一.先看简单理解 对于hadoop的map端配置项"mapreduce.task.io.sort.mb"和"mapreduce.map.sort.spill.percent"应该都比较熟悉了,如图解释(http://hadoop.apache.org/docs/current/hadoop-mapreduce-client/hadoop-mapreduce-client-core/MapReduceTutorial.html): 翻译成汉语的解释也有不少,随便粘一个…

下午对着源码看陆喜恒. Hadoop实战(第2版)6.4.1  (Shuffle和排序)Map端,发现与Hadoop 1.2.1的源码有些出入.下面作个简单的记录,方便起见,引用自书本的语句都用斜体表示. 依书本,从MapTask.java开始.这个类有多个内部类: 从书的描述可知,collect()并不在MapTask类,而在MapOutputBuffer类,其函数功能是 1.定义输出内存缓冲区为环形结构2.定义输出内存缓冲区内容到磁盘的操作 在collect函数中将缓冲区的内容写出时会调用s…

package com.bank.service; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import org.apache.hadoop.conf.Configured;import org.apache.hadoop.fs.Path;import org.apache.hadoop.io.LongWritable;import org.apache.hadoop.io.NullWrita…

  最近在项目中开展重构活动,对Map端内存尽量要省一些,当前的系统中Map端内存最高占用大概3G左右(设置成2G时会导致Java Heap OOM).虽然个人觉得占用不算多,但是显然这样的结果想要试图去说服一些对内存占用非常挑剔的C++程序员们理由还是不够,于是便通过一定的方式对内存的占用进行了分析,刨根问底.   关于运行时内存占用可以参考文章:http://brandnewuser.iteye.com/blog/2113828, 这里采用的是简单的方式,通过反射将内存MemoryCount…

hadoop的压缩解压缩 hadoop对于常见的几种压缩算法对于我们的mapreduce都是内置支持,不需要我们关心.经过map之后,数据会产生输出经过shuffle,这个时候的shuffle过程特别需要消耗网络资源,它传输的数据量越少,对作业的运行时间越有意义,在这种情况下,我们可以对输出进行一个压缩.输出压缩之后,reducer就要接收,然后再解压,reducer处理完之后也需要做输出,也可以做压缩.对于我们程序而言,输入的压缩是我们原来的,不是程序决定的,因为输入源就是这样子,reduce…

1.Map端的Combiner. 通过单词计数WordCountApp.java的例子,如何在Map端设置Combiner... 只附录部分代码: /** * 以文本 * hello you * hello me * 为例子. * map方法调用了两次,因为有两行 * k2 v2 键值对的数量有几个? * 有4个.有四个单词. * * 会产生几个分组? * 产生3个分组. * 有3个不同的单词. * */ public class WordCountApp { public static voi…

怪异现象:数据量不大,且不是Reduce端OOM,是Map端OOM Map Task运行的时候数据流中包含了非法字符例如:EOF.NOP等东西,导致BufferedReader读取和StreamDecoder解码出错, 进一步导致了OOM,需要剔除这些记录,可以通过length来限制. PS:当然,这只是Map 端OOM出现的其中一种原因,仅供参考.…

Hadoop基础-Map端链式编程之MapReduce统计TopN示例 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.项目需求 对“temp.txt”中的数据进行分析,统计出各个年份(第15~19列)总排行前十的最高气温(第87~92列),由于博客园无法上传大文件的文本,因此我把该文本的内容放在博客园的另一个链接了(需要的戳我).,如果网页打不开的话也就可以去百度云盘里下载副本,链接:链接:https://pan.baidu.com/s/12aZFcO2XoegUGMAb…

目前集群上某台机器卡住导致出现大量的Map端任务FAIL,当定位到具体的机器上时,无法ssh或进去后terminal中无响应,退出的相关信息如下: [hadoop@xxx ~]$ Received disconnect from xxx: Timeout, your session not responding. 任务执行失败的错误日志: AttemptID:attempt_1413206225298_24177_m_000001_0 Timed out after 1200 secsConta…

Map任务的不均匀性 最近发现Map端数据越来越不均匀,而处理输入的数据,写到本地磁盘的数据量都差不多,我们随便拿出来两个attempt任务(当前map数量为64个),33和45,33的counter: 下面是000045的Counter数据 可以看出Counter中的数据也是差不多,但是CPU时间以及GC时间相差比较大(实际上以ms为单位,也就相差不太大),CPU时间相差5分钟左右,我们对map端执行的每段数据进行标记: [INFO] 2014-10-19 19:17:19 : current…

