先说结论 PR(Pull Request) 和 MR(Merge Request) 两个术语想表达的意思是一模一样的，只是在不同平台的叫法不一样。PR(Pull Request)是 github 发起合并分支请求时的叫法，MR(Merge Request) 是 gitlab 发起合并分支请求时的叫法
原创
2022-03-07 13:59:55
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说在前面我们希望每个 mr 尽量⽐较单⼀，不要涉及太多复合的内容。这样便于 review，必要时也便于回滚。这⾥定义了 mr说明如下：type：⽤于说明这次 mr/
原创
2022-11-02 09:47:52
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在团队中我承担了Committer 的责任，也就是帮同事们检视代码（Code Review）和合入代码，经常听到有同事在群里喊：“大佬，帮我合个 PR”，“大佬，我刚提交了一个 MR，帮忙合一下，急着出补丁”。我有点懵了，PR 和 MR 到底哪个才是正确的，这两个到底有什么区别，我决定先搞清楚这两个概念再合入他们的代码。[手动滑稽]什么是Pull Reques
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2022-01-05 16:04:08
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在大数据相关的面试中，经常会遇到了一个经典的问题：请说说Spark与Hadoop MR的异同？虽然你有可能过关了，但是由于现场发挥的原因，看了这篇文章你还可以答得更好，就在这里总结一下这个问题。首先Spark是借鉴了mapreduce并在其基础上发展起来的，继承了其分布式计算的优点并改进了mapreduce明显的缺陷，但是二者也有不少的差异具体如下：1、spark把运算的中间数据存放在内存，迭代计
首先Spark是借鉴了mapreduce并在其基础上发展起来的，继承了其分布式计算的优点并改进了mapreduce明显的缺陷，但是二者也有不少的差异具体如下：MR是基于进程，spark是基于线程Spark的多个task跑在同一个进程上，这个进程会伴随spark应用程序的整个生命周期，即使没有作业进行，进程也是存在的MR的每一个task都是一个进程，当task完成时，进程也会结束所以，spark比M
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2023-08-11 23:35:57
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1.复习：MR的shuffle在MR中，shuffle分为两个阶段，分别为shuffle write 和 shuffle read 在shuffle writer阶段，会有 写数据-聚合-排序-写磁盘（产生磁盘小文件）-归并排序，合并成大文件 在shuffle read阶段，拉取数据写入内存-排序-溢写-合并分组在MR中，排序的是强制的，为了后续的分组2.Spark shuffle:分为两种，Ha
简答：1、NR 测量配置中主要包括哪些部分？ 答：包括 Measurement objects ， Reporting configurations ， Measurement identities，Quantityconfigurations， Measurement gaps。2、5G关键技术有哪些？ 1）基于OFDM优化的波形和多址接入 2）实现可扩展的OFDM间隔参数配置 3）OFDM加窗
MapReduce SparkShuffle后续优化方向通过上面的介绍，我们了解到，Shuffle过程的主要存储介质是磁盘，尽量的减少IO是Shuffle的主要优化方向。我们脑海中都有那个经典的存储金字塔体系，Shuffle过程为什么把结果都放在磁盘上，那是因为现在内存再大也大不过磁盘，内存就那么大，还这么多张嘴吃，当然是分配给最需要的了。如果具有“土豪”内存节点，减少Shuffle IO的最有效
PR曲线和ROC曲线比较 ROC曲线特点： （1）优点：当测试集中的正负样本的分布变化的时候，ROC曲线能够保持不变。因为TPR聚焦于正例，FPR聚焦于与负例，使其成为一个比较均衡的评估方法。 在实际的数据集中经常会出现类不平衡（class imbalance）现象，即负样本比正样本多很多（或者相反），而且测试数据中的正负样本的分布也可能随着时间变化。 （2）缺点：上文提到ROC曲线
