# Hadoop Merge
Hadoop is an open-source framework that allows for the distributed processing of large data sets across clusters of computers using simple programming models. One of the key operations            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2023-12-18 12:57:01
                            
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            # Hadoop FS Merge 命令详解
Hadoop 是一个开源的分布式计算框架,旨在处理大规模数据集。Hadoop 文件系统(HDFS)是其中的核心组成部分,负责存储文件。随着文件操作的增多,HDFS 中可能会生成大量的小文件,这会影响系统的性能。因此,使用 `hadoop fs -merge` 命令来合并小文件是一项重要的操作。本文将对 `hadoop fs -merge` 命令进行详            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            4.        每次溢写会在磁盘上生成一个溢写文件,如果map的输出结果真的很大,有多次这样的溢写发生,磁盘上相应的就会有多个溢写文件存在。当map task真正完成时,内存缓冲区中的数据也全部溢写到磁盘中形成一个溢写文件。最终磁盘中会至少有一个这样的溢写文件存在(如果map的输出结果很少,当map执行完成时,只会产生一个溢            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            RxJava2的三要素:观察者模式思想,函数响应式编程1. Observable 被观察者,它决定什么时候触发时间,在上游发送命令,决定异步操作模块的顺序和异步操作的次数。  2. Observer 观察者,它可以在不同的线程中执行任务,在下游待命状态的接受事件,响应被观察者的通知。  3. subscribe订阅事件 创建好了Observable和Observer ,需要将他们关联起来,才能实现            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            按数值排序示例:按气温字段对天气数据集排序问题:不能将气温视为Text对象并以字典顺序排序正统做法:用顺序文件存储数据,其IntWritable键代表气温,其Text值就是数据行常用简单做法:首先,增加偏移量以消除所有负数;其次,在数字面前加0,使所有数字的长度相等;最后,用字典法排序。streaming的做法:-D mapred.text.key.comparator.options="-k1n            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            一、基础指令11个1、ls指令,含义:列出当前工作目录下的所有文件/文件夹的名称#ls (路径)2、pwd指令,打印当前工作目录#pwd3、cd指令,改变目录#cd /usr/local。4、mkdir指令,创建目录:#mkdir lly5、touch指令,创建文件#touch aaa.txt6:cp指令,复制文件#cp /home/aaa.txt7、mv指令,移动,剪切# mv aaa.txt8            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            前言我们在编写Android程序时,Glide图片加载框架已成为大多数App必不可少的部分。我这准备分为上、中、下三篇文章解读Glide源码。接下来我将从如下几点解读Glide源码的上部分。Glide 网络请求Glide 生命周期举例Glide 生命周期管理Glide 为什么能监听网络判断1、Glide 网络请求在讲Glide 网络请求之前,先看看最原始的网络图片请求加载方式。public voi            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            SortShuffleManager 运行原理 如何确定分区规则? map():输出record,并计算其partitionIdpartitionId = hash(key)%partitionNum,一个partitionId 就是一个分区SortShuffleManager 运行机制有两种,一种是普通运行机制,另一种是 bypass 运行机制。当 shuffle read task 的数量小于            
                
         
            
            
            
            Hadoop源代码分析(三五)除了对外提供的接口,NameNode上还有一系列的线程,不断检查系统的状态,下面是这些线程的功能分析。在NameNode中,定义了如下线程:hbthread = null;   // HeartbeatMonitor threadpublic Daemon lmthread&nb            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Hadoop是一个大数据处理平台,目前在大数据领域应用也非常广泛,刚好最近我们BI组在进行把底层数据仓库迁移到Hadoop平台并且当前BI的数据平台已经深度依赖Hadoop平台,所以在工作之余开始去深入了解下Hadoop内部实现以更好地应用它,在遇到问题的时候有更好的解决思路。本文详细介绍了Hadoop领域中分布式离线计算框架MapReduce的原理及源码分析。 1. MapReduce概述 &            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            hadoop 源代码分析(一)Google 的核心竞争技术是它的计算平台。HadoopGoogle的大牛们用了下面5篇文章,介绍了它们的计算设施。GoogleCluster:http://research.google.com/archive/googlecluster.html
		
