一 概述： (1)Hadoop MapReduce采用Master/Slave结构。 *Master：是整个集群的唯一的全局管理者，功能包括：作业管理、状态监控和任务调度等，即MapReduce中的JobTracker。 *Slave：负责任务的执行和任务状态的回报，即MapReduce中的TaskTracker。二 JobTracker剖析： (1)概述：JobTracker是一个后台服务进程，
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2024-10-21 08:27:41
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一、MapReduce简述 MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算，MapReduce是面向大数据并行处理的计算模型、框架和平台，作用为拆分数据，合并数据。 MapReduce的组成 1、JobTracker/ResourceManager：管理任务 2、TaskTracker/NodeManager：执行任务二、序列化/反序列化机制. 当自定义一个类之后，如果
通讯架构,任务调度机制,Shuffle解析,内存管理
目录1.Spark内核1.1核心组件1.2Spark通用运行流程概述1.3Standalone模式1.4YARN调度2.Spark通讯架构3. Spark任务调度机制3.1Spark任务调度概述3.2 Spark Stage级调度3.3Spark Task级调度3.3.1调度策略3.2 失败重试4.
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2024-05-16 12:39:27
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spark应用涉及的一些基本概念：1.mater:主要是控制、管理和监督整个spark集群2.client：客户端，将用应用程序提交，记录着要业务运行逻辑和master通讯。3.sparkContext：spark应用程序的入口，负责调度各个运算资源，协调各个work node上的Executor。主要是一些记录信息，记录谁运行的，运行的情况如何等。这也是为什么编程的时候必须要创建一个sparkC
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2023-08-08 11:29:09
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MapReduce作为一个并行计算框架，MR一共分为三个部分分别是Map->Shuffle->Reduce，我们就从这三个步骤来理解MapReduce。1.map端 Hadoop将MapReduce的输入数据分成等长的数据块，这个过程叫做input split也就是分片，然后为每一个分片分配一个map任务，然后通过用户自己定义的逻辑
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2024-05-02 17:09:13
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MapReduce一、MapReduce概述MapReduce是一个分布式运算程序的编程框架，是基于Hadoop的数据分析计算的核心框架。MapReduce处理过程为两个阶段：Map和Reduce。Map负责把一个任务分解成多个任务；Reduce负责把分解后多任务处理的结果汇总。MapReduce优点MapReduce易于编程它简单的实现一些接口，就可以完成一个分布式程序，这个分布式程序可以分布到
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2024-05-27 15:59:03
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mapreduce代码示例 Welcome to MapReduce algorithm example. Before writing MapReduce programs in CloudEra Environment, first we will discuss how MapReduce algorithm works in theory with some simple Ma
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2024-05-09 08:28:42
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Spark的资源主要分为两点：memory，cpu core，涉及到的参数主要有以下6个：spark.executor.instances / —-num-executors 表示启动多少个executor来运行该作业。 spark.executor.cores / —executor.cores 在默认参数spark.task.cpus设置为1时，该参数的值表示在同一个executor里，最多允
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2024-01-24 20:27:32
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一、Spark内核1、内核概述Driver：将用户程序转换为job、在executor之间进行调度、跟踪executor的运行情况、通过UI展示运行情况Executor：运行spark任务并返回结果，通过自身BlockManager为RDD提供存储和，并且加快RDD的计算通用运行流程2、部署模式Standalone模式Driver：是一个进程，我们编写的Spark应用程序就运行在Driver上，由
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2023-11-27 00:15:01
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最近在学习spark，里面存在很多的概念，比较抽象。在这里说下个人对Spark中Driver和Executor的理解。Driver：Driver是Spark中Application也即代码的发布程序，可以理解为我们编写spark代码的主程序，因此只有一个，负责对spark中SparkContext对象进行创建，其中SparkContext对象负责创建Spark中的RDD（Spark中的基本数据结构
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2023-11-13 09:15:32
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文章目录Spark运行架构运行架构核心组件Driver & ExecutorMaster & WorkerApplicationMaster核心概念Executor与Core并行度（Parallelism）有向无环图（DAG）提交流程(※)Spark核心编程 Spark运行架构运行架构Spark 框架的核心是一个计算引擎，整体来说，它采用了标准 master-slave 的结构。
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2023-08-26 08:23:46
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1.日志源文件: 2.写含有partitioner的MR代码: 3.命令执行: 产生的结果文件: 代码中的逻辑是对应4个分区,设置了4个分区,就产生了4个分区文件... 查看各个文件中的内容: 4.其他情况: ① 如果代码中不设置分区的数量: job.setNumReduceTasks(Intege
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2017-08-20 13:43:00
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MapReduce 中的 setGroupingComparatorClass1. setGroupingComparatorClass是什么?对发往reduce的 键值对进行分组操作。2. setGroupingComparatorClass有什么作用?job.setGroupingComparatorClass(....class);如果连续**（注意，一定连续）**的两条或多条记录...
原创
2022-01-26 10:45:16
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一. MR中的join的两种方式： 1.reduce side join(面试题) reduce side join是一种最简单的join方式，其主要思想如下： 在map阶段，map函数同时读取两个文件File1和File2，为了区分两种来源的key/value对，对每条数据打一个标签（tag）,比
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2017-10-19 15:10:00
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MapReduce 中的 setGroupingComparatorClass1. setGroupingComparatorClass是什么?对发往reduce的 键值对进行分组操作。2. setGroupingComparatorClass有什么作用?job.setGroupingComparatorClass(....class);如果连续**（注意，一定连续）**的两条或多条记录...
原创
2021-07-08 14:29:49
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Hadoop学习Mapreduce中的Combiner合并Combiner合并Combiner合并案例 Mapreduce中的Combiner合并Mapreduce中的mapper阶段将输入的数据转换成一个个键值对的形式<key,value>,再经过shuffle机制对数据进行整理，最后reducer阶段处理数据并输出结果。这是一个mr程序一般的处理流程。在这个过程中至少存在两处性能
背景在 windows 系统中，idea 在 C:\Users\用户名\.IntelliJIdea2018.2\config\extensions\com.intellij.database\schema 目录下默认存在如下 Groovy 文件：Generate POJOs.groovy，配合 idea 的 Database 数据库管理工具，可以快速生成 POJO 类。于是我想何不基于这个类编写
索引IndexMany of these methods or variants thereof are available on the objectsthat contain an index (Series/Dataframe) and those should most likely beused before calling these methods directly.从series对
目录介绍：设计思想：优点：缺点：eg:(使用combiner数据结果变化)使用：job中设置：eg:(job设置)介绍
原创
2022-10-31 13:07:20
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并行化大矩阵乘法是较早的基于MapReduce编程模型实现的基础算法之一，最早是由Google公司为了解决PageRank中包含的大量矩阵乘法而提出的。今天我们就来一起学习一下基于MapReduce的并行化大矩阵乘法。我们假设有两个矩阵M和N，其中M的列数等于N的行数，则记M和N的乘积P = M . N。其中Mij表示矩阵M中第i行第j列的元素，Njk表示矩阵N中第j行第K列的元素，则矩阵P中的元
