MapReduce 的Shuffle 过程 MapReduce计算模型主要由三个阶段构成：Map、shuffle、Reduce。Map是映射，负责数据的过滤分发，将原始数据转化为键值对（K,V）； Reduce是合并，将具有相同key值的value进行处理后再输出新的键值对作为最终结果。 Shuffle 是为了让Reduce可以并行处理Map的结果，对Map输出进行进一步整理（排序与分割）再
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2024-04-23 17:25:05
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# 学习如何调整 IDEA 中的 Java Heap
在使用 IntelliJ IDEA 开发 Java 应用程序时，合理调整 Java Heap 大小可以提升应用程序的性能和稳定性。本文将为你提供一步步的指导，帮助你修改 IDEA 的 Heap 设置。
## 流程概述
我们将通过以下步骤来调整 Java Heap 大小：
| 步骤 | 操作说明
原创
2024-08-10 07:06:32
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# Datanode Java Heap 调整指南
在大数据处理和分布式计算环境中，Java Heap 的调整对于提升性能至关重要。Datanode 是 Hadoop 系统中的关键组成部分，通过合理配置其 Java Heap，可以优化资源使用和提高数据处理能力。本文将向初学者展示如何调整 Datanode 的 Java Heap，包括每一步的具体操作以及相关代码示例。
## 调整流程
下面是
MVVMHabitComponent关于Android的组件化，相信大家并不陌生，网上谈论组件化的文章，多如过江之鲫，然而一篇基于MVVM模式的组件化方案却很少。结合自身的调研和探索，在此分享一篇基于MVVMHabit框架的一套Android-Databinding组件化开发方案。文章写的比较简单基础，没有大篇幅单向技术的讨论点，目的是让学习了此方案的开发人员都可以快速上手搭建MVVM组件化项目。
从MapReduce自身的命名特点可以看出，MapReduce由两个阶段组成：Map和Reduce。用户只需编写map()和reduce()两个函数，即可完成简单的分布式程序的设计。map()函数以key/value对作为输入，产生另外一系列key/value对作为中间输出写入本地磁盘。MapReduce框架会自动将这些中间数据按照key值进行聚集，且key值相同（用户可设定聚集策略，默认情况下是
MapReduce调优一、调优的目的充分的利用机器的性能，更快的完成mr程序的计算任务。甚至是在有限的机器条件下，能够支持运行足够多的mr程序。
复制代码二、调优的总体概述从mr程序的内部运行机制，我们可以了解到一个mr程序由mapper和reducer两个阶段组成，
复制代码其中mapper阶段包括：(1)数据的读取、(2)map处理以及写出操作(排序和合并/sort&merge)，而r
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2024-03-11 09:16:32
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FileSplit:文件的子集--文件分割体简介：这篇文档描述在hadoop中map和reduce操作是怎样具体完成的。如果你对Google的MapReduce各式模式不熟悉，请先参阅MapReduce--http://labs.google.com/papers/mapreduce.html Map由于Map是并行地对输入的文件集进行操作，所以它的第一步(
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2024-09-29 23:07:53
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# Java Heap Space调整
## 概述
本文将教会新手开发者如何调整Java Heap Space的参数，以提高IDEA开发环境的性能和稳定性。
## 目标
通过调整Java Heap Space参数，解决IDEA在处理大型项目时可能出现的内存溢出等问题，提高开发效率和体验。
## 流程
以下是调整Java Heap Space的步骤：
步骤 | 描述
--- | ---
1.
