不得不说阅读源码的过程,极其痛苦 .Dream Car 镇楼 ~ ! 虽说整个MapReduce过程也就只有Map阶段和Reduce阶段,但是仔细想想,在Map阶段要做哪些事情?这一阶段具体应该包含数据输入(input),数据计算(map),数据输出(output),这三个步骤的划分是非常符合思维习惯的. 从大数据开发的hello world案例入手,如下是一个word count 案例的map程序 public class WcMapper extends Mapper<LongWritabl…

Dream car 镇楼 ~ ! 接上一节Input环节,接下来分析 output环节.代码在runNewMapper()方法中: private <INKEY,INVALUE,OUTKEY,OUTVALUE> void runNewMapper(final JobConf job,final TaskSplitIndex splitIndex, final TaskUmbilicalProtocol umbilical,TaskReporter reporter) { ....... //…

总体来说大概有以下2个大的步骤 1.连接集群(yarnrunner或者是localjobrunner) 2.submitter.submitJobInternal()在该方法中会创建提交路径,计算切片(writesplits),生成job.xml在路径下,提交job等 下面用windows下执行mr程序的过程进行源码分析,先把你的hadoop所在的盘符下的tmp文件清空.我的是d:/tmp 1.debug执行driver,进入waitForCompletion,然后进入conect(),可以看到…

这是我的分析,当然查阅书籍和网络.如有什么不对的,请各位批评指正.以下的类有的并不完全,只列出重要的方法. 如要转载,请注上作者以及出处. 一.源码阅读环境 需要安装jdk1.7.0版本及其以上版本,还需要安装Eclipse阅读hadoop源码. Eclipse安装教程参见我的博客. Hadoop源码官网下载.我下载的是2.7.3版本的.其中source是源代码工程,需要你编译才能执行.而binary是编译好的克执行文件. 如果你要搭建Hadoop集群,则下载binary的.如果阅读源代码,下载…

为了测试MapReduce提交的详细流程.需要在提交这一步打上断点: F7进入方法: 进入submit方法: 注意这个connect方法,它在连接谁呢?我们知道,Driver是作为客户端存在的,那么客户端连接的应该就是Yarn集群,但是在这个简单的WordCount案例中,并没有将任务提交到Yarn集群,而是在本机中执行的.座椅这里连接的自然就是本机. 进入这个connect方法,然后在里面的Cluster方法上打上断点: 很明显,这是一个构造器,他把集群抽象成了一个对象.进入此方法: 初始化了…

前言:spring主要就是对bean进行管理,因此IOC容器的初始化过程非常重要,搞清楚其原理不管在实际生产或面试过程中都十分的有用.在[spring源码分析]准备工作中已经搭建好spring的环境,并利用xml配置形式对类进行了实例化.在test代码中有一个非常关键的类ClassPathXmlApplicationContext,在这个类中实现了IOC容器的初始化,因此我们从ClassPathXmlApplicationContext着手开始研究IOC的初始化过程. ClassPathXmlA…

前提 最近通过阅读React官方文档的事件模块,发现了其主要提到了以下三个点  调用方法时需要手动绑定this  React事件是一种合成事件SyntheticEvent,什么是合成事件?  事件属性会在事件调用后被回收,即不能异步访问  事件机制的源码分析    1).注册阶段源码分析    2).触发阶段源码分析    3).总结相关流程 带着问题,通过查询资料和源码来探寻~ 1.调用方法时需要手动绑定this 先从一段官方代码看起: 代码中的注释提到了一句话:   This binding…

JobSubmitter,顾名思义,它是MapReduce中作业提交者,而实际上JobSubmitter除了构造方法外,对外提供的唯一一个非private成员变量或方法就是submitJobInternal()方法,它是提交Job的内部方法,实现了提交Job的所有业务逻辑.本文,我们将深入研究MapReduce中用于提交Job的组件JobSubmitter. 首先,我们先看下JobSubmitter的类成员变量,如下: // 文件系统FileSystem实例 private FileSystem…

1.概述 前面我们已经对Hadoop有了一个初步认识,接下来我们开始学习Hadoop的一些核心的功能,其中包含mapreduce,fs,hdfs,ipc,io,yarn,今天为大家分享的是mapreduce部分,其内容目录如下所示: MapReduce V1 MapReduce V2 MR V1和MR V2的区别 MR V2的重构思路 本篇文章的源码是基于hadoop-2.6.0-src.tar.gz来完成的.代码下载地址,请参考<Hadoop2源码分析-准备篇>. 2.MapReduce V…

MapReduce之提交job源码分析 job 提交流程源码详解 //runner 类中提交job waitForCompletion() submit(); // 1 建立连接 connect(); // 1)创建提交 job 的代理 new Cluster(getConfiguration()); // (1)判断是本地 yarn 还是远程 initialize(jobTrackAddr, conf); // 2 提交 job submitter.submitJobInternal(Job.…

