管道与Aggregation： 文档结构如下： { "_id" : 1, "item" : "abc", "price" : 10, "quantity" : 2, "date" : ISODate("201
转载
2024-01-22 15:49:00
59阅读
个人理解（嘿嘿嘿，不考虑阅读效果了）shuffle分为map端shuffle和reduce端shuffle。 map端并不是处理一点写一点，而是先将处理的数据写入到环形缓冲区，缓冲区默认大小为100M，阈值默认为0.8，也就是说当阈值达到0.8即80M时，开始将数据以轮询方式写入到本地spll磁盘。如果缓冲区写入数据达到100M时，则将map暂时阻塞，等待缓冲区写出。在缓冲区写到磁盘前，先将其数
转载
2024-01-13 20:59:48
57阅读
HQL是如何转换为MR任务的一、Hive的核心组成介绍二、HQL转换为MR任务流程说明三、HQL的读取与参数解析3.1 程序入口 — CliDriver3.2 找到“CliDriver”这个类的“main”方法3.3 主类的run方法3.4 executeDriver方法3.5 processLine方法3.6 processCmd方法3.7 processLocalCmd方法3.8 qp.ru
转载
2023-10-05 19:57:20
160阅读
一、概述DataX 是阿里巴巴开源的一个异构数据源离线同步工具，致力于实现包括关系型数据库(MySQL、Oracle等)、HDFS、Hive、ODPS、HBase、FTP等各种异构数据源之间稳定高效的数据同步功能。DataX 设计为了解决异构数据源同步问题，DataX将复杂的网状的同步链路变成了星型数据链路，DataX作为中间传输载体负责连接各种数据源。当需要接入一个新的数据源的时候，只
转载
2024-06-21 15:14:49
117阅读
MRShuffle 和 SparkShuffle 机制和原理分析MR的ShuffleShuffle是什么？（以下部分图片来自于网络，侵删）Shuffle的本义是洗牌、混洗，把一组有一定规则的数据尽量转换成一组无规则的数据，越随机越好。MapReduce中的Shuffle更像是洗牌的逆过程，把一组无规则的数据尽量转换成一组具有一定规则的数据为什么MapReduce计算模型需要Shuffle过程？ 我
转载
2023-12-13 18:42:50
53阅读
&n
转载
2023-11-29 17:44:25
159阅读
一、程序状态寄存器访问指令ARM微处理器支持程序状态寄存器访问指令，用于在程序状态寄存器和通用寄存器之间传送数据。MRSMRS{条件} 通用寄存器，程序状态寄存器（CPSR或SPSR）MRS指令用于将程序状态寄存器的内容传送到通用寄存器中。
该指令一般用在以下几种情况：当需要改变程序状态寄存器的内容时，可用MRS将程序状态寄存器的内容读入通用寄存器，修改后再写回程序状态寄存器。当在异常处理或进程切
转载
2024-01-11 13:38:13
62阅读
## Hive 与 MapReduce 的关系
在大数据处理的领域中，Apache Hive 和 MapReduce 是其中两个重要的组件。Hive 是一个建立在 Hadoop 之上的数据仓库工具，用于处理大规模的数据集，而 MapReduce 是 Hadoop 的核心计算模型，用于处理和生成大数据集。接下来我将为你详细介绍 Hive 与 MapReduce 的关系，以及如何使用它们进行数据处理
原创
2024-10-21 05:34:32
33阅读
区别：Spark-Streaming获取kafka数据的两种方式-Receiver与Direct的方式，可以从代码中简单理解成Receiver方式是通过zookeeper来连接kafka队列，Direct方式是直接连接到kafka的节点上获取数据了。一、基于Receiver的方式这种方式使用Receiver来获取数据。Receiver是使用Kafka的高层次Consumer API来实现的。rec
转载
2024-09-29 10:49:39
61阅读
JavaEE规范中经常看到JSR与MR这两个单词, 比如Java EE 7包含14 个 JSRs 和 9 个 MRs。那么什么叫JSR，MR他们之间有什么区别。JSR是Java Specification Requests的缩写，意思是Java 规范提案。是指向JCP(Java Community Process)提出新增一个标准化技术规范的正式请求。任何一个规范开始都叫JSR。且有一个唯一编号，
原创
2016-01-14 18:03:22
3313阅读
