文章目录1. HDFS写数据1.1 HDFS写数据流程1.2 关于副本结点的选择流程2. HDFS读数据 1. HDFS写数据1.1 HDFS写数据流程 HDFS读写流程：HDFS客户端创建 DistributedFileSystem(分布式文件系统)类的对象实例。【该对象中封装了与HDFS文件系统操作的相关方法】调用DistributedFileSystem对象的create()方法，通过 R
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2023-08-21 10:29:09
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问题：1，一台服务器上，同时运行4个MapTask任务，即当前服务器会有4个溢写缓冲区，即一个MapTask会开启一个溢写缓冲区2，Spill过程不一定会发生，当此MapTask输出的数量很小时，小于（默认100Mb*0.8）3，Merge过程不一定会发生:a，Spill过程没有发生；b,Spill过程发生了，但只生成了一个Spill文件，没必要合成4，溢写缓冲区实际上是一个对象blockingB
原创
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2023-01-09 09:03:19
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# Hadoop中的溢写实现流程
## 1. 溢写的概念和目的
在Hadoop中，当处理大规模数据时，为了提高性能和效率，经常会将数据存储在磁盘上而不是内存中。溢写是Hadoop中一种将数据从内存写入磁盘的操作，主要用于处理内存容量不足的情况。通过将数据写入磁盘，可以释放内存空间，保证程序继续正常运行。
## 2. 溢写实现的步骤
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1
原创
2023-11-03 12:48:00
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# Hadoop优化：溢写文件的Merge次数
## 引言
Hadoop是一个高性能、可靠性很高的分布式运算框架，常用于大规模数据处理。然而，由于Hadoop的底层实现机制，会产生大量的小文件，这会占用大量的磁盘空间，同时也会降低Hadoop集群的性能。因此，我们需要对Hadoop进行优化，以减少溢写文件的Merge次数，从而提升整体性能。
## 优化流程
下面是实现“Hadoop优化：溢
原创
2023-12-27 05:43:28
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[toc]需求有下面的数据：cookieId time url
2 12:12:34 2_hao123
3 09:10:34 3_baidu
1 15:02:41 1_google
3 22:11:34 3_sougou
1 19:10:34 1_baidu
2 15:02:41 2_google
1 12:12:34
今天和大家介绍Spark的内存模型，干货多多，不要错过奥~与数据频繁落盘的Mapreduce引擎不同，Spark是基于内存的分布式计算引擎，其内置强大的内存管理机制，保证数据优先内存处理，并支持数据磁盘存储。本文将重点探讨Spark的内存管理是如何实现的，内容如下:Spark内存概述Spark 内存管理机制Spark on Yarn模式的内存分配1 Spark内存概述首先简单的介绍一下Spark运
# 如何实现hadoop中mr中的环形数据缓冲区溢写
## 1. 流程表格
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 步骤一 | 读取输入数据 |
| 步骤二 | 处理输入数据 |
| 步骤三 | 将处理后的数据写入环形数据缓冲区 |
| 步骤四 | 检测环形数据缓冲区是否溢写 |
| 步骤五 | 如发生溢写，将数据写入磁盘 |
## 2. 操作说明
### 步骤一：读取
原创
2024-03-27 07:04:07
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Spark Shuffle Read调用栈如下： 1. org.apache.spark.rdd.ShuffledRDD#compute() 2. org.apache.spark.shuffle.ShuffleManager#getReader() 3. org.apache.spark.shuffle.hash.HashShuffleReader#read() 4. org.apach
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2024-08-02 08:53:45
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过程介绍：假如在hdfs中存储一个300M文件，每个block的大小默认为128M，而且默认的切片大小也是128M，因此，每一个MapTask任务会处理一个split，则是有三个MapTask并行处理。
一个 mr 程序启动的时候，最先启动的是 MRAppMaster，MRAppMaster 启动后根据本次job 的描述信息，计算出需要的 maptask 实例数量，然后向集群申请机器启动相应
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2024-09-23 16:05:45
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继上篇《Spark源码分析之Job的调度模型与运行反馈》之后，我们继续来看第二阶段--Stage划分。 Stage划分的大体流程如下图所示： 前面提到，对于JobSubmitted事件，我们通过调用DAGScheduler的handleJobSubmitted()方法来处理。那么我