2.1.6、Shuffle2.1.6.0 Shuffle Read And Write MR框架中涉及到一个重要的流程就是shuffle,由于shuffle涉及到磁盘IO和网络IO，所以shuffle的性能直接影响着整个作业的性能。Spark其本质也是一种MR框架，所以也有自己的shuffle实现。但是和MR中的shuffle流程稍微有些不同(Spark相当于Mr来说其中一些环节是可以省略的)，
Spark Shuffle和Mapreduce Shuffle的区别MR ShuffleMR shuffle Spark Shuffle中包括Hash Shuffle（优化和未优化）、sortShuffle、BypassMergeSortShuffleMR Shuffle包括Map Shuffle和Reduce Shuffle//MR Shuffle
Map端Shuffle从Map方法之后开始：环
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2023-08-29 14:18:21
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Hadoop 支持的压缩编码压缩格式算法文件扩展名是否可切分LZOLZO.lzo是SnappySnappy.snappy否DEFLATEDEFLATE.deflate否GzipDEFLATE.gz否bzip2bzip2.bz2是Hadoop 编解码器压缩格式编解码器LZOcom.hadoop.compression.lzo.lzopCodecSnappyorg.apache.hadoop.io.c
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2022-05-24 22:14:43
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资源粒度MR是基于进程，MR的每一个task都是一个进程，当task完成时，进程也会结束spark是基于线程，Spark的多个task跑在同一个进程上，这个进程会伴随spark应用程序的整个生命周期，即使没有作业进行，进程也是存在的所以，spark比MR快的原因也在这，MR启动就需要申请资源，用完就销毁，但是spark把进程拿到以后，这个进程会一直存在，即使没有job在跑，所以后边的job可以直接
1.什么是Spark？与MR的区别？ Spark是开源的通用的计算框架，目的是为了使数据分析更快。MR也是计算框架。 区别？ &nbs
Shuffle简介Shuffle的本意是洗牌、混洗的意思，把一组有规则的数据尽量打乱成无规则的数据。而在MapReduce中，Shuffle更像是洗牌的逆过程，指的是将map端的无规则输出按指定的规则“打乱”成具有一定规则的数据，以便reduce端接收处理。其在MapReduce中所处的工作阶段是map输出后到reduce接收前，具体可以分为map端和reduce端前后两个部分。在shuffle之
一、程序状态寄存器访问指令ARM微处理器支持程序状态寄存器访问指令，用于在程序状态寄存器和通用寄存器之间传送数据。MRSMRS{条件} 通用寄存器，程序状态寄存器（CPSR或SPSR）MRS指令用于将程序状态寄存器的内容传送到通用寄存器中。
该指令一般用在以下几种情况：当需要改变程序状态寄存器的内容时，可用MRS将程序状态寄存器的内容读入通用寄存器，修改后再写回程序状态寄存器。当在异常处理或进程切
mapreduce思想 先分再合 分而治之 map：负责分，所谓的分指的是把大的复杂的任务划分成小的任务，然后并行处理提高效率 （如果任务不可以拆分或者任务内部存在着依赖关系 这样不适合分而至之） reduce：负责合 ，所谓的合指的是把上步分成的小任务结果聚合成最终的结果 两步加起来就是mapreduce思想的体现。hadoop mapreduce 设计构思 如何解决大数据的高效计算问题：使用先
前言： spark/mr作业在执行过程中，数据重排的过程，主要发生在mr的话，就在map输出和reduce输入的过程，如果在spark就发生在窄依赖阶段和宽依赖阶段。 shuffle操作是分布式计算不可避免的一个过程，同时也是分布式计算最消耗性能的一个部分。一、spark shuffle发展和执行过程在spark中由于不同的ShuffleManager的的配置，会造成shuffle执行的流程不一样
曾经在9月18日的博客中夸下海口，要在9月底把一比二购的Alexa排名从647W提升到50W以内，可是到了9月底，Alexa排名仍旧在650W左右原地踏步。
有一段时间没关心一比二购的Alexa排名了，前几天一看，排名终于进步到250W左右了。更令我惊喜的是当天一比二购的Alexa排名居然在50W左右，对比统计数据，那天
原创
2006-12-30 01:10:05
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