1.Partitioner 组件通过让 Map 对 Key 进行分区,从而将不同分区的 Key 交由不同的 Reduce 处理.Partition属于map端 2.分区的总数与任务的reduce任务数相同 partitioner定义:        partitioner的作用是将mapper 输出的key/value拆分为分片(shard),每个reducer对应一个分片.        默认情况下,partitioner先计算key的散列值(hash值).然后通过reducer个数执行取模运

在SQL Server中,为Partition Scheme多次指定Next Used,不会出错,最后一次指定的FileGroup是Partition Scheme的Next Used,建议,在执行Partition Split操作之前,都要为Partition Scheme指定Next Used. 但是,SQL Server是否提供metadata,查看Partiton Scheme是否指定Next Used FileGroup?答案是系统视图:sys.destination_data_spa

众所周知,Apache Kafka是基于生产者和消费者模型作为开源的分布式发布订阅消息系统(当然,目前Kafka定位于an open-source distributed event streaming platform),由Scala和Java编写. Kafka提供了类似于JMS的特性,但设计上又有很大区别,它不是JMS规范的实现,如Kafka允许多个消费者主动拉取数据,而在JMS中只有点对点模式消费者才会主动拉取数据. Kafka producer在向Kafka集群发送消息时,需要指定top

福利 => 每天都推送 欢迎大家,关注微信扫码并加入我的4个微信公众号:   大数据躺过的坑      Java从入门到架构师      人工智能躺过的坑         Java全栈大联盟        每天都有大量的学习视频资料和精彩技术文章推送... 人生不易,唯有努力.        百家号 :九月哥快讯               快手号:  jiuyuege         不多说,直接上干货! 从博客分为Spark编程模型(上).Spark编程模型(中)和Spark编程模型(下).

本文转之Pivotal的一个工程师的博客.觉得极好.   作者本人经常在StackOverflow上回答一个关系Spark架构的问题,发现整个互联网都没有一篇文章能对Spark总体架构进行很好的描述,作者可怜我们这些菜鸟,写了这篇文章,太感动了.本文读者需要一定的Spark的基础知识,至少了解Spark的RDD和DAG. 上图引入了很多术语:"Executor","Task","Cache","Worker Node"等等,当

1.究竟什么是RDD呢? 有人可能会回答是:Resilient Distributed Dataset.没错,的确是如此.但是我们问这个实际上是想知道RDD到底是个什么东西?以及它到底能干嘛?好的,有了问题,那么我们带着问题往下看,总会有答案的.2.hadoop的计算模型&spark的计算模型 (1)首先我们可以看一下hadoop的计算模型:在这幅图中,每一次job的运行都需要对数据进行磁盘的读写操作.

 from:http://blog.csdn.net/colorant/article/details/12081909 快速理解Kafka分布式消息队列框架 标签: kafkamessage queue消息队列 2013-09-27 10:05 32961人阅读 评论(3) 收藏 举报  分类: 00.Cloud(44)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 作者:刘旭晖 Raymond 转载请注明出处 Email:colorant at 163.com BLOG:http:

基于Spark1.3.0的Spark sql三个核心部分: 1.可以架子啊各种结构化数据源(JSON,Hive,and Parquet) 2.可以让你通过SQL,saprk内部程序或者外部攻击,通过标准的数据库连接(JDBC/ODBC)连接spark,比如一个商业智能的工具Tableau 3.当你通过使用spark程序,spark sql提供丰富又智能的SQL或者regular Python/Java/Scala code,包括 join RDDS ,SQL tables ,使用SQL自定义用户

参考: http://www.cnblogs.com/likehua/p/3999538.html http://kafka.apache.org/documentation.html#gettingStarted 1.Topics/logs 一个Topic可以认为是一类消息,每个topic将被分成多个partition(区),每个partition在存储层面是append log文件.任何发布到此partition的消息都会被直接追加到log文件的尾部,每条消息在文件中的位置称为offset(

作者:刘旭晖 Raymond 转载请注明出处 Email:colorant at 163.com BLOG:http://blog.csdn.net/colorant/ ==是什么 == 简单的说,Kafka是由Linkedin开发的一个分布式的消息队列系统(Message Queue) 目标Scope(解决什么问题) kafka开发的主要初衷目标是构建一个用来处理海量日志,用户行为和网站运营统计等的数据处理框架.在结合了数据挖掘,行为分析,运营监控等需求的情况下,需要能够满足各种实时在线和批量

Metrics-Java版的指标度量工具之一 Metrics-Java版的指标度量工具之二 JAVA Metrics 度量工具使用介绍1 JAVA Metrics度量工具 - Metrics Core 翻译 http://blog.synyx.de/2013/09/yammer-metrics-made-easy-part-i/   http://kafka.apache.org/documentation.html#monitoring https://cwiki.apache.org/con

