大数据技术栈在当下已经是比较成熟的了,Hadoop 作为大数据存储的基石,其重要程度不言而喻,作为一个想从 java 后端转向大数据开发的程序员来说,打好 Hadoop 基础,就相当于夯实建造房屋的地基,本文以上图结构为基本,旨在帮助大家快速了解 Hadoop 运行机制. HDFS 篇 HDFS就是大家熟知的分布式存储的文件系统,它包括 3 个组件,结构如下图: NameNode 相当于 Master 节点,它是管理者: DataNode 是 Slave,是执行实际操作的节点: Secondry

1.MRv2结构—Yarn模式运行机制 Client---客户端提交任务 ResourceManager---资源管理 ---Scheduler调度器-资源分配Containers ----在Yarn中有三种调度器可以选择:FIFO Scheduler先进先出调度器 ,Capacity Scheduler容量调度器,FairS cheduler公平调度器. FIFO Scheduler把应用按提交的顺序排成一个队列,这是一个先进先出队列,在进行资源分配的时候,先给队列中最头上的应用进行分配资源,

1.什么是大数据 基本概念 在互联网技术发展到现今阶段,大量日常.工作等事务产生的数据都已经信息化,人类产生的数据量相比以前有了爆炸式的增长,以前的传统的数据处理技术已经无法胜任,需求催生技术,一套用来处理海量数据的软件工具应运而生,这就是大数据! 换个角度说,大数据是: 1.有海量的数据 2.有对海量数据进行挖掘的需求 3.有对海量数据进行挖掘的软件工具(hadoop.spark.storm.flink.tez.impala......) 大数据在现实生活中的具体应用 电商推荐系统:基于海量的

想要理解JavaScript的运行机制,需要分别深刻理解以下几个点: · JavaScript的单线程机制 · 任务队列(同步任务和异步任务) · 事件和回调函数 · 定时器 · Event Loop(事件循环) 一.JavaScript是单线程的? JavaScript语言的一大特点就是单线程,所谓单线程,是指在JS引擎中负责解释和执行JavaScript代码的线程只有一个.也就是说,同一个时间只能做一件事,不妨叫它主线程.但是实际上还存在其他的线程.例如:处理AJAX请求的线程.处理DOM事

在深入学习ASP.NET之前,首先需要先了解一下ASP.NET的页面运行机制: 浏览以下内容需要对ASP.NET管道有一定的了解,附上很不错的几个链接: 选择HttpHandler还是HttpModule? HttpModule的作用 HttpHandler与HttpModule的用处与区别 当第一次访问页面时,页面请求首先依次经过HttpHandler和HttpModule的处理,服务器接收到HttpHandler的请求后将跳转到需要访问的页面,然后ASP.NET Engine负责找到这个页面

一.RPC基础概念 1.1 RPC的基础概念 RPC,即Remote Procdure Call,中文名:远程过程调用: (1)它允许一台计算机程序远程调用另外一台计算机的子程序,而不用去关心底层的网络通信细节,对我们来说是透明的.因此,它经常用于分布式网络通信中. RPC协议假定某些传输协议的存在,如TCP或UDP,为通信程序之间携带信息数据.在OSI网络通信模型中,RPC跨越了传输层和应用层.RPC使得开发包括网络分布式多程序在内的应用程序更加容易. (2)Hadoop的进程间交互都是通过R

Hadoop中的MapReduce是一个使用简单的软件框架,基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个机器组成的大型集群上,并且以一种可靠容错并行处理TB级别的数据集. 一个MapReduce作业(job)通常会把输入的数据集切分为若干独立的数据块,由Map任务并行处理它们.框架会对map函数的输出先进行排序,然后把结果输入 给Reduce任务.通常作业的输入和输出都会被存储在文件系统中.整个框架负责任务的调度和和监控,以及重新执行已经失败的任务. 通常,MapReduce框架和分布式文件系统是运

详见:http://blog.yemou.net/article/query/info/tytfjhfascvhzxcyt243 谈mapreduce运行机制,可以从很多不同的角度来描述,比如说从mapreduce运行流程来讲解,也可以从计算模型的逻辑流程来进行讲解,也许有些深入理解了mapreduce运行机制还会从更好的角度来描述,但是将mapreduce运行机制有些东西是避免不了的,就是一个个参入的实例对象,一个就是计算模型的逻辑定义阶段,我这里讲解不从什么流程出发,就从这些一个个牵涉的对象

前几章我们介绍了 Hadoop 的 MapReduce 和 HDFS 两大组件,内容比较基础,看完后可以写简单的 MR 应用程序,也能够用命令行或 Java API 操作 HDFS.但要对 Hadoop 做深入的了解,显然不够用.因此本章就深入了解一下 MapReduce 应用的运行机制,从而学习 Hadoop 各个组件之间如何配合完成 MR 作业.本章是基于 Hadoop YARN 框架介绍,YARN(Yet Another Resource Negotiator)是 Hadoop 的集群资源

.NET运行机制1 .NET程序被编译成什么形式的代码2 JIT是如何工作的3 简述程序集的加载机制4 如何配置程序集的版本策略 1 .NET程序被编译成什么形式的代码 .NET程序在编写完成后,会经过第一次编译.对于C#而言,无论是VS IDE还是其他任何间接方式,本质上都是执行编译器cse.exe来编译C#代码.在这次编译之后,程序会被编译成中间代码(IL),并且所有必须的元数据和程序集会被一起打包加载到文件头上.编译后的文件是一个标准的PE/COFF应用文件,该文件的最开始的部分包含了PE

