# 如何调整Spark算子的并发度
在大数据处理领域，Apache Spark是一款流行的分布式计算框架。由于其高效的内存计算能力，很多开发者和数据科学家在数据分析和处理任务中选择了Spark。然而，Spark的性能不仅依赖于代码的优化，还与算子的并发度有关。本文将探讨如何调整Spark算子的并发度，以优化任务的执行效率，解决处理延时的问题。
## 什么是并发度？
并发度是指在同一时间内可执
reduce task数量的决定机制 1、业务逻辑需要2、数据量大小设置方法：job.setNumReduceTasks(5) map task数量的决定机制 由于map task之间没有协作关系，每一个map task都是各自为政，在map task的处理中没法做“全局”性的聚合操作，所以map task的数量完全取决于所处理的数据量的大小决定机制：对...
原创
2021-07-02 13:56:08
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reduce task数量的决定机制 1、业务逻辑需要2、数据量大小设置方法：job.setNumReduceTasks(5) map task数量的决定机制 由于map task之间没有协作关系，每一个map task都是各自为政，在map task的处理中没法做“全局”性的聚合操作，所以map task的数量完全取决于所处理的数据量的大小决定机制：对...
原创
2022-01-20 17:58:00
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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 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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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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2019/2/19星期二MapReduce计算框架高级特性程序运行并发度所谓的并发度，就是在MapReduce执行程序的过程中有多少个maptask进程和reducetask进程，来一起完成程序的处理。MapReduce就是把业务处理逻辑变成分布式来处理。reducetask数量的决定机制//全局的聚合操作由业务场景决定1、业务逻辑需要2、数据量大小设置方法：job.setNumReduceTas
原创
2019-02-19 13:26:40
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1、Mapper类用户自定义一个Mapper类继承Hadoop的Mapper类Mapper的输入数据是KV对的形式（类型可以自定义）Map阶段的业务逻辑定义在map()方法中Mapper的输出数据是KV对的形式（类型可以自定义）注意：map()方法是对输入的一个KV对调用一次！！2、Reducer类用户自定义Reducer类要继承Hadoop的Reducer类Reducer的输入数据类型对应Map
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2023-12-20 14:59:42
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MapReduce，作为Hadoop的原生计算引擎，在早期的大数据市场当中，无疑是得到重用的，而后面随之而来的Spark开始逐渐侵占市场，MapReduce似乎走向末没落。但是从本质上来说，Spark也源自MapReduce思想。今天的大数据开发分享，我们就主要来讲讲MapReduce算法入门解析。Hadoop中的MapReduce在大规模数据处理时，MapReduce在三个层面上的基本构思如何对
eclipse编译运行MapReduce程序一、环境Ubuntu16，Hadoop2.7.1二、安装eclipse你可以直接在Ubuntu的Ubuntu软件中心直接搜索安装Eclipse，在桌面左侧任务栏，不过我用这种方法安装之后Eclipse打不开三、安装配置Hadoop-Eclipse-Plugin要在 Eclipse 上编译和运行 MapReduce 程序，需要安装 hadoop-eclip
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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# Java OpenCV 锐化度调整指南
在图像处理领域，图像锐化是提升图像清晰度和细节的重要技术。本文将带您了解如何在Java中使用OpenCV库进行图像锐化度调整。我们将从基础知识入手，逐步指导您实现这一功能。
## 1. 整体流程
在开始之前，让我们先了解整个实现过程的步骤。以下是一个表格展示：
| 步骤 | 说明
Flink 调度源码分析1：拓扑图创建与提交过程Flink 调度源码分析2：调度过程Flink 调度源码分析3：Slot 分配策略Flink 分配任务到物理设备上（静态资源分配）过程中，需要将用户代码进行下面的转换：StreamGraph -> JobGraph -> ExecutionGraph -> 物理执行图StreamGraph： 是根据用户通过 Stream API 编
一、前言最近整理了 Tomcat 调优这块，基本上面试必问，于是就花了点时间去搜集一下 Tomcat 调优都调了些什么，先记录一下调优手段，更多详细的原理和实现以后用到时候再来补充记录，下面就来介绍一下，Tomcat 调优大致分为两大类。 1、Tomcat的自身调优采用动静分离节约 Tomcat 的性能调整 Tomcat 的线程池调整 Tomcat 的连接器修改 Tomcat 的运行模式禁用
作者：不清不慎Kafka作为一个优秀的高性能消息中间件，广泛用于各种大数据高并发场景下，常常听一些技术大牛讲起kafka滔滔不绝，赞不绝口，但是它是如何保证数据的高并发写入，可靠性以及流数据处理中常见的EOS语义的呢？本篇文章让我们来一起深入探究其内部原理。一、 高并发写入作为一个消息队列，我们首先需要考虑消息如何传递，如何存储。在高并发场景下，我们常常会想到如何提高系统的吞吐量，Kafka在生产
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2024-10-16 10:52:41
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## 调整CentOS下MySQL并发连接数
在CentOS系统下，MySQL的并发连接数是一个重要的性能指标。如果并发连接数设置不合理，可能会导致数据库性能下降，甚至出现连接超时等问题。本文将介绍如何在CentOS系统下调整MySQL的并发连接数，以提高数据库的性能。
### 查看当前并发连接数
在调整MySQL并发连接数之前，首先需要查看当前的并发连接数。可以通过以下命令查看MySQL的
原创
2024-06-26 03:55:15
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大家好！下面是我在疫情假期期间学习的spark算子笔记，刚刚用了一下午的时间把它整理出来分享给大家！码字实属不易如果对你有帮助，记得点赞呦！ 文章目录一.spark行动算子二.spark单value类型三.spark双value类型四.spark算子KV类型 一.spark行动算子1.reduce( f: (T, T) => T )：通过func函数聚集RDD中的所有元素，先聚合分区内数据，
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2023-10-10 08:53:16
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Go 并发编程之 MapReduce。
原创
2023-10-04 05:10:31
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第二步中，建立了一个临时文件夹hdfs://...JOB129330，在之后会删除第三步中，将工程打包上传 一、MapReduce MapReduce中的每个map任务可以细分4个阶段：record reader、mapper、combiner和partitioner。map任务的输出被称为中间键和中间值，会被发送到reducer做后续处理。reduce任务可以分