1.Map-Reduce的逻辑过程 假设我们需要处理一批有关天气的数据,其格式如下: 按照ASCII码存储,每行一条记录 每一行字符从0开始计数,第15个到第18个字符为年 第25个到第29个字符为温度,其中第25位是符号+/- 0067011990999991950051507+0000+ 0043011990999991950051512+0022+ 0043011990999991950051518-0011+ 0043012650999991949032412+0111+ 0043012

RDD的依赖关系 Rdd之间的依赖关系通过rdd中的getDependencies来进行表示, 在提交job后,会通过在DAGShuduler.submitStage-->getMissingParentStages privatedefgetMissingParentStages(stage: Stage): List[Stage] = { valmissing =newHashSet[Stage] valvisited =newHashSet[RDD[_]] defvisit(rdd: RD

Kafka开发的主要初衷目标是构建一个用来处理海量日志,用户行为和网站运营统计等的数据处理框架.在结合了数据挖掘,行为分析,运营监控等需求的情况下,需要能够满足各种实时在线和批量离线处理应用场合对低延迟和批量吞吐性能的要求.从需求的根本上来说,高吞吐率是第一要求,其次是实时性和持久性. 既有的消息队列框架或者对消息传送的可靠性提供了较高的保证,由此带来较大的负担,不能满足海量高吞吐率的要求:或者完全面向实时消息处理系统,对于批量离线处理的场合无法提供足够的缓存和持久性要求. 而多数针对大数据开发

最近在使用storm做一个实时计算的项目,Spout需要从 KAFKA 集群中读取数据,为了提高开发效率,直接使用了Storm提供的KAFKA插件.今天抽空看了一下KafkaSpout的源码,记录下心得体会. KafkaSpout基于kafka.javaapi.consumer.SimpleConsumer实现了consumer客户端的功能,包括 partition的分配,消费状态的维护(offset).同时KafkaSpout使用了storm的可靠API,并实现了spout的ack 和 fai

本期内容: 1.RDD依赖关系的本质内幕 2.依赖关系下的数据流视图 3.经典的RDD依赖关系解析 4.RDD依赖关系源码内幕 1.RDD依赖关系的本质内幕 由于RDD是粗粒度的操作数据集,每个Transformation操作都会生成一个新的RDD,所以RDD之间就会形成类似流水线的前后依赖关系:在spark中,RDD之间存在两种类型的依赖关系:窄依赖(Narrow Dependency)和宽依赖(Wide Dependency 或者是 Narrow Dependency):如图1所示显示了RD

Spark特别适用于多次操作特定的数据,分mem-only和mem & disk.当中mem-only:效率高,但占用大量的内存,成本非常高;mem & disk:内存用完后,会自己主动向磁盘迁移,攻克了内存不足的问题,却带来了数据的置换的消费.Spark常见的调优工具有nman.Jmeter和Jprofile,下面是Spark调优的一个实例分析: 1.场景:精确客户群 对一个容量为300g的客户信息表在spark上进行查询优化,该大宽表有1800多列.有效使用的有20列. 2.优化达到的

原创文章,同步首发自作者个人博客.转载请务必在文章开头处以超链接形式注明出处http://www.jasongj.com/kafka/high_throughput/ 摘要 上一篇文章<Kafka设计解析(五)- Kafka性能测试方法及Benchmark报告>从测试角度说明了Kafka的性能.本文从宏观架构层面和具体实现层面分析了Kafka如何实现高性能. 宏观架构层面 利用Partition实现并行处理 Partition提供并行处理的能力 Kafka是一个Pub-Sub的消息系统,无论是

前面章节中的例子,用来作为单个节点的服务器示例是足够的,但是如果想要把它应用到生产环境,就远远不够了.在Kafka中有很多参数可以控制它的运行和工作.大部分的选项都可以忽略直接使用默认值就好,遇到一些特殊的情况你可以再考虑使用它们. 本文翻译自<Kafka权威指南> Broker的一般配置 有很多参数在部署集群模式时需要引起重视,这些参数都是broker最基本的配置,很多参数都需要依据集群的broker情况而变化. broker.id 每个kafka的broker都需要有一个整型的唯一标识,这

正在考虑怎么方便上传图片 1.Partitioner其是一个抽象类,只有一个抽象方法.其作用是对Reducer产生的中间结果进行分片,以方便将同一分组的数据交给同一个Reducer处理 2.类的继承结构 3.子类介绍一.BinaryPartitioner 可以像Python一样,使用左索引和右索引进行遍历 实现的函数 分别时设置偏移量 设置左偏移量 设置右偏移量 设置配置文件 获取配置文件 获取Partition的个数 getPartition的函数实现,其也结识了Offset的设置和使用,其中

转载自http://blog.csdn.net/xiaolang85/article/details/18048631 ==是什么 == 简单的说,Kafka是由Linkedin开发的一个分布式的消息队列系统(Message Queue) 目标Scope(解决什么问题) kafka开发的主要初衷目标是构建一个用来处理海量日志,用户行为和网站运营统计等的数据处理框架.在结合了数据挖掘,行为分析,运营监控等需求的情况下,需要能够满足各种实时在线和批量离线处理应用场合对低延迟和批量吞吐性能的要求.从需