前言 Google test是一款开源的白盒单元测试框架,据说目前在Google内部已在几千个项目中应用了基于该框架的白盒测试. 最近的工作是在搞一个基于gtest框架搭建的自动化白盒测试项目,该项目上线也有一段时间了,目前来说效果还是挺不错的. 侯捷先生在<STL源码剖析>中说过一句话:”会用STL,是一种档次.对STL原理有所了解,又是一个档次.追踪过STL源码又是一个档次.第三种档次的人用起STL来,虎虎生风之势绝非第一档次的人能够望其项背.“ 我认为使用一种框架时也是一样,只有当你知道

mapTask运行机制详解以及mapTask的并行度在mapTask当中,一个文件的切片大小使用默认值是128M,就是跟我们一个block块对应大小一样 MapTask运行的整个过程 背下来1.TextInputFormat读取数据2.调用map逻辑,默认是一个切片(就是一个block块)对应一个mapTask3.数据写入到环形缓冲区,默认环形缓冲区的大小是100M,换型缓冲区其实就是一个数组4.数据一直往环形缓冲区当中写,数据在环形缓冲区当中实现分区,排序,规约,分组等5.等到数据写到环形缓冲

1. 基础知识点图解 编程语言核心结构:变量.基本语法.分支.循环.数组.…… Java面向对象的核心逻辑:OOP.封装.继承.多态.接口…… 开发Java SE高级应用程序:异常.集合.I/O.多线程.反射机制.网络编程… 2. 各种语言对比 名称 适用对象 C 操作系统.嵌入式领域.数据库.服务器.单片机.编译器.Linux开发 C++  开发桌面软件.操作系统.图形处理.游戏.网站.搜索引擎.数据库 Java  Android平台应用.应用服务器程序.网站.嵌入式领域.大数据技术(包括Ha

MapReduce的核心运行机制概述: 一个完整的 MapReduce 程序在分布式运行时有两类实例进程: 1.MRAppMaster:负责整个程序的过程调度及状态协调 2.Yarnchild:负责 map 阶段的整个数据处理流程 3.Yarnchild:负责 reduce 阶段的整个数据处理流程 以上两个阶段 MapTask 和 ReduceTask 的进程都是 YarnChild,并不是说这 MapTask 和 ReduceTask 就跑在同一个 YarnChild 进行里 MapReduc

离线辅助系统概览: 1.概述: 在一个完整的大数据处理系统中,除了hdfs+mapreduce+hive组成分析系统的核心之外,还需要数据采集.结果数据导出. 任务调度等不可或缺的辅助系统,而这些辅助工具在hadoop生态体系中都有便捷的开源框架,如图所示: 1.1 Flume介绍: Flume是一个分布式.可靠.高可用的海量日志采集.聚合和传输的系统. Flume可以采集文件,socket数据包等各种形式源数据,又可以将采集到的数据输出到HDFS.hbase.hive.kafka等众多外 部存

一.经典MapReduce的作业运行机制 如下图是经典MapReduce作业的工作原理: 1.1 经典MapReduce作业的实体 经典MapReduce作业运行过程包含的实体: 客户端,提交MapReduce作业. JobTracker,协调作业的运行.JobTracker是一个Java应用程序,它的主类是JobTracker. TaskTracker,运行作业划分后的任务.TaskTracker是Java应用程序,它的主类是TaskTracker. 分布式文件系统(一般为HDFS),用来在其

简述hadoop安装步骤 安装步骤: 1.安装虚拟机系统,并进行准备工作(可安装- 一个然后克隆) 2.修改各个虚拟机的hostname和host 3.创建用户组和用户 4.配置虚拟机网络,使虚拟机系统之间以及和host主机之间可以通过 相互ping通. 5.安装jdk和配置环境变量,检查是否配置成功 6.配置ssh,实现节点间的无密码登录ssh node1/2指令验证时候成 功 7.master 配置hadoop,并将hadoop文件传输到node节点 8.配置环境变量,并启动hadoop,

一.Flink概述 1.基础简介 Flink是一个框架和分布式处理引擎,用于对无界和有界数据流进行有状态计算.Flink被设计在所有常见的集群环境中运行,以内存执行速度和任意规模来执行计算.主要特性包括:批流一体化.精密的状态管理.事件时间支持以及精确一次的状态一致性保障等.Flink不仅可以运行在包括YARN.Mesos.Kubernetes在内的多种资源管理框架上,还支持在裸机集群上独立部署.在启用高可用选项的情况下,它不存在单点失效问题. 这里要说明两个概念: 边界:无边界和有边界数据流,

这里给大家详细说一下Maven的运行机制,让大家不仅知其然,更知其所以然. 1.插件保存在哪里? 与我们所依赖的构件一样,插件也是基于坐标保存在我们的Maven仓库当中的.在用到插件的时候会先从本地仓库查找插件,如果本地仓库没有则从远程仓库查找插件并下载到本地仓库. 与普通的依赖构件不同的是,Maven会区别对待普通依赖的远程仓库与插件的远程仓库.前面提到的配置远程仓库只会对普通的依赖有效果.当Maven需要的插件在本地仓库不存在时是不会去我们以前配置的远程仓库查找插件的,而是需要有专门的插件远

深入理解JavaScript运行机制 前言 本文是写作在给团队新人培训之际,所以其实本文的受众是对JavaScript的运行机制不了解或了解起来有困难的小伙伴.也就是说,其实真正的原理和本文阐述的并不完全符合,就如中学课本和大学课本一样,大学老师会告诉你高中的一些东西是在某些理想情况下得到的结论,本文同理. 本文的目的是希望大家阅读之后能对JavaScript的运行机制有一个比较直观比较快的认识,但更重要的是自己动手实践,只有实践才能真正发现问题和得到提升:) 收到了大家的支持和反馈,非常感谢: