufflesortmapreduce 
welcome66 评论(0) 有3353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
HadoopMapReduceShuffleSortMapReduce性能调优 
翻滚吧--少年 评论(0) 有3490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 ...
collectionjavashuffle 
android_zhang 评论(0) 有1892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, ...
shufflehadoop性能调优MapReduce 
liudeh_009 评论(0) 有2160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 ...
hadoopmapreduce工作原理shuffle 
逸情公子 评论(9) 有112296人浏览 2012-04-05 02:31

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