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dove19900520:
朋友,你确定你的标题跟文章内容对应???
tomcat控制浏览器不缓存 -
wussrc:
我只想说牛逼,就我接触过的那点云计算的东西,仔细想想还真是这么 ...
别样解释云计算,太TM天才跨界了 -
hw_imxy:
endpoint="/Hello/messagebr ...
flex+java代码分两个工程 -
gaohejie:
rsrsdgrfdh坎坎坷坷
Flex 与 Spring 集成 -
李涤尘:
谢谢。不过说得有点太罗嗦了。
Oracle数据库数据的导入及导出(转)
http://www.searchtb.com/2010/12/hadoop-job-tuning.html
Hadoop平台已经成为了大多数公司的分布式数据处理平台,随着数据规模的越来越大,对集群的压力也越来越大,集群的每个节点负担自然就会加重,而且集群内部的网络带宽有限,数据交换吞吐量也在面临考验,由此引发了人们对大规模数据处理进行优化的思考。 本文仅从实践经验出发,针对Hadoop Job优化提出了一些观点,不包含HDFS的优化。 严格来说,下面这个配置项,是决定HDFS文件block数量的多少(也就是文件个数),但是它会间接的影响Job Tracker的调度和内存的占用(其实更能影响name node内存的使用)。 dfs.block.size 这个配置项定义了在HDFS上每个block的大小,它的值是以字节为单位。可以在配置文件hadoop-site.xml(Hadoop 0.20 以前版本)定义,也可以在JobConf里定义 mapred.map.tasks.speculative.execution=true mapred.reduce.tasks.speculative.execution=true 这两个是推测执行的配置项,当然如果你从来不关心这两个选项也没关系,它们默认值是true 所谓的推测执行,就是当所有task都开始运行之后,Job Tracker会统计所有任务的平均进度,如果某个task所在的task node机器配置比较低或者CPU load很高(原因很多),导致任务执行比总体任务的平均执行要慢,此时Job Tracker会启动一个新的任务(duplicate task),原有任务和新任务哪个先执行完就把另外一个kill掉,这也是我们经常在Job Tracker页面看到任务执行成功,但是总有些任务被kill,就是这个原因。 mapred.child.java.opts 一般来说,都是reduce耗费内存比较大,这个选项正是用来设置JVM堆的最大可用内存,但是也不要设置太大,如果超过2G,应该考虑从程序设计角度去优化。 Input Split的大小,决定了一个Job拥有多少个map,默认64M每个Split,如果输入的数据量巨大,那么默认的64M的block会有几万甚至几十万的Map Task,集群的网络传输会很大,最严重的是给Job Tracker的调度、队列、内存都会带来很大压力。 mapred.min.split.size 这个配置项决定了每个 Input Split的最小值,也间接决定了一个Job的map 数目。 mapred.compress.map.output 压缩Map的输出应该作为一个习惯,这样做有两个好处: a) 压缩是在内存中进行,所以写入map本地磁盘的数据就会变小,大大减少了本地IO次数 b) Reduce从每个map节点copy数据,也会明显降低网络传输的时间 补充:数据序列化其实效果会更好,无论是磁盘IO还是数据大小,都会明显的降低。 io.sort.mb 以MB为单位,默认100M,通常来看,这个值太小了 这个选项定义了map输出结果在内存占用buffer的大小,当buffer达到一定阈值,会启动一个后台线程来对buffer的内容进行排序,然后写入本地磁盘(一个spill文件) 在内存中的buffer如下图:(kvstart,kvend,kvindex为hadoop源码中操作buffer的变量) 根据map输出数据量的大小,可以适当的调整buffer的大小,注意是适当的调整,不是越大越好,假设内存无限大,io.sort.mb=1024(1G), 和io.sort.mb=300 (300M),前者未必比后者快,因为1G的数据排序一次和排序3次,每次300MB, 一定是后者快(分而治之的思想) io.sort.spill.percent 这个值就是上述buffer的阈值,默认是0.8,既80%,当buffer中的数据达到这个阈值,后台线程会起来对buffer中已有的数据进行排序,然后写入磁盘,此时map输出的数据继续往剩余的20% buffer写数据,如果buffer的剩余20%写满,排序还没结束,map task被block等待。 如果你确认map输出的数据基本有序(很少见),排序时间很短,可以将这个阈值适当调高,更理想的,如果你的map输出是有序的数据(基本不可能吧?),那么可以把buffer设的更大,阈值设置为1. Io.sort.factor 同时打开的文件句柄的数量,默认是10 当一个map task执行完之后,本地磁盘上(mapred.local.dir)有若干个spill文件,map task最后做的一件事就是执行merge sort,把这些spill文件合成一个文件(partition),有时候我们会自定义partition函数,就是在这个时候被调用的。 执行merge sort的时候,每次同时打开多少个spill文件,就是由io.sort.factor决定的。打开的文件越多,不一定merge sort就越快,所以也要根据数据情况适当的调整。 补充:merge排序的结果是两个文件,一个是index,另一个是数据文件,index文件记录了每个不同的key在数据文件中的偏移量(这就是partition) 提高Reduce的执行效率,除了在Hadoop框架方面的优化,重点还是在代码逻辑上的优化!