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
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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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[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
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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
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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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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# 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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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
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
68阅读
# 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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1.选择题 本次笔试一共五道选择题，其中两道都是考的continue，因此在这里记录一下continue和break的区别 在
原创
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2023-11-24 09:53:15
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在计算机的使用过程中，经常会遇到蓝屏的情况。对于初学者来讲，好象就是一场电脑灾难一样，不知所措。其实只要了解了原因之后就不用怕了。造成计算机蓝屏的原因有很多种，硬件方面的原因总体可以概括为以下几种： 一、屏幕显示系统忙，请按任意键继续…… 1、虚拟内存不足造成系统多任务运算错误 虚拟内存是WINDOWS系统所特有的一种解决系统资源不足的方法，其一般要求主引导区的硬盘剩余空间是其物理内存的2-
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2024-09-26 21:14:58
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Spark内存管理简介Spark从1.6开始引入了动态内存管理模式，即执行内存和存储内存之间可以相互抢占Spark提供了2种内存分配模式：静态内存管理统一内存管理本系列文章将分别对这两种内存管理模式的优缺点以及设计原理进行分析(主要基于Spark 1.6.1的内存管理进行分析) 在本篇文章中，将先对静态内存管理进行介绍堆内内存在Spark最初采用的静态内存管理机制下，存储内存、执行内存和其它内存的
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2024-09-25 15:41:03
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沙溢胡可“奉子成婚”
http://news.online.sh.cn 2011-02-21 11:16 [来源]：新快报
2月19日晚，沙溢胡可这对新人入住结婚酒店客房，准备20日的婚礼。胡可身穿防辐射的孕妇装现身招待亲友，被亲友问及身体如何时，胡可说：“挺好的，现在还没什么反应。”之后亲友又问几个月了，胡可便称：“5个月了。”
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2011-02-21 11:12:01
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# 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
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2024-03-27 07:04:07
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1、Map函数：通过函数传递源的每个元素，并形成新的分布式数据集。%spark
#并行化集合生成RDD
var data = sc.parallelize(List(10,20,30))
%输出结果
data.collect
%应用map函数并传递表达式
var mapFunc = data.map(x => x+10)
mapFunc.collect输出：Array[Int] = Arra
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2024-05-08 09:37:38
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有的时候，我们可能会遇到大数据计算中一个最棘手的问题——数据倾斜，此时Spark作业的性能会比期望差很多。数据倾斜调优，就是使用各种技术方案解决不同类型的数据倾斜问题，以保证Spark作业的性能。数据倾斜发生时的现象绝大多数task执行得都非常快，但个别task执行极慢。比如，总共有1000个task，997个task都在1分钟之内执行完了，但是剩余两三个task却要一两个小时。这种情况很常见。原
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2024-08-06 13:14:56
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### 教你如何实现Java递归导致栈溢
##### 引言
在Java开发中，递归是一种非常常见的编程技巧，它能够简化复杂的问题。然而，如果不正确地使用递归，可能会导致栈溢出错误（StackOverflowError）。本文将教会你如何实现Java递归导致栈溢，并提供了每一步需要做的指导和代码示例。
##### 一、了解递归原理
在开始之前，我们需要先了解递归的原理。递归是一种通过调用自身
原创
2023-09-01 11:12:51
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