mapreduce源码解析以及优化

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http://blog.csdn.net/wisgood/article/details/8793483 优化 http://blog.csdn.net/wisgood/article/details/8789906 集群的优化 1.合理分配map和reduce任务的数量(单个节点上map任务.reduce任务的最大数量) 2.其他配置 io.file.buffer.size hadoop访问文件的IO操作都需要通过代码库.因此,在很多情况下,io.file.buffer.size都被用来设置缓…

MapReduce中一次reduce方法的调用中key的值不断变化分析及源码解析

摘要:mapreduce中执行reduce(KEYIN key, Iterable<VALUEIN> values, Context context),调用一次reduce方法,迭代value集合时,发现key的值也是在不断变化的,这是因为key的地址在内部会随着value的迭代而不断变化. 序:我们知道reduce方法每执行一次,里面我们会通过for循环迭代value的迭代器.如果key是bean的时候,for循环里面value值变化的同时我们的bean值也是会跟随着变化,调用reduce方…

TiKV 源码解析系列 - Raft 的优化

本系列文章主要面向 TiKV 社区开发者,重点介绍 TiKV 的系统架构,源码结构,流程解析.目的是使得开发者阅读之后,能对 TiKV 项目有一个初步了解,更好的参与进入 TiKV 的开发中.本文是本系列文章的第六章节.重点介绍 TiKV 中 Raft 的优化. 在分布式领域,为了保证数据的一致性,通常都会使用 Paxos 或者 Raft 来实现.但 Paxos 以其复杂难懂著称,相反 Raft 则是非常简单易懂,所以现在很多新兴的数据库都采用 Raft 作为其底层一致性算法,包括我们的 TiK…

MapReduce之提交job源码分析 FileInputFormat源码解析

MapReduce之提交job源码分析 job 提交流程源码详解 //runner 类中提交job waitForCompletion() submit(); // 1 建立连接 connect(); // 1)创建提交 job 的代理 new Cluster(getConfiguration()); // (1)判断是本地 yarn 还是远程 initialize(jobTrackAddr, conf); // 2 提交 job submitter.submitJobInternal(Job.…