MapReduce作业提交时连接集群是通过Job的connect()方法实现的,它实际上是构造集群Cluster实例cluster,代码如下: private synchronized void connect() throws IOException, InterruptedException, ClassNotFoundException { // 如果cluster为null,构造Cluster实例cluster, // Cluster为连接MapReduce集群的一种工具,提供了一种获取…

LocatedFileStatusFetcher是MapReduce中一个针对给定输入路径数组,使用配置的线程数目来获取数据块位置的实用类.它的主要作用就是利用多线程技术,每个线程对应一个任务,每个任务针对给定输入路径数组Path[],解析出文件状态列表队列BlockingQueue<List<FileStatus>>.其中,输入数据输入路径只不过是一个Path,而输出数据则是文件状态列表队列BlockingQueue<List<FileStatus>>,文…

在阅读本文前,若您对RocketMQ技术感兴趣,请加入 RocketMQ技术交流群 根据上文的描述,发送事务消息的入口为: TransactionMQProducer#sendMessageInTransaction: public TransactionSendResult sendMessageInTransaction(final Message msg, final Object arg) throws MQClientException { if (null == this.trans…

本文继<Yarn源码分析之MRAppMaster上MapReduce作业处理总流程(一)>,接着讲述MapReduce作业在MRAppMaster上处理总流程,继上篇讲到作业初始化之后的作业启动,关于作业初始化主体流程的详细介绍,请参见<Yarn源码分析之MRAppMaster上MapReduce作业初始化解析>一文. (三)启动 作业的启动是通过MRAppMaster的startJobs()方法实现的,其代码如下: /** * This can be overridden to …

我们知道,如果想要在Yarn上运行MapReduce作业,仅需实现一个ApplicationMaster组件即可,而MRAppMaster正是MapReduce在Yarn上ApplicationMaster的实现,由其控制MR作业在Yarn上的执行.如此,随之而来的一个问题就是,MRAppMaster是如何控制MapReduce作业在Yarn上运行的,换句话说,MRAppMaster上MapReduce作业处理总流程是什么?这就是本文要研究的重点. 通过MRAppMaster类的定义我们就能看出…

[源码分析] 从源码入手看 Flink Watermark 之传播过程 0x00 摘要 本文将通过源码分析,带领大家熟悉Flink Watermark 之传播过程,顺便也可以对Flink整体逻辑有一个大致把握. 0x01 总述 从静态角度讲,watermarks是实现流式计算的核心概念:从动态角度说,watermarks贯穿整个流处理程序.所以为了讲解watermarks的传播,需要对flink的很多模块/概念进行了解,涉及几乎各个阶段.我首先会讲解相关概念,然后会根据一个实例代码从以下几部分来…

<深入理解Spark:核心思想与源码分析>一书前言的内容请看链接<深入理解SPARK:核心思想与源码分析>一书正式出版上市 <深入理解Spark:核心思想与源码分析>一书第一章的内容请看链接<第1章 环境准备> 本文主要展示本书的第2章内容: Spark设计理念与基本架构 “若夫乘天地之正,而御六气之辩,以游无穷者,彼且恶乎待哉?” ——<庄子·逍遥游> n  本章导读: 上一章,介绍了Spark环境的搭建,为方便读者学习Spark做好准备.本章…

MapReduce原理及源码解读 目录 MapReduce原理及源码解读 一.分片 灵魂拷问:为什么要分片? 1.1 对谁分片 1.2 长度是否为0 1.3 是否可以分片 1.4 分片的大小 1.5 开始分片 1.6 分片后读取会不会断行 二.Map阶段 2.1 实例化Mapper 2.2 调用map()方法 三.Shuffle阶段 灵魂拷问:哪来的Shuffle? 3.1 shuffle的概念 3.2 Map端Shuffle 3.2.1 分区(partition) 3.2.2 写入环形缓冲区…

第一章.spark源码分析之RDD四种依赖关系 一.RDD四种依赖关系 RDD四种依赖关系,分别是 ShuffleDependency.PrunDependency.RangeDependency和OneToOneDependency四种依赖关系.如下图所示:org.apache.spark.Dependency有两个一级子类,分别是 ShuffleDependency 和 NarrowDependency.其中,NarrowDependency 是一个抽象类,它有三个实现类,分别是OneToO…

又是一个重磅功能点. 在分析源码之前分析一下体系结构,有助于源码理解.实际上在jQuery出现之前,Dean Edwards的跨浏览器AddEvent()设计做的已经比较优秀了:而且jQuery事件系统的设计思想也是基于该思想的,所以我们先分析一下Dean Edwards前辈的事件绑定. a. jQuery事件原型——Dean Edwards的跨浏览器AddEvent()设计 源码解读 //事件添加方法 function addEvent(element, type, handler) { //…