HDFS读写流程一、写流程二、读流程三、总结 一、写流程（1）客户端通过Distributed FileSystem（我翻译成分布式文件系统？）模块向NameNode请求上传文件（会给定一个路径），然后NameNode检查目标文件是否存在，以及父目录是否存在。 （2）NameNode返回是否可以上传。 （3）客户端向NameNode请求上传第一个Block，向NameNode请求可以上传到哪几个
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2023-07-12 12:12:35
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spark任务在调试过程中，OOM是非常讨厌的一种情况。本文针对Heap OOM的情况先做一定分析，告诉大家如何调参。1.Heap OOM的现象如果在Spark UI或者在spark.log中看到如下日志：java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded
java.lang.OutOfMemoryError: java heap spac
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2024-03-11 10:40:12
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# JavaScript溢位的实现
## 1. 溢位的概念
在计算机科学中，溢位（overflow）是指计算结果超过了某个数据类型所能表示的最大值或最小值的情况。在JavaScript中，溢位通常指的是数字类型的溢位。
## 2. 实现溢位的步骤
为了实现JavaScript溢位，我们可以通过以下步骤来完成：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 定义一个变量并
原创
2024-01-23 06:25:50
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Spark MemoryManager1.MemoryManager接口1.1.概述在Spark中，MemoryManager接口定义了Storage内存和Execution内存统一管理分配的公共方法。包括堆内以及堆外内存。1.2.相关成员 // 堆内Storage内存池 至于堆内内存onHeapStorageMemory和onHeapExecutionMemory这两个参数的大小值，与其具体
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2024-03-11 15:13:38
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# Hadoop 查询路径
## 什么是Hadoop查询路径
Hadoop是一个用于存储和处理大规模数据的开源软件框架。在Hadoop中，数据通常存储在分布式文件系统HDFS中，而查询则通过Hive、Pig、Spark等工具进行。Hadoop查询路径指的是在Hadoop环境中对数据进行查询和分析的过程。
## Hadoop查询路径的流程
Hadoop查询路径通常包括以下几个步骤：
1.
原创
2024-03-26 05:52:52
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在处理“Hadoop plugin 路径”的问题时，我们需要系统地进行环境准备、配置以及测试和排错，确保每一步的设置都是清晰和准确的。以下就是这一过程的详细记录。
### 环境准备
首先，确保你的软硬件环境符合以下要求：
| 组件 | 版本 |
|----------------|----------------
上节回顾Hadoop入坑之路（一））中，讲述了HDFS如何在服务器上搭建以及命令行客户端的一些基本命令的用法。这一节中主要讲在Java客户端上，实现Windows与HDFS服务器的数据的交互。 客户端与HDFS的数据交互 在运行Java客户端时，需要从官网上下载hadoop的源码包进行编译为windows版本的安装包，并且需要将Hadoop添加到系统环境变量中。 启动Ec
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2024-10-12 10:57:07
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一、平台基础 了解什么是大数据，大数据入门，以及大数据介绍。 以及大数据中存在的问题，包括存储，计算的问题，有哪些解决策略。熟悉了解开源Hadoop平台生态圈，以及第三方大数据平台，查找一些Hadoop入门介绍博客或者官网，了解： What’s Hadoop Why Hadoop exists How to Use HadoopHadoop是一个庞大的家族，包含存储，计算等一系列产品组
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2024-10-03 12:37:27
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上节回顾Hadoop入坑之路（一））中，讲述了HDFS如何在服务器上搭建以及命令行客户端的一些基本命令的用法。这一节中主要讲在Java客户端上，实现Windows与HDFS服务器的数据的交互。 客户端与HDFS的数据交互 在运行Java客户端时，需要从官网上下载hadoop的源码包进行编译为windows版本的安装包，并且需要将Hadoop添加到系统环境变量中。 启动Ec
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2024-10-12 10:42:08
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# 理解和实现 Hadoop Classpath 路径
作为一名刚入行的开发者，了解如何配置Hadoop的classpath路径是很重要的。Classpath是Java虚拟机用来寻找类文件及资源的路径，而Hadoop作为一个基于Java的框架，配置类路径显得尤为重要。本文将引导你一步一步地实现Hadoop的classpath路径，帮助你更好地理解这一过程。
## 整体流程
我们将通过以下步骤
