0. 说明 介绍 && Map 个数 & Reduce 个数指定 && Map 切片计算 1. 介绍 一个 job 的 Map 阶段并行度由客户端在提交 job 时决定 客户端对 Map 阶段并行度的规划基本逻辑为: 1. 将待处理的文件进行逻辑切片(根据切片大小,逻辑上划分多个 split ),然后每一个 split 分配一个 MapTask 并行处理实例 2. 具体切片规划是由 FileInputFormat 实现类的 getSplits()方法 完成 2. M

Strom并发模型:     topology是如何运行的?(可与mapreduce对比)         第一层:cluster         第二层:supervisor(host.node.机器)         第三层:worker(进程)         第四层:executor(线程)         第五层:task(线程的一个个对象.如Spout和Blot) //topology:N workers==每个==>1 excutor=>1 task //此时,它和mapredu

6 聚合 Mongodb Manual阅读笔记:CH2 Mongodb CRUD 操作Mongodb Manual阅读笔记:CH3 数据模型(Data Models)Mongodb Manual阅读笔记:CH4 管理Mongodb Manual阅读笔记:CH5 安全性Mongodb Manual阅读笔记:CH6 聚合Mongodb Manual阅读笔记:CH7 索引Mongodb Manual阅读笔记:CH8 复制集Mongodb Manual阅读笔记:CH9 Sharding 聚合就是,通过处

http://zh.wikipedia.org/wiki/RAID 独立硬盘冗余阵列(RAID, Redundant Array of Independent Disks),旧称廉价磁盘冗余阵列(Redundant Array of Inexpensive Disks),简称硬盘阵列.其基本思想就是把多个相对便宜的硬盘组合起来,成为一个硬盘阵列组,使性能达到甚至超过一个价格昂贵.容量巨大的硬盘.根据选择的版本不同,RAID比单颗硬盘有以下一个或多个方面的好处:增强数据集成度,增强容错功能,增加处

DistCp(Distributed Copy)是用于大规模集群内部或者集群之间的高性能拷贝工具. 它使用Map/Reduce实现文件分发,错误处理和恢复,以及报告生成. 它把文件和目录的列表作为map任务的输入,每个任务会完成源列表中部分文件的拷贝. DistCp是Apache Hadoop自带的工具,目前存在两个版本,DistCp1和DistCp2,FastCopy是Facebook Hadoop中自带的,相比于Distcp,它能明显加快同节点数据拷贝速度,尤其是Hadoop 2.0稳定版(

首先,来说的是,reduce并发任务数,默认是1. 即,在jps后,出现一个yarnchild.之后又消失. 这里,我控制reduce并发任务数6 有多少个reduce的并发任务数可以控制,但有多少个map的并发任务数还没 其实啊,有多少个map的并发任务数还没(是在分片中控制的). jps ->   生成个Runjar  -> jps -> 生成个Runjar  ->  生成个MRAppMaster(运行map任务) soga jps  ->  生成个Runjar  -&g

本文适合有 Java 基础知识的人群 作者:HelloGitHub-Salieri HelloGitHub 推出的<讲解开源项目>系列.讲解 PowerJob 系列即将接近尾声,本系列的干货你还喜欢吗?欢迎留言说下你的感受和后面想看的内容. 项目地址: https://github.com/KFCFans/PowerJob 一.MapReduce 概念介绍 MapReduce 是一种编程模型,用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算.概念 Map(映射)和 Reduce(归约),是它们的主要思

在上一节分析了TaskTracker和JobTracker之间通过周期的心跳消息获取任务分配结果的过程.中间留了一个问题,就是任务到底是怎么分配的.任务的分配自然是由JobTracker做出来的,具体来说,存在一个抽象类:TaskScheduler,主要负责分配任务,继承该类的有几个类: CapacityTaskScheduler.FairScheduler.JobQueueTaskScheduler(LimitTasksPerJobTaskScheduler又继承于该类). 从名字大致可以看出

好文推荐!!!!! 原文见:http://blog.csdn.net/dm_vincent/article/details/40856569 Java 8中同时存在面向对象编程(OOP)和函数式编程(FP, Functional Programming)这两种编程范式.实际上,这两种范式并不矛盾,只是着重点不同.在OOP中,着重于通过丰富的类型系统对需要解决的问题进行建模:而FP中则着重于通过高阶函数和Lambda表达式来完成计算.所以我们完全可以将这两者融合在一起,对问题提出更加优雅的解决方案

一.引言 通常我们认为静态网页html的网站速度是最快的,但是自从有了动态网页之后,很多交互数据都从数据库查询而来,数据也是经常变化的,除了一些新闻资讯类的网站,使用html静态化来提高访问速度是不太现实的方案.我们不得不在代码与数据库之间寻求一种更合适的解决方案. 减少数据库访问次数,文件和数据库分离,大数据分布式存储,服务器的集群负载均衡,页面缓存的使用,nosql内存数据库代替关系型数据库,这些方案措施都是提高系统高并发性能的关键,下面一一分解. 二.分解 (1)       分布式服务器