可以参考侯捷编著的<STL源码剖析> STL 中的map 与 hash_map的理解 1.STL的map底层是用红黑树存储的,查找时间复杂度是log(n)级别: 2.STL的hash_map底层是用hash表存储的,查询时间复杂度是常数级别: 3.什么时候用map,什么时候用hash_map? 这个要看具体的应用,不一定常数级别的hash_map一定比log(n)级别的map要好,hash_map的hash函数以及解决地址冲突等都要耗时,而且众所周知hash表是以空间效率来换时间效率的,因而h…

map端的join算法,适用于小表join大表的时候,一次性把小表的数据全部装载到内存当中来: 代码: MapJoinMain: package cn.itcast.demo5.mapJoin; import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import org.apache.hadoop.conf.Configured;import org.apache.hadoop.filecache.DistributedCache;import org.apac…

1.Map端Join解决数据倾斜   1.Mapreduce中会将map输出的kv对,按照相同key分组(调用getPartition),然后分发给不同的reducetask 2.Map输出结果的时候调用了Partitioner组件(返回分区号),由它决定将数据放到哪个区中,默认的分组规 则为:根据key的hashcode%reducetask数来分发,源代码如下: public class HashPartitioner<K, V> extends Partitioner<K, V&g…

測试hadoop版本号:2.4  Map端聚合的应用场景:当我们仅仅关心全部数据中的部分数据时,而且数据能够放入内存中. 使用的优点:能够大大减小网络数据的传输量,提高效率: 一般编程思路:在Mapper的map函数中读入全部数据,然后加入到一个List(队列)中.然后在cleanup函数中对list进行处理.输出我们关系的少量数据. 实例: 在map函数中使用空格分隔每行数据.然后把每一个单词加入到一个堆栈中,在cleanup函数中输出堆栈中单词次数比較多的单词以及次数. package fz…

首先要推荐一下:http://www.alidata.org/archives/1470 阿里的大牛在上面的文章中比较详细的介绍了shuffle过程中mapper和reduce的每个过程,强烈推荐先读一下. 不过,上文没有写明一些实现的细节,比如:spill的过程,mapper生成文件的 partition是怎么做的等等,相信有很多人跟我一样在看了上面的文章后还是有很多疑问,我也是带着疑问花了很久的看了cdh4.1.0版本 shuffle的逻辑,整理成本文,为以后回顾所用. 首先用一张图展示下m…

一直对书和各种介绍不太满意, 终于看到一篇比较好的了,迅速转载. 首先要推荐一下:http://www.alidata.org/archives/1470 阿里的大牛在上面的文章中比较详细的介绍了shuffle过程中mapper和reduce的每个过程,强烈推荐先读一下. 不过,上文没有写明一些实现的细节,比如:spill的过程,mapper生成文件的 partition是怎么做的等等,相信有很多人跟我一样在看了上面的文章后还是有很多疑问,我也是带着疑问花了很久的看了cdh4.1.0版本 shu…

因为工作需要,需要进一步了解移动端的开发,遂返回复习移动端的知识点,在开始学习之前,产生了疑惑WEB APP .Native APP .Hybrid APP.React Native.Uniapp.H5这些东西到底是什么?感觉是那么熟悉,单词拆分开每一个都认识,但是合在一起就完全不知道什么意思了,遂自行百度查询,自己解自己的惑吧. 个人博客,理解不具权威性. 一.WEB APP 通俗的理解,WEB APP 即为使用HTML.CSS.JS三大前端基础进行开发的WEB APP,是基于浏览器进行运行使…

序:map客户端使用jdbc向数据库发送查询语句,将会拿到所有数据到map的客户端,安装jdbc的原理,数据全部缓存在内存中,但是内存没有出现爆掉情况,这是因为1.3以后,对jdbc进行了优化,改进jdbc内部原理,将数据写入磁盘存储了. 原文和作者一起讨论: http://www.cnblogs.com/intsmaze/p/6775034.html 微信:intsmaze Sqoop是apache旗下一款"Hadoop和关系数据库服务器之间传送数据"的工具.Sqoop架构非常简单,…

3 3 3 2 3 1 2 2 2 1 1 1 -----------------期望输出 1 1 2 1 2 2 3 1 3 2 3 3 将以上数据进行排序,排序规则是:按照第一列升序排序,如果第一列数值相同,则按照第二列升序排序. 但是默认情况下结果是: 1 1 2 2 2 1 3 3 3 2 3 1 即默认情况下只有第一列参加排序,第二列并不参加,即原来的v2不能参与排序,想达到目标必须自定义类,该类必须将原来的k2和v2封装到一个类中,作为新的k2必须实现一个接口implements W…

