http://poj.org/problem?id=3087 题意:每组3个串,前两个串长度为n,第三个串长度为2*n,依次从第二个串(s2)中取一个字符,从第一个串(s1)中取一个字符,......,直至取完,如果组成的新串(s)和第三个字符串相同则输出组数和匹配成功的次数,如果不相同,则将s串的前n个字符作为s1,后n个字符作为s2,接着匹配,如果永远匹配不成s,则输出组数和-1. 思路:简单的字符串模拟,关键是判断输出-1的情况,如果一直匹配与 s不同,但与原来的strcat(s1,s2)…

  在Spark或Hadoop MapReduce的分布式计算框架中,数据被按照key分成一块一块的分区,打散分布在集群中各个节点的物理存储或内存空间中,每个计算任务一次处理一个分区,但map端和reduce端的计算任务并非按照一种方式对相同的分区进行计算,例如,当需要对数据进行排序时,就需要将key相同的数据分布到同一个分区中,原分区的数据需要被打乱重组,这个按照一定的规则对数据重新分区的过程就是Shuffle(洗牌). Spark Shuffle的两阶段 对于Spark来讲,一些Transf…

今天做了一个hadoop分享,总结下来,包括mapreduce,及shuffle深度讲解,还有YARN框架的详细说明等. v\:* {behavior:url(#default#VML);} o\:* {behavior:url(#default#VML);} w\:* {behavior:url(#default#VML);} .shape {behavior:url(#default#VML);} Normal 0 false 7.8 磅 0 2 false false false EN-U…

一.概要描述 shuffle是MapReduce的一个核心过程,因此没有在前面的MapReduce作业提交的过程中描述,而是单独拿出来比较详细的描述. 根据官方的流程图示如下: 本篇文章中只是想尝试从代码分析来说明在map端是如何将map的输出保存下来等待reduce来取. 在执行每个map task时,无论map方法中执行什么逻辑,最终都是要把输出写到磁盘上.如果没有reduce阶段,则直接输出到hdfs上,如果有有reduce作业,则每个map方法的输出在写磁盘前线在内存中缓存.每个map…

依据Spark 1.4版 在哪里会用到它 ExternalSorter是Spark的sort形式的shuffle实现的关键.SortShuffleWriter使用它,把RDD分区中的数据写入文件. override def write(records: Iterator[Product2[K, V]]): Unit = { if (dep.mapSideCombine) {//根据是否需要mqp-side combine创建不同的sorter require(dep.aggregator.isD…

依据Spark1.4版 Spark中的shuffle大概是这么个过程:map端把map输出写成本地文件,reduce端去读取这些文件,然后执行reduce操作. 那么,问题来了: reducer是怎么知道它的输入在哪呢? 首先,mapper在写完文件之后,肯定能提供与它的输出相关的信息.这个信息,在Spark中由MapStatus表示 private[spark] sealed trait MapStatus { def location: BlockManagerId def getSizeF…

一.前述 Spark中Shuffle的机制可以分为HashShuffle,SortShuffle. SparkShuffle概念 reduceByKey会将上一个RDD中的每一个key对应的所有value聚合成一个value,然后生成一个新的RDD,元素类型是<key,value>对的形式,这样每一个key对应一个聚合起来的value. 问题:聚合之前,每一个key对应的value不一定都是在一个partition中,也不太可能在同一个节点上,因为RDD是分布式的弹性的数据集,RDD的part…

开发调优篇 原则一:避免创建重复的RDD 通常来说,我们在开发一个Spark作业时,首先是基于某个数据源(比如Hive表或HDFS文件)创建一个初始的RDD:接着对这个RDD执行某个算子操作,然后得到下一个RDD:以此类推,循环往复,直到计算出最终我们需要的结果.在这个过程中,多个RDD会通过不同的算子操作(比如map.reduce等)串起来,这个“RDD串”,就是RDD lineage,也就是“RDD的血缘关系链”. 我们在开发过程中要注意:对于同一份数据,只应该创建一个RDD,不能创建多个R…

1. 前言 在前面的博客中讨论了Executor, Driver之间如何汇报Executor生成的Shuffle的数据文件,以及Executor获取到Shuffle的数据文件的分布,那么Executor是如何获取到Shuffle的数据文件进行Action的算子的计算呢? 在ResultTask中,Executor通过MapOutPutTracker向Driver获取了ShuffID的Shuffle数据块的结构,整理成以BlockManangerId为Key的结构,这样可以更容易区分究竟是本地的S…

http://poj.org/problem?id=3087 设:s1={A1,A2,A3,...Ac} s2={Ac+1,Ac+2,Ac+3,....A2c} 则 合在一起成为 Ac+1,A1,Ac+2,A2......A2c,Ac 经过一次转换之后变成 s1={Ac+1,A1,Ac+2.....} s2={...A2c,Ac} 对应之前,每个数的序号发生的变化是 +1,+2,+3....-c,-c+1,..... 把整个数链想成环,也相当于是: +1,+2,+3....+c,+c+1,...…