原创
2023-11-16 15:01:35
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# JMeter中的Java Heap Space问题：调整Heap的有效性
在性能测试中，Apache JMeter是一个广泛使用的工具。然而，有时我们会遇到"Java heap space"错误，这通常意味着分配给JVM的堆内存不足。尽管我们已调整了堆内存设置，但问题依然存在。本文将探讨如何有效地调整JMeter的Heap设置，并提供一些解决方案及代码示例。
## 什么是Java Heap
原创
2024-10-24 03:35:01
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起因17年的一个项目出了OOM（java heap space）问题，眼下有个问题：法院项目，不能外网，一连接外网高院会直接定位到计算机，发出警报（档案的机密性啊）不能远程，那只能视频教他们怎么做了，全程和一个文员说代码，真的很累==！过程这个过程对一个不太了解内存的问题的开发无疑是艰难的，搜了一下，知道了是内存溢出导致的，于是着手解决网上大多数都说调整运行内存，我也跟这个试了，但是不见效果，具体
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2023-07-12 20:56:07
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在讨论JVM内存区域分析之前，先来看一下Java程序具体执行的过程：Java程序执行过程Java 程序的执行过程：Java 源代码文件(.Java文件)-> Java Compiler(Java编译器)->Java 字节码文件(.class文件)->类加载器(Class Loader)->Runtime Data Area(运行时数据)-> Execution Eng
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2023-10-02 20:00:37
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一、调整hive作业中的map数1.通常情况下，作业会通过input的目录产生一个或者多个map任务。主要的决定因素有： input的文件总个数，input的文件大小，集群设置的文件块大小(目前为128M, 可在hive中通过set dfs.block.size;命令查看到，该参数不能自定义修改)
原创
2021-08-06 16:25:31
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Test failed! java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space测试失败了！java.lang.OutOfMemoryError：Java堆空间 在不更改当前硬件设置的情况下获得JMeter测试的最大负载 1.增加Java堆大小Java堆空间（在错误消息中引用）是JVM从底层操作系统获取的内存，用于为创建必要对象分配空
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2023-11-16 19:54:38
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MapReduce调优篇问：MapReduce常见的调优方式。答：采用CombineTextInputFormat来作为输入，解决输入端大量小文件场景。大量的小文件会产生大量的map任务，任务都需要初始化，从而导致mr运行缓慢减少spill溢写次数：通过调整mapreduce.task.io.sort.mb及mapreduce.map.sort.spill.percent参数的值，增大触发spil
1.设置Map个数map个数无法直接设置，只能通过设置切片大小来间接增大或减小map个数首先需要明白两个参数的含义mapred.min.split.size：这个参数指定了切片的最小大小，它决定了文件是否需要切片。如果文件大小小于这个值，则不会进行切片。默认值为1字节，但设置过小会导致处理速度变慢。mapred.max.split.size：这个参数指定了切片的最大大小。当文件大于这个值时，会被分
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2024-05-03 07:50:24
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修改catalina.bat找到：rem Guess CATALINA_HOME if not defined补充一行：set JAVA_OPTS=-Xms
原创
2022-12-13 11:34:55
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1.shared pool：
SQL> show sga;
Total System Global Area 849530880 bytes
Fixed Size 1339824 bytes --固定区域
Variable Size 549457488 bytes --可变区域
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2024-06-12 11:04:55
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1、map reduce过程回顾一下经典的统计词频WordCount流程，step1 map过程使用三个Map任务并行读取三行文件中的内容，对读取的单词进行map操作，每个单词都以<key, value>形式生成step2 reduce过程可以看出Reduce操作是对Map的结果进行排序、合并等操作最后得出词频。Reduce-Join和Map-Join2.1 Reduce-Join 的
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2023-07-28 20:35:50
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example4它演示了如何指定Reducer号码，本节演示如何使用HashPartitioner将Mapper根据该输出key分组后Reducer为了应对。合理的分组策略会尽一切Reducer不能获得的计算负载之间的间隙，因此整体reduce性能较为均衡。Reducer的数量由HashPartit...
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2015-09-21 15:54:00
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Heap Dump (heap=dump) 转储堆内容使用heap=dump选项.可以是ASCII或者是二进制格式,根据设定的格式,jhat解析二进制格式.format=b. 如果指定格式是二进制,转储内容包括原始类型实例域和原始数组内容. 以下命令生成的转储内容来自正在执行的javac编译命令. javac -J-agentlib:hprof=heap=dump Hello.java 内容包含...
原创
2021-08-05 13:50:28
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