1. 数据模型 Schema Pig Latin表达式操作的是relation,FILTER.FOREACH.GROUP.SPLIT等关系操作符所操作的relation就是bag,bag为tuple的集合,tuple为有序的field列表集合,而field表示数据块(A field is a piece of data),可理解为数据字段. Schema为数据所遵从的类型格式,包括:field的名称及类型(names and types).用户常用as语句来自定义schema,或是load函数导…

       YII 框架源码分析    百度联盟事业部——黄银锋 目 录 1. 引言 3 1.1.Yii 简介 3 1.2.本文内容与结构 3 2.组件化与模块化 4 2.1.框架加载和运行流程 4 2.2.YiiBase 静态类 5 2.3.组件 6 2.4.模块 9 2.5 .App 应用   10 2.6 .WebApp 应用   11 3.系统组件 13 3.1.日志路由组件  13 3.2.Url 管理组件  15 3.3.异常处理组件  17 3.4.Cache 组件   17 3…

RCFile   RCFile全称Record Columnar File,列式记录文件,是一种类似于SequenceFile的键值对(Key/Value Pairs)数据文件.   关键词:Record.Columnar.Key.Value.   RCFile的优势在哪里?适用于什么场景?为了让大家有一个感性的认识,我们来看一个例子.   假设我们有这样一张9行3列的Hive数据表table,以普通的TextFile进行存储,     现在我们需要统计这张数据表的第二列(col2)值为“row…

一.架构 下面谈谈我对Tomcat架构的理解 总体架构: 1.面向组件架构 2.基于JMX 3.事件侦听 1)面向组件架构 tomcat代码看似很庞大,但从结构上看却很清晰和简单,它主要由一堆组件组成,如Server.Service.Connector等,并基于JMX管理这些组件,另外实现以上接口的组件也实现了代表生存期的接口Lifecycle,使其组件履行固定的生存期,在其整个生存期的过程中通过事件侦听LifecycleEvent实现扩展.Tomcat的核心类图如下所示: 1.Catalina…

Mahout版本:0.7,hadoop版本:1.0.4,jdk:1.7.0_25 64bit. mahout算法源码分析之Collaborative Filtering with ALS-WR 这个算法的并行主要就应该是ParallelALSFactorizationJob这里的并行了,下图是这个Job的大部分操作: 这里分析并行就是看每个job任务是否可以出现多个map或者reduce即可. (1)首先分析前面三个itemRatings,对应的输入是原始文件,如果原始文件很大的话,那么这个任务…

jQuery 2.0.3 源码分析Sizzle引擎 - 解析原理 声明:本文为原创文章,如需转载,请注明来源并保留原文链接Aaron,谢谢! 先来回答博友的提问: 如何解析 div > p + div.aaron input[type="checkbox"] 顺便在深入理解下解析的原理: HTML结构 <div id="text"> <p> <input type="text" /> </p>…

TaskTracker节点向JobTracker汇报当前节点的运行时信息时候,是将运行状态信息同心跳报告一起发送给JobTracker的,主要包括TaskTracker的基本信息.节点资源使用信息.各任务状态等.所以信息被序列化为TaskTrackerStatus实例对象.每次发送心跳报告的时候,会重新构造一个Status对象,并重置这些信息,而且需要主要的是每次发送的status对象的大小是不一定的,因为很多信息的发送是有时间间隔的.这些操作主要位于方法transmitHeartBeat的上半…

FP-Growth是一种常被用来进行关联分析,挖掘频繁项的算法.与Aprior算法相比,FP-Growth算法采用前缀树的形式来表征数据,减少了扫描事务数据库的次数,通过递归地生成条件FP-tree来挖掘频繁项.参考资料[1]详细分析了这一过程.事实上,面对大数据量时,FP-Growth算法生成的FP-tree非常大,无法放入内存,挖掘到的频繁项也可能有指数多个.本文将分析如何并行化FP-Growth算法以及Mahout中并行化FP-Growth算法的源码. 1. 并行化FP-Growth 并行…

fetch 是什么 XMLHttpRequest的最新替代技术 fetch优点 接口更简单.简洁,更加语义化 基于promise,更加好的流程化控制,可以不断then把参数传递,外加 async/await,异步变同步的代码书写风格 利于同构,isomorphic-fetch 是对 whatwg-fetch和node-fetch的一种封装,你一份代码就可以在两种环境下跑起来了 新的web api很多内置支持fetch,比如 service worker fetch 缺点 兼容性 不支持progr…

系统合约在链启动阶段就会被部署,是因为系统合约赋予了EOS链资源.命名拍卖.基础数据准备.生产者信息.投票等能力.本篇文章将会从源码角度详细研究system合约. 关键字:EOS,eosio.system,智能合约,name类型,native.hpp,newaccount,bidname,core token init,onblock,更新已入选生产节点 eosio.system 概览 笔者使用的IDE是VScode,首先来看eosio.system的源码结构.如下图所示. 本文分析的源码来自于…