比如:对Reduce接受到的value可能有重复的,此时如果用Java的Set或者STL的Set来达到去重的目的,那么这个程序不是扩展良好的(non-scalable),受到数据量的限制,当数据膨胀,内存势必会溢出? Io.sort.mb/io.sort.factor/ io.sort.spill.percent 其作用和Map阶段的作用一样,都是控制排序时使用内存的大小、句柄数量、阈值大小 mapred.reduce.parallel.copies Reduce copy数据的线程数量,默认值是5 Reduce到每个完成的Map Task copy数据(通过RPC调用),默认同时启动5个线程到map节点取数据。这个配置还是很关键的,如果你的map输出数据很大,有时候会发现map早就100%了,reduce一直在1% 2%。。。。。。缓慢的变化,那就是copy数据太慢了,5个线程copy 10G的数据,确实会很慢,这时就要调整这个参数了,但是调整的太大,又会事半功倍,容易造成集群拥堵,所以 Job tuning的同时,也是个权衡的过程,你要熟悉你的数据! mapred.job.shuffle.input.buffer.percent 当指定了JVM的堆内存最大值以后,上面这个配置项就是Reduce用来存放从Map节点取过来的数据所用的内存占堆内存的比例,默认是0.7,既70%,通常这个比例是够了,但是我们讨论的还是大数据的情况,所以这个比例还是小了一些,0.8-0.9之间比较合适。(前提是你的reduce函数不会疯狂的吃掉内存) mapred.job.shuffle.merge.percent(默认值0.66) mapred.inmem.merge.threshold(默认值1000) 这是两个阈值的配置项,第一个指的从Map节点取数据过来,放到内存,当达到这个阈值之后,后台启动线程(通常是Linux native process)把内存中的数据merge sort,写到reduce节点的本地磁盘; 第二个指的是从map节点取过来的文件个数,当达到这个个数之后,也进行merger sort,然后写到reduce节点的本地磁盘;这两个配置项第一个优先判断,其次才判断第二个thresh-hold。 从实际经验来看,mapred.job.shuffle.merge.percent默认值确实太小了,完全可以设置到0.8左右;第二个默认值1000,完全取决于map输出数据的大小,如果map输出的数据很大,默认值1000反倒不好,应该小一些,如果map输出的数据不大(light weight),可以设置2000或者以上,都没问题。 大规模数据处理是云计算平台的挑战,涉及的技术难点很多: 并行优化 海量存储(HDFS存在诸多限制)【NoSQL】 大规模数据不仅仅是用来静态的处理,怎么样动起来?比如实时查询、实时更新、状态跟踪(数据的生命周期),目前开源社区的NoSQL技术还没有做到,或者很好的达到这些要求,这也是今后海量存储系统面临的技术难点。Job Tracker Related
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包括:源程序工程文件、Proteus仿真工程文件、论文材料、配套技术手册等 1、采用51单片机作为主控; 2、采用AD0809(仿真0808)检测"PH、氨、亚硝酸盐、硝酸盐"模拟传感; 3、采用DS18B20检测温度; 4、采用1602液晶显示检测值; 5、检测值同时串口上传,调试助手监看; 6、亦可通过串口指令对加热器、制氧机进行控制;
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适用于空手道训练和测试场景
内容概要:本文介绍了金牌音乐作词大师的角色设定、背景经历、偏好特点、创作目标、技能优势以及工作流程。金牌音乐作词大师凭借深厚的音乐文化底蕴和丰富的创作经验,能够为不同风格的音乐创作歌词,擅长将传统文化元素与现代流行文化相结合,创作出既富有情感又触动人心的歌词。在创作过程中,会严格遵守社会主义核心价值观,尊重用户需求,提供专业修改建议,确保歌词内容健康向上。; 适合人群:有歌词创作需求的音乐爱好者、歌手或音乐制作人。; 使用场景及目标:①为特定主题或情感创作歌词,如爱情、励志等;②融合传统与现代文化元素创作独特风格的歌词;③对已有歌词进行润色和优化。; 阅读建议:阅读时可以重点关注作词大师的创作偏好、技能优势以及工作流程,有助于更好地理解如何创作出高质量的歌词。同时,在提出创作需求时,尽量详细描述自己的情感背景和期望,以便获得更贴合心意的作品。
linux之用户管理教程.md
包括:源程序工程文件、Proteus仿真工程文件、配套技术手册等 1、采用51/52单片机作为主控芯片; 2、采用1602液晶显示设置及状态; 3、采用L298驱动两个电机,模拟机械臂动力、移动底盘动力; 3、首先按键配置-待搬运物块的高度和宽度(为0不能开始搬运); 4、按下启动键开始搬运,搬运流程如下: 机械臂先把物块抓取到机器车上, 机械臂减速 机器车带着物块前往目的地 机器车减速 机械臂把物块放下来 机械臂减速 机器车回到物块堆积处(此时机器车是空车) 机器车减速 蜂鸣器提醒 按下复位键,结束本次搬运
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内容概要:本文详细介绍了光伏并网逆变器的全栈开发资料,涵盖了从硬件设计到控制算法的各个方面。首先,文章深入探讨了功率接口板的设计,包括IGBT缓冲电路、PCB布局以及EMI滤波器的具体参数和设计思路。接着,重点讲解了主控DSP板的核心控制算法,如MPPT算法的实现及其注意事项。此外,还详细描述了驱动扩展板的门极驱动电路设计,特别是光耦隔离和驱动电阻的选择。同时,文章提供了并联仿真的具体实现方法,展示了环流抑制策略的效果。最后,分享了许多宝贵的实战经验和调试技巧,如主变压器绕制、PWM输出滤波、电流探头使用等。 适合人群:从事电力电子、光伏系统设计的研发工程师和技术爱好者。 使用场景及目标:①帮助工程师理解和掌握光伏并网逆变器的硬件设计和控制算法;②提供详细的实战经验和调试技巧,提升产品的可靠性和性能;③适用于希望深入了解光伏并网逆变器全栈开发的技术人员。 其他说明:文中不仅提供了具体的电路设计和代码实现,还分享了许多宝贵的实际操作经验和常见问题的解决方案,有助于提高开发效率和产品质量。
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