较常见的计算模式有4类，实际应用中大部分ETL任务都可以归结为这些计算模式或者变体。1.求和模式 a.数值求和 比如我们熟悉的单词计数，即使该模式的一个应用。求最大最小值，求平均值皆属此类。 b.记录求和 非数值内容的累加，形成队列。比如将包含某个key的网页添加到一个列表当中。 2.过滤模式 不对数据进行转换，只是从大量数据中筛选。 a.简单过滤 这类应用不需要对数据进行
一、数据库最大连接数问题当你在后台日志中，发现大量“connection refused because too many open connections: 819”信息时，一般
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2023-04-25 16:41:13
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一、数据库最大连接数问题当你在后台日志中，发现大量“connection refused because too many open connections: 819”信息时，一般
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2022-09-28 16:54:47
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mongo 性能分析 explain() 方法MongoDB 查询分析可以确保我们所建立的索引是否有效，是查询语句性能分析的重要工具。参考文档可以设置以下参数：queryPlannerexecutionStatsallPlansExecution常用的是 executionStats 模式准备工作我们现在有一张表，一共 5584702 条数据，数据结构和索引状况如下。
单条结构如下：{
"_i
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2021-01-19 17:39:28
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docker镜像优化一.镜像优化概述二.镜像优化流程1.基础镜像制作2.层级结构优化及空间清理3.迁移源镜像4.轻量级源镜像及函数库 一.镜像优化概述为什么在存储如此便宜的今天我们仍然需要对Docker镜像进行优化？答： 因为docker镜像太大，带来了以下几个问题：存储开销会导致用户服务器的磁盘空间很紧张部署时间这块影响真的很大，交付件zip包太大，导致用户部署该产品时，花费的时间变长，客户现
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2023-07-11 10:19:07
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## MongoDB 和 MySQL 性能测试
随着大数据时代的到来，选择合适的数据库管理系统（DBMS）变得越来越重要。MongoDB 和 MySQL 是当前最流行的两个数据库系统，其各自的特点及应用场景各有不同。本文将通过性能测试的方式对这两种数据库进行比较分析，并附带相关代码示例，帮助读者深入了解。
### 1. MongoDB 和 MySQL 概述
#### 1.1 MongoDB
虽然现在MapReduce代码写的很少了，但是针对MapReduce程序的性能优化是少不了的，面试也是经常会问到的，所以下面我们就来分析一下MapReduce中典型的性能优化场景第一个场景是：小文件问题第二个场景是：数据倾斜问题小文件问题咱们前面分析过，Hadoop的HDFS和MapReduce都是针对大数据文件来设计的，在小文件的处理上不但效率低下，而且十分消耗内存资源针对HDFS而言，每一个小
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2021-01-31 12:18:23
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Mapreduce的过程整体上分为四个阶段：InputFormat 、MapTask 、ReduceTask 、OutPutFormat，当然中间还有shuffle阶段 读取（InputFormat）:我们通过在runner类中用 job.setInputPaths 或者是addInputPath添加输入文件或者是目录（这两者是有区别的）默认是FileInputFor
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2023-06-12 20:27:58
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一、MapReduce跑的慢的原因MapReduce程序效率瓶颈：1. 计算机性能cpu、内存、磁盘健康、网络2. I/O操作优化数据倾斜Map和Reduce数设置不合理Map运行时间太长，导致Reduce等待太久小文件过多大量的不可分块的超大文件Spill次数过多Merge次数过多二、MapReduce优化方法MapReduce优化方法主要从六个方面考虑：数据输入Map阶段Reduce阶段IO传
