文章目录一、官方文件:二、Shuffle在Map、Reduce两个阶段的主要作用三、解析各个类以及其方法的具体作用一、FadvisedChunkedFile二、FadvisedFileRegion三、ShuffleHandler1.ShuffleMetrics2.ReduceMapFileCount3.ReduceContext4.TimeoutHandler5.HttpPipelineFact
HashMap的存储结构为了快速的查找和增删元素,java中的map采用的是数组+链表的数据结构来存储数据的。所以在遍历map的时候无法直接通过下标来遍历,而是需要使用迭代的方式。 基于这种数组+链表的存储结构,HashMap中有三种遍历方式,分别是:KeySet:通过keySet()方法获取一个KeySet集合,这个类里封装的是map的key。Values:通过values()方法获取Valu
转载 2023-07-14 15:09:43
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hadoop 基础:hadoop的核心是应该算是map/reduce和hdfs,相当于我们要处理一个大数据的任务(并且前提是我们只采用普通的PC服务),那么完成这个任务我们至少做两件事情,一件是有一个环境能够存储这个大数据(即hdfs),另外一件就是有一个并发的环境处理这些大数据(即map/reduce)。• map/reduce计算模型:map/reduce理解为一个分布式计算框架,它由Job
转载 2023-09-22 13:26:27
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map和reducehadoop的核心功能,hadoop正是通过多个map和reduce的并行运行来实现任务的分布式并行计算,从这个观点来看,如果将map和reduce的数量设置为1,那么用户的任务就没有并行执行,但是map和reduce的数量也不能过多,数量过多虽然可以提高任务并行度,但是太多的map和reduce也会导致整个hadoop框架因为过度的系统资源开销而使任务失败。所以用户在提交
转载 2023-09-01 08:20:07
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map和reducehadoop的核心功能,hadoop正是通过多个map和reduce的并行运行来实现任务的分布式并行计算,从这个观点来看,如果将map和reduce的数量设置为1,那么用户的任务就没有并行执行,但是map和reduce的数量也不能过多,数量过多虽然可以提高任务并行度,但是太多的map和reduce也会导致整个hadoop框架因为过度的系统资源开销而使任务失败。所以用户在提交m
转载 2023-09-20 07:14:30
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map  把Job分割成map和reduce 合理地选择Job中 Tasks数的大小能显著的改善Hadoop执行的性能。增加task的个数会增加系统框架的开销,但同时也会增强负载均衡并降低任务失败的开销。一个极 端是1个map、1个reduce的情况,这样没有任务并行。另一个极端是1,000,000个map、1,000,000个reduce的情况,会由于 框架的开销过大而使得系统资源耗
文章目录STL中迭代失效的问题1. 关联性容器的迭代失效问题2. 序列性容器的迭代失效问题总结:序列性容器::(vector和list和deque)关联性容器::(map和set比较常用) STL中迭代失效的问题1. 关联性容器的迭代失效问题当删除一个STL容器(比如map, vector)中的某个元素时, 会引起迭代失效, 所以, 我们务必提高警惕。 某次笔试, 我遇到这样一个题目
haoop的起源Hadoop是Apache软件基金会的顶级开源项目,是由原雅虎公司Doug Cutting根据Google发布的学术论文而创建的开源项目。Doug Cutting被称为Hadoop之父,他打造了目前在云计算和大数据领域里如日中天的HadoopHadoop的发音是[hædu:p],Hadoop 这个名字不是一个缩写,而是一个虚构的名字。Doug Cutting解释Hadoop
转载 2023-10-02 20:57:52
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Iterator遍历集合——工作原理  在调用Iterator的next方法之前,迭代的索引位于第一个元素之前,不指向任何元素,当第一次调用迭代的next方法后,迭代的索引会向后移动一位,指向第一个元素并将该元素返回,当再次调用next方法时,迭代的索引会指向第二个元素并将该元素返回,依此类推,直到hasNext方法返回false,表示到达了集合的末尾,终止对元素的遍历
1.迭代 迭代能被next调用,并不断返回下一个值的对象,叫作迭代(迭代是对象) 概念:迭代
原创 2022-06-17 06:54:57
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cpu数目 一个job会使用tasktracker的reduce任务槽数mapred.reduce.tasks = cpu数目>2?cpu数目*0.5:1 一个tasktracker最多同时运行reducer任务数量mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum   
原创 2023-04-20 15:31:19
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最近一直太忙,都没时间写博客了。首先是平时需要带我的一个哥们,他底子比我稍弱,于是我便从mybatis、spring、springMVC、html、css、js、jquery一个一个的教他,在教的过程中笔者也发现了很多之前自己没有弄明白的问题,所以说想把一样东西学好并不容易。另外笔者也参与了公司的大数据项目,学会怎么写一个MR,以及hdfs、hbase、hive、impala、zookeeper的
关于大数据的处理,Hadoop并非唯一的选择,但是在一定程度上来说,是最适合一般企业的选择。这也是Hadoop成为现在主流选择的原因之一,而随着Hadoop在实时数据处理上的局限出现,Spark的呼声高了起来。Hadoop与Spark,成为了常常被拿来做比较的对象。 Hadoop作为主流运用的大数据处理系统,是有着坚实的基础的,Hadoop生态系统中在不断发展中也在不断完善,形成了完备的数据处理环
    Apache Hadoop YARN (Yet Another Resource Negotiator,另一种资源协调者)是一种新的 Hadoop 资源管理,它是一个通用资源管理系统,可为上层应用提供统一的资源管理和调度,它的引入为集群在利用率、资源统一管理和数据共享等方面带来了巨大好处。MRv1 的缺陷     MapRedu
问题: 我有一个集合,如下,请问,我想判断里面有没有”world”这个元素,如果有,我就添加一个”javaee”元素,请写代码实现。 使用普通迭代出现的异常: ConcurrentModificationException:当方法检测到对象的并发修改,但不允许这种修改时,抛出此异常。 产生的原因: 迭代是依赖于集合而存在的,在判断成功后,集合的中新添加了元素,而迭代却不知
Hadoop MapReduce是一个软件框架(framwork),这个架构的目的是方便程序员在大规模集群(可大到上千台结点)上处理超大规模数据(可多到
转载 2011-11-08 21:56:00
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文章目录输入数据期望结果需求分析自定OrderProductBeanMapper类Reducer类Driver类执行结果输入数据order.txt1001 01 11002 02 21003 03 31004 01 41005 02 51006 03 6pd.txt01 小米02 华为03 格力期望结果需求分析自定OrderProductBeanpackage com.mr.reducejoin;import org.apache.hadoop.io.Writ
原创 2021-07-09 17:25:51
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<br />【目的】<br />        这篇教程从用户的角度出发,全面地介绍了Hadoop Map/Reduce框架的各个方架,基于它写出来的应用程序能
原创 2023-09-07 11:01:21
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hadoop之YARN简介一、Yarn资源调度1、Yarn基础架构2、Yarn作业提交流程3、Yarn调度和调度算法先进先出调度(FIFO)容量调度(Capacity Scheduler)公平调度(Fair Scheduler)4、Yarn常用命令二、Yarn案例实操1、Yarn生成环境配置2、Yarn容量调度配置配置容量调度向容量调度中提交任务容量调度任务优先级3、Yarn公
首先先要说明我的系统的一个配置主机名主机IPV4地址配置hadoop001192.168.120.100RecourceManager、NodeManager、DateNode、NameNodehadoop002192.168.120.101NodeManager、DateNode、SecondaryNameNodehadoop003192.168.120.102NodeManager、DateN
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