资源粒度MR是基于进程，MR的每一个task都是一个进程，当task完成时，进程也会结束spark是基于线程，Spark的多个task跑在同一个进程上，这个进程会伴随spark应用程序的整个生命周期，即使没有作业进行，进程也是存在的所以，spark比MR快的原因也在这，MR启动就需要申请资源，用完就销毁，但是spark把进程拿到以后，这个进程会一直存在，即使没有job在跑，所以后边的job可以直接
转载
2023-06-11 15:22:56
81阅读
在大数据处理领域，MapReduce（MR）和Hive on Spark是两种流行的处理模型。然而，它们在架构、使用方式和性能上存在着显著的区别。本文将详细对比这两种技术，并提供详细的操作和管理指南。
### 环境预检
在开始之前，我们需要先对环境进行预检，以确保硬件和软件能够支持MR与Hive on Spark的运行。
创建思维导图以总结需要的硬件与软件要求，这里列出了必要的组件：
``
Mr与spark的shuffle过程详解及对比------------恢复内容开始------------大数据的分布式计算框架目前使用的最多的就是hadoop的mapReduce和Spark，mapReducehe和Spark之间的最大区别是前者较偏向于离线处理，而后者重视实现性，下面主要介绍mapReducehe和Spark两者的shuffle过程。MapReduce的Shuffle过程介绍S
大数据技术 —— MapReduce 简介 本文为senlie原创，转载请保留此地址：http://www.cnblogs.com/senlie/ 1.概要很多计算在概念上很直观，但由于输入数据很大，为了能在合理的时间内完成，这些计算必须分布在数以百计数以千计的机器上。例如处理爬取得到的文档、网页请
转载
2018-08-16 11:37:00
197阅读
2评论
1、在安装hive之前要先安装hadoop，具体的安装方法请看：2、从http://mirror.bit.edu.cn/apache/hive/中下载hive，选择2.3.6版本，如下图所示：3、使用tar -xzvf apache-hive-2.3.6-bin.tar.gz命令解压，如下图所示：4、使用mv apache-hive-2.3.6-bin hive-2.3.6将原目录更改名称，如下图
1.Hive简述 1.1 Hive是什么 Hive是数据仓库.它是构建在Hadoop之上的,通过解析QL(Hive SQL),转换成MR任务(Tez,Spark......)去提交执行. RDBMS一般是写验证,而Hive是读验证,即数据进入不会验证数据是否符合要求,只在读取的时候检查,解析具体字段 1.2 Hive的优缺点 优点: 可以直接访问HDFS,或者其它的
转载
2023-11-13 12:42:49
119阅读
Storm是Twitter开源的分布式实时大数据处理框架，被业界称为实时版Hadoop。随着越来越多的场景对Hadoop的MapReduce高延迟无法容忍，比如网站统计、推荐系统、预警系统、金融系统等， 大数据实时处理解决方案的应用日趋广泛，目前已是分布式技术领域最新爆发点，而Storm更是流计算技术中的佼佼者和主流。 1 Q：Storm原理及核心概念A：分布式的实时计算系统，能够可信任的
转载
2023-12-05 20:07:26
92阅读
一，调优基础 ：1 ，连接暗示 ：需求 ： 让 join 发生在 map 端sql ：select /*+ mapjoin(customers) */ a.*,b.*
from customers a left outer join orders b
on a.id=b.cid;2 ，hive 执行计划hql 在执行的时候，是转化成了什么样的 mr 去执行的。3 ，查看执行计划 ： expla
转载
2023-09-05 15:24:40
111阅读
MR数据流向示意图步骤 1输入文件从HDFS流向Mapper节点。在一般情况下，map所需要的数据就存在本节点，这就是数据本地化计算的优势，但是往往集群中数据分布不均衡(1000台节点，数据冗余度是10，每个文件并不能均匀分布在每个节点上)，而MR的计算槽位是均匀分布在节点上的(配置文件中指定的map和reduce数量)，所以势必有些计算节点需要通过数据传输从别的节点获取计算数据。步骤 2Mapp
转载
2023-12-19 19:51:26
96阅读
Pig是一种编程语言，它简化了Hadoop常见的工作任务。Pig可加载数据、表达转换数据以及存储最终结果。Pig内置的操作使得半结构化数据变得有意义（如日志文件）。同时Pig可扩展使用Java中添加的自定义数据类型并支持数据转换。 Hive在Hadoop中扮演数据仓库的角色。Hive添加数据的结构在HDFS（hive superimposes structure on data in HDFS）
转载
2023-09-12 03:47:08
113阅读
