http://blog.csdn.net/aijiudu/article/details/72353510 废话不说直接来一张图如下: 从JVM的角度看Map和Reduce Map阶段包括: 第一读数据:从HDFS读取数据 1.问题:读取数据产生多少个Mapper?? Mapper数据过大的话,会产生大量的小文件,由于Mapper是基于虚拟机的,过多的Mapper创建和初始化及关闭虚拟机都会消耗大量的硬件资源: Mapper数太小,并发度过小,Job执行时间过长,无法充分利用分布式硬件资源: 2…

本文基于hadoop2.x架构详细描述了mapreduce的执行过程,包括partition,combiner,shuffle等组件以及yarn平台与mapreduce编程模型的关系. mapreduce的简介和优点 mapreduce是一个分布式运算程序的编程框架,是hadoop数据分析的核心. mapreduce的核心思想是将用户编写的逻辑代码和架构中的各个组件整合成一个分布式运算程序,实现一定程序的并行处理海量数据,提高效率. 海量数据难以在单机上处理,而一旦将单机版程序扩展到集群上进行分…

Hadoop 越来越火, 围绕Hadoop的子项目更是增长迅速, 光Apache官网上列出来的就十几个, 但是万变不离其宗, 大部分项目都是基于Hadoop common MapReduce 更是核心中的核心.那么到底什么是MapReduce, 它具体是怎么工作的呢? 关于它的原理, 说简单也简单, 随便画个图喷一下Map 和 Reduce两个阶段似乎就完了. 但其实这里面还包含了Sort, Partition, Shuffle, Combine, Merge等子阶段,尤其是Shuffle, 很…

1.JVM(java virtual mechinal) ()JVM有完善的硬件架构,如处理器.堆栈.寄存器当,还具有相应的指令系统. ()JVM的主要工作时解释自己的指令集(即字节码),并映射到本地的cpu的指令集或OS系统调用. 2.JVM虚拟机主要有堆.栈.本地方法栈.方法区组成 注:()堆和栈都是一种数据项按序排列的数据结构,只能在一端对数据项进行插入和删除. ()在单片机应用中,堆栈是个特殊的存储区,主要功能是暂时存放数据和地址,通常用来保护端点和现场. ()堆.队列,先进先出. ()…

http://www.jb51.net/article/70530.htm 七.MySQL数据库Schema设计的性能优化高效的模型设计 适度冗余-让Query尽两减少Join 大字段垂直分拆-summary表优化 大表水平分拆-基于类型的分拆优化 统计表-准实时优化 合适的数据类型 微博句法树库\微博语料库 [点击进入] 电话:010-82537021微博句法树库.语料库. 知识库数据,平行语料库. 查 看       时间存储格式总类并不是太多,我们常用的主要就是DATETIME,DATE和…

1.查询的模糊匹配 尽量避免在一个复杂查询里面使用 LIKE '%parm1%'—— 红色标识位置的百分号会导致相关列的索引无法使用,最好不要用. 解决办法: 其实只需要对该脚本略做改进,查询速度便会提高近百倍.改进方法如下: a.修改前台程序——把查询条件的供应商名称一栏由原来的文本输入改为下拉列表,用户模糊输入供应商名称时,直接在前台就帮忙定位到具体的供应商,这样在调用后台程序时,这列就可以直接用等于来关联了. b.直接修改后台——根据输入条件,先查出符合条件的供应商,并把相关记录保存在一个…

1.查询的模糊匹配  尽量避免在一个复杂查询里面使用 LIKE '%parm1%'—— 红色标识位置的百分号会导致相关列的索引无法使用,最好不要用. 解决办法: 其实只需要对该脚本略做改进,查询速度便会提高近百倍.改进方法如下: a.修改前台程序——把查询条件的供应商名称一栏由原来的文本输入改为下拉列表,用户模糊输入供应商名称时,直接在前台就帮忙定位到具体的供应商,这样在调用后台程序时,这列就可以直接用等于来关联了. b.直接修改后台——根据输入条件,先查出符合条件的供应商,并把相关记录保存在一…

my.ini分为两块:Client Section和Server Section.   Client Section用来配置MySQL客户端参数.   要查看配置参数可以用下面的命令: show variables like '%innodb%'; # 查看innodb相关配置参数 show status like '%innodb%'; # 查看innodb相关的运行时参数(比如当前正在打开的表的数量,当前已经打开的表的数量) show global status like 'open%tab…

本文转自 http://www.cnblogs.com/npumenglei/ .... 先创建两个文本文件, 作为我们例子的输入: File 1 内容: My name is Tony My company is pivotal File 2 内容: My name is Lisa My company is EMC 1. 第一步, Map 顾名思义, Map 就是拆解. 首先我们的输入就是两个文件, 默认情况下就是两个split, 对应前面图中的split 0, split 1 两个spli…

原文地址:Hadoop Mapreduce分区.分组.二次排序过程详解[转]作者: 徐海蛟 教学用途 1.MapReduce中数据流动   (1)最简单的过程:  map - reduce   (2)定制了partitioner以将map的结果送往指定reducer的过程: map - partition - reduce   (3)增加了在本地先进性一次reduce(优化)过程: map - combin(本地reduce) - partition -reduce2.Mapreduce中Par…