shuffle机制 1:每个map有一个环形内存缓冲区,用于存储任务的输出.默认大小100MB(io.sort.mb属性),一旦达到阀值0.8(io.sort.spill.percent),一个后台线程把内容写到(spill)磁盘的指定目录(mapred.local.dir)下的新建的一个溢出写文件. 2:写磁盘前,要partition,sort.如果有combiner,combine排序后数据. 3:等最后记录写完,合并全部溢出写文件为一个分区且排序的文件. 4:Reducer通过Http方式…

InputFormat主要用于描述输入数据的格式(我们只分析新API,即org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.InputFormat),提供以下两个功能: (1)数据切分:按照某个策略将输入数据切分成若干个split,以便确定MapTask个数以及对应的split: (2)为Mapper提供输入数据:读取给定的split的数据,解析成一个个的key/value对,供mapper使用. InputFormat有两个比较重要的方法:(1)List<InputSp…

对于大数据计算框架而言,Shuffle阶段的设计优劣是决定性能好坏的关键因素之一.本文将介绍目前Spark的shuffle实现,并将之与MapReduce进行简单对比.本文的介绍顺序是:shuffle基本概念,MapReduce Shuffle发展史以及Spark Shuffle发展史. (1)  shuffle基本概念与常见实现方式 shuffle,是一个算子,表达的是多对多的依赖关系,在类MapReduce计算框架中,是连接Map阶段和Reduce阶段的纽带,即每个Reduce Task从每…

1.Mapreduce的shuffle机制: Mapreduce中,map阶段处理的数据如何传递给Reduce阶段,是mapreduce框架中最关键的一个流程,这个流程就叫shuffle 将maptask处理后的输出结果数据,分发给reducetask,并在分发的过程中,对数据按key进行了分区和排序 MapReduce程序的执行过程分为两个阶段:Mapper阶段和Reducer阶段. 1.MapReduce的Map阶段: 1.1.从HDFS读取数据: 由FileInputFormat实现类的g…

IP分片和TCP分片 MTU和MSS(转) 访问原文:http://blog.csdn.net/keyouan2008/article/details/5843388 1,MTU(Maximum Transmission Unit,MTU),最大传输单元 (1)以太网和802.3对数据帧的长度都有一个限制,其最大 值分别是1500和1492个字节.链路层的这个特性称作MTU.不同类型的网络大多数都有一个上限.如果IP层有一个数据要传,且数据的长度比链路层的 MTU还大,那么IP层就要进行分片(f…

Shuffle过程主要分为Shuffle write和Shuffle read两个阶段,2.0版本之后hash shuffle被删除,只保留sort shuffle,下面结合代码分析: 1.ShuffleManager Spark在初始化SparkEnv的时候,会在create()方法里面初始化ShuffleManager // Let the user specify short names for shuffle managers val shortShuffleMgrNames = Map…

Shuffle机制 Mapreduce确保每个reducer的输入都是按键排序的.系统执行排序的过程(Map方法之后,Reduce方法之前的数据处理过程)称之为Shuffle. partition分区 Partition分区流程处于Mapper数据属于初到环形缓冲区时进行,此时会将通过Partition分区获取到的每一行key-value对应的分区值计入环形缓冲流的左. 问题引出 要求将统计结果按照条件输出到不同文件中(分区).比如:将统计结果按照手机归属地不同省份输出到不同文件中(分区) 分区…

表分片 表分片通常也被称为分表,散表. 当某张表的数据量很大时,sql执行效率都会变低,这时通常会把大表拆分成多个小表,以提高sql执行效率. 我们将这种大表拆分成多个小表的策略称之为表分片. 先来看一段mango框架中表分片的代码: @DB(table = "t_order") @Sharding(tableShardingStrategy = TableShardingOrderDao.OrderTableShardingStrategy.class) public interfa…

13.4 横向扩展带来性能提升 很多NoSQL系统都是基于键值模型的,因此其查询条件也基本上是基于键值的查询,基本不会有对整个数据进行查询的时候.由于基本上所有的查询操作都是基本键值形式的,因此分片通常也基于数据的键来做:键的一些属性会决定这个键值对存储在哪台机器上.下面我们将会对hash分片和范围分片两种分片方式进行描述. 3.4.2 通过协调器进行数据分片 由于CouchDB专注于单机性能,没有提供类似的横向扩展方案,于是出现了两个项目:Lounge 和 BigCouch,他们通过提供一个p…

1 应用场景 这篇来说下mycat中自带的er关系分片,所谓er关系分片即可以理解为有关联关系表之间数据分片.类似于订单主表与订单详情表间的分片存储规则. 本文所说的er分片分为两种: a. 依据主键进行数据分片,验证发现主表数据保存在第1个datanode中,子表数据根据分片规则存储. b. 依据分片关键字段进行分片,验证发现主表与子表根据分片规则存储,且保存在相同的分片内. 接下来,可以下实际配置与数据验证 2 环境说明 参考  <MyCat 学习笔记>第六篇.数据分片 之 按月数据分片 …