MapReduce-Hadoop企业优化 *（一）MapReduce优化一、MapReduce 跑的慢的原因Mapreduce 程序效率的瓶颈在于两点：1）计算机性能CPU、内存、磁盘健康、网络2）I/O 操作优化（1）数据倾斜-数据量负载不均衡（2）map和reduce数设置不合理（3）map运行时间太长，导致reduce等待过久（4）小文件过多-存于NameNode中（5）大量的不可分块的超大
Hadoop安装 1. 安装前的准备 安装hadoop首先需要在机器上安装合适版本的java（最新版本肯定没问题），并从Apache镜像中下载稳定版本的hadoop安装包。在集群中安装hadoop通常需要在所有机器上拷贝一份hadoop安装包，并解压缩到安装目录中。 通
mapreduce性能调优mapreduce程序常用调优方法。1、mapreduce参数配置优化map端：map执行输出时首先是保存在缓存中，这个缓存的默认大小是100MB，由参数io.sort.mb来控制。当缓存达到一定比例时，缓存中数据将写入磁盘中，这个比例由io.sort.spill.percent来控制。在缓存写入磁盘之前，可以看到还有一个分割、排序和合并的过程。缓存中的数据在每次输出到
mongodb目前在业界的使用一般可分为两种架构：主从复制集和分片复制集集群。因为分片复制集包含了主从复制集的功能，所以后面将以分片复制集为案例做说明。伴随数据量的增长和业务压力的增大，经常有接收到mongodb分片集群的性能告警邮件。我所维护的几套分片集群有时一天能收到200来封告警邮件，不胜其烦。告警邮件大致分为三类：1. cpu 负载过高。cpu load average 值超过30，cpu
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2023-07-10 15:17:16
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Hadoop为用户作业提供了多种可配置的参数，以允许用户根据作业特点调整这些参数值使作业运行效率达到最优。一 应用程序编写规范1.设置Combiner 对于一大批MapReduce程序，如果可以设置一个Combiner,那么对于提高作业性能是十分有帮助的。Combiner可减少Map Task中间输出的结果，从而减少各个Reduce Task的
原创
2023-04-03 14:38:44
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1. MapReduce跑的慢的原因MapReduce 程序效率的瓶颈在于两点：计算机性能CPU、内存、磁盘、网络I/O 操作数据倾斜m
原创
2023-10-25 17:55:49
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大数据技术与架构点击右侧关注，大数据开发领域最强公众号！暴走大数据点击右侧关注，暴走大数据！检测系统瓶颈性能调优创建一项基线，用来评估系统的首次运行性能（即集群默认配置）分析Hadoop...
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2021-06-10 21:47:34
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大数据技术与架构点击右侧关注，大数据开发领域最强公众号！暴走大数据点击右侧关注，暴走大数据！检测系统瓶颈性能调优创建一项基线，用来评估系统的首次运行性能（即集群默认配置）分析Hadoop...
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2021-06-10 21:47:35
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MapReduce优化方法主要从六个方面考虑：数据输入、Map阶段、Reduce阶段、IO传输、数据倾斜问题和常用的调优参数。1.数据输入输入大量的小文件会造成性能变差。解决方法： 1）采用CombineTextInputFormat作为输入格式化，将小文件整合成大文件； 2）在进行程序之后，先跑一次MapReduce将文件整合成一个文件 3）打开jvm复用模式也能提高处理小文件的性能。2.Map
一个程序完成基本的功能是还不够的，还有一些具有实际意义的问题需要解决，比如性能是不是足够好、有没有足够的空间等。前面都是MapReduce程序的基本实现，现在要来简单介绍一下提高性能的方法。输入采用大文件
对于同样10G的文件总量，MapReduce一次性处理一个10G大文件的时间是要少于处理1000个总量10G的小文件的时间的，所以如果将要处理的是一堆小文件、大总量的数据，不妨先经过一次预
两者的概念：Hive是运行在Hadoop上的一个工具，准确地讲是一个搜索工具。当对海量数据进行搜索时，Hadoop的计算引擎是MapReduce。但是对MapReduce的操作和编程是非常复杂的。于是Hive的存在就让复杂的编程过程简化成了用SQL语言对海量数据的操作。这大大减轻了程序员的工作量。可以说，Hive的存在让海量数据的增删改查更加方便。其实从Hive的logo就可以看出Hive让大象变
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2023-07-26 17:04:36
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