Chubby:http://labs.google.com/papers/chubby.html 
GFS:h            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-09-06 20:43:46
                            
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                由于本人愚笨,光阴似箭、日月如梭、随着年龄的增长,看着那么多大牛,写出了那么多知名的框架,对于框架的知识,不仅仅想知道怎么去使用它,还想为什么别人是这样设计,这样声明类和接口,就好比刚刚开始看的HDFS文件系统一样,为什么会有Fimage类对象和edits对象。我脑子里面总是在想,很多事情是从简单到复杂的,看hadoop的代码也是,所以我就从hadoop的最简单、最基础            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-02-20 19:49:25
                            
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            # jkenis 构建 Android 源码并合并(Need Merge):基础知识与示例
在Android开发的过程中,源码的构建和合并是一个极为重要的环节。本文将通过一个假设的项目——“jkenis”,来探讨Android源码的构建和合并方法。我们将提供代码示例,以及关系图和序列图,以帮助理解这一过程。
## 1. Android 源码构建基础
在开始之前,我们需要了解Android源码            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            在Spark中,什么情况下,会发生shuffle?reduceByKey、groupByKey、sortByKey、countByKey、join、cogroup等操作Spark Shuffle操作的两个特点第一个特点 在Spark早期版本中,那个bucket缓存是非常非常重要的,因为需要将一个ShuffleMapTask所有的数据都写入内存缓存之后,才会刷新到磁盘。但是这就有一个问题,如果map            
                
         
            
            
            
            # 学习如何实现 Hadoop 源码
当你开始接触大数据处理框架 Hadoop 时,理解其核心源码是掌握这一工具的关键。本文将帮助你了解如何下载、构建和运行 Hadoop 源码,伴随着详细的代码示例和步骤。
## 1. 项目流程
以下是实现 Hadoop 源码的总体步骤:
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1    | 安装必要的工具 |
| 2    | 下载            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            经过近66个工作日的时间,终于搞定了HDFS系统,在我们的项目中,称为Fordim0.1。 
为了能够让更多的朋友认识Hadoop在此附上一Google’s Solution --> Open Source Word’s Solution : 
 Google File System – Hadoop Distributed FS 
 Map-R            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-08-20 14:27:45
                            
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            文章目录一、前期准备工作二、安装编译所需工具2.1 安装JDK2.2 安装Maven2.3 安装Ant2.4 安装ProtoBuf2.5 安装openssl库2.6 安装ncurses-devel库三、开始编译四、常见问题 一、前期准备工作配置CentOS能连接外网,保证Linux虚拟机ping www.baidu.com是畅通的全程使用root用户编译,减少文件夹权限出现问题需要注意,读者如果操            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Hadoop源码分析(16)1、 RPC解析 在文档(15)中解析了实际进行远程调用client类的call方法。在该文档中提到的其本质是使用java的NIO与远端的服务器进行连接。并通过channel将需要执行的方法的数据发送过去,然后等待远端将执行结果返回给客户端。   hdfs的组件中很多都有RPC的server端,之前文档分析到namenode启动的时候会从journalnode中读取其存            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            作者 | 吴邪   大数据4年从业经验,目前就职于广州一家互联网公司,负责大数据基础平台自研、离线计算&实时计算研究编辑 | lily关于一门技术源码的解读是很令人头疼的一件事情,很多小伙伴都不知道从何入手,作为一名程序猿,我也是这样经历过来的,在没人指导的情况下不断碰壁,那种想入而不得的感觉相当难受,希望通过这篇文章能帮助同学们学会阅读源码的技巧。前面两篇文章《Had            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Hadoop源码解读一前言寻找入口类main方法createNameNode方法NameNode构造方法initialize方法loadFromDisk方法loadFSImage方法recoverTransitionRead方法loadFSImage方法saveNamespace方法总结 前言在学习的过程中,我们总是不可避免的以使用为目标,而没有深入的去研究源码的构成,本文简单的分享我阅读源码的            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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