转自https://blog.csdn.net/wynjauu/article/details/78741093 假如我们有这样一个需求给定单词列表["Hello","World"],你想要返回列表["H","e","l", "o","W","r","d"], 对于这样的需求,我们可能想到的第一个版本可能是这样子的: words…

rem——更好的适配移动端.这个单位我一直想弄个究竟,今天终于看了个差不多.看了很多的博客.心中总算有自己的想法.(还有vh,vw这里我这个小白还没有弄明白就先不写了.) 1.rem可以在html,body下设置font-size的大小,然后根据 根元素的大小来进行兑换.eg:根元素大小设置为:font-size:100px:有一个div宽度为50px,这样就可以写成——width:0.5rem. 2.一般移动端的设计图为640px/750px 因为手机额dpr为2.只有苹果的plus为3,并且…

package my.hadoop.hdfs.mapreduceJoin; import java.io.BufferedReader; import java.io.FileInputStream; import java.io.IOException; import java.io.InputStreamReader; import java.net.URI; import java.net.URISyntaxException; import java.util.HashMap; impo…

假如我们有这样一个需求给定单词列表["Hello","World"],你想要返回列表["H","e","l", "o","W","r","d"],对于这样的需求,我们可能想到的第一个版本可能是这样子的: words.stream() .map(word -> word.split("")) .disti…

示例 /* 大端与小端对齐 说明: 1.对于arm, intel这种x86架构的复杂指令cpu,整数在内存中是 倒着存放的,低地址放低位,高地址放高位,称之为小端对齐 2.对于linux服务器的cpu,更多是采用大端对齐的方式存放整数 */ #include <stdio.h> int main(int argc, char *argv[]) { /* 十六进制整型变量n1,内存占4个字节32位 */ int n1 = 0x12345678; /* %p用来显示一个内存地址,&n1代表…

C 为:Consumer.Client,我们每天都在接触C端产品,为消费者.个人用户或终端用户,比如:微信.头条.抖音.美团等等. B 为:Business,作为职场人士也会经常接触B端产品,通常为企业或商家为工作或商业目的而使用的系统型软件.工具或平台,最常见的就是报销系统,基本每个职场人士都会用到. C端产品的本质都有一个核心的功能,例如:音乐类app有听音乐的功能,游戏类app的核心功能就是游戏.其他的功能都是附加的,没有这些附加功能虽然用户体验感会降低,但并不会影响产品的核心功能. B端…

http://blog.csdn.net/u011239443/article/details/56843264 在<深入理解Spark 2.1 Core (九):迭代计算和Shuffle的原理与源代码分析 >我们解说了.以传统Hadoop MapReduce相似的从HDFS中读取数据,再到rdd.HadoopRDD.compute便能够调用函数f,即map中的函数的过程.在<深入理解Spark 2.1 Core (十):Shuffle map端的原理与源代码分析>我们深入解说了s…

Linux 操作系统和驱动程序运行在内核空间,应用程序运行在用户空间,两者不能简单地使用指针传递数据,因为Linux使用的虚拟内存机制,用户空间的数据可能被换出,当内核空间使用用户空间指针时,对应的数据可能不在内存中. Linux内核地址映射模型 x86 CPU采用了段页式地址映射模型.进程代码中的地址为逻辑地址,经过段页式地址映射后,才真正访问物理内存. 段页式机制如下图. Linux内核地址空间划分 通常32位Linux内核地址空间划分0~3G为用户空间,3~4G为内核空间.注意这里是32位…

6.2 诊断性能瓶颈 有的时候作业的执行时间会长得惊人.想靠猜也是很难猜对问题在哪.这一章中将介绍如何界定问题,找到根源.涉及的工具中有的是Hadoop自带的,有的是本书提供的. 系统监控和Hadoop任务 在Hadoop的0.20.x版本中,并没有提供MapReduce任务的CPU和内存的性能指标的抽取方法.不过在0.22版本中,CPU和内存性能指标将会被写道作业的历史信息文件中.并且可以通过Hadoop的用户界面来查看这些. 6.2.1 理解MapReduce作业性能的影响因子 从大的方面来…

转自:http://www.cnblogs.com/wuchanming/p/4360277.html Linux 操作系统和驱动程序运行在内核空间,应用程序运行在用户空间,两者不能简单地使用指针传递数据,因为Linux使用的虚拟内存机制,用户空间的数据可能被换出,当内核空间使用用户空间指针时,对应的数据可能不在内存中. Linux内核地址映射模型 x86 CPU采用了段页式地址映射模型.进程代码中的地址为逻辑地址,经过段页式地址映射后,才真正访问物理内存. 段页式机制如下图. Linux内核地…

所谓集合,就是和数组类似——一组数据.java中提供了一些处理集合数据的类和接口,以供我们使用. 由于数组的长度固定,处理不定数量的数据比较麻烦,于是就有了集合. 以下是java集合框架(短虚线表示接口,长虚线表示抽象类,实线表示类,箭头表示实现接口或者继承)(在网络上找的图,不知道原作者,侵权请联系我删除)(总之,关系很复杂,所以不用记得这个图,只是用来吓吓人而已的). 下面贴上个人理解之精简版之Collection(集)和Map(地图?暂且这么理解吧),话说思维导图蛮好用,以下是两幅思维导图…