上一节以WordCount分析了MapReduce的基本执行流程,但并没有从框架上进行分析,这一部分工作在后续慢慢补充.这一节,先剖析一下作业提交过程. 在分析之前,我们先进行一下粗略的思考,如果要我们自己设计分布式计算,应该怎么设计呢?假定有100个任务要并发执行,每个任务分别针对一块数据,这些数据本身是分布在多个机器上的,主要面临哪些问题? 1.数据如何分布是首先面临的问题,可能也是影响分布式计算性能的最关键问题.一个超大文件,按照哪种方式切割开来,分别丢到不同的机器?Hadoop的答案是按

1. MapReduce是干啥的 因为没找到谷歌的示意图,所以我想借用一张Hadoop项目的结构图来说明下MapReduce所处的位置,如下图. Hadoop实际上就是谷歌三宝的开源实现,Hadoop MapReduce对应Google MapReduce,HBase对应BigTable,HDFS对应GFS.HDFS(或GFS)为上层提供高效的非结构化存储服务,HBase(或BigTable)是提供结构化数据服务的分布式数据库,Hadoop MapReduce(或Google MapReduce

声明:此文转载自博客开发团队的博客,尊重原创工作.该文适合学分布式系统之前,作为背景介绍来读. 谈到分布式系统,就不得不提Google的三驾马车:Google FS[1],MapReduce[2],Bigtable[3]. 虽然Google没有公布这三个产品的源码,但是他发布了这三个产品的详细设计论文.而且,Yahoo资助的Hadoop也有按照这三篇论文的开源Java实现:Hadoop对应MapReduce, Hadoop Distributed File System (HDFS)对应Goog

MapReduce方法主体: public static IDictionary<TKey, TResult> MapReduce<TInput, TKey, TValue, TResult>(this IList<TInput> inputList, Func<MapReduceData<TInput>, KeyValueClass<TKey, TValue>> map, Func<TKey, IList<TValue&

简单解释 MapReduce 算法 一个有趣的例子 你想数出一摞牌中有多少张黑桃.直观方式是一张一张检查并且数出有多少张是黑桃? MapReduce方法则是: 给在座的所有玩家中分配这摞牌 让每个玩家数自己手中的牌有几张是黑桃,然后把这个数目汇报给你 你把所有玩家告诉你的数字加起来,得到最后的结论 拆分 MapReduce合并了两种经典函数: 映射(Mapping)对集合里的每个目标应用同一个操作.即,如果你想把表单里每个单元格乘以二,那么把这个函数单独地应用在每个单元格上的操作就属于mappi

MapReduce Tutorial(个人指导) Purpose(目的) Prerequisites(必备条件) Overview(综述) Inputs and Outputs(输入输出) MapReduce - User Interfaces(用户接口) Payload(有效负载) Mapper Reducer Partitioner Counter Job Configuration(作业配置) Task Execution & Environment(任务执行和环境) Memory Man

前言:圣诞节来了,我怎么能虚度光阴呢?!依稀记得,那一年,大家互赠贺卡,短短几行字,字字融化在心里:那一年,大家在水果市场,寻找那些最能代表自己心意的苹果香蕉梨,摸着冰冷的水果外皮,内心早已滚烫.这一年……我在博客园-_-#,希望用dt的代码燃烧脑细胞,温暖小心窝. 上篇<Hadoop阅读笔记(一)——强大的MapReduce>主要介绍了MapReduce的在大数据集上处理的优势以及运行机制,通过专利数据编写Demo加深了对于MapReduce中输入输出数据结构的细节理解.有了理论上的指导,仍

MapReduce的Shuffle过程介绍 Shuffle的本义是洗牌.混洗,把一组有一定规则的数据尽量转换成一组无规则的数据,越随机越好.MapReduce中的Shuffle更像是洗牌的逆过程,把一组无规则的数据尽量转换成一组具有一定规则的数据. 为什么MapReduce计算模型需要Shuffle过程?我们都知道MapReduce计算模型一般包括两个重要的阶段:Map是映射,负责数据的过滤分发:Reduce是规约,负责数据的计算归并.Reduce的数据来源于Map,Map的输出即是Reduce

(只有文字没有图,图请参考http://research.google.com/archive/mapreduce.html) MapReduce: 一种简化的大规模集群数据处理法 翻译:风里来雨里去 原文:MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters 作者:JeffreyDean and Sanjay Ghemawat 转载请保留以上信息 摘要 MapReduct是一个用于处理与生成大型数据集的编程模型及相关实现.用户分别指定一

日常的OLTP环境中,有时会涉及到一些统计方面的SQL语句,这些语句可能消耗巨大,进而影响整体运行环境,这里我为大家介绍如何利用SQL Server中的”类MapReduce”方式,在特定的统计情形中不牺牲响应速度的情形下减少资源消耗. 我们可能经常会利用开窗函数对巨大的数据集进行分组统计排序.比如下面的例子: 脚本环境 /* This script creates two new tables in AdventureWorks: dbo.bigProduct dbo.bigTransacti

这次来聊聊clojure的并行与并发,如果你还不知clojure为何物,请翻翻我的上一篇推文.“并行”是指clojure对并行计算的支持(parallel computing),“并发”是其并发特性(concurrency).用通俗的话来说,“并行”是同一时间做多件事情,“并发”是同一时间应对多件事情.举个例子,“并行”就类似于GPU做3D绘图,左手画圆.右手画方:“并发”就类似于web 服务器利用服务器的多个内核来同时处理来自用户的多个请求.如果还不够明白,请大家google一下wiki.^_