转:spark通过合理设置spark.default.parallelism参数提高执行效率 spark中有partition的概念(和slice是同一个概念,在spark1.2中官网已经做出了说明),一般每个partition对应一个task.在我的测试过程中,如果没有设置spark.default.parallelism参数,spark计算出来的partition非常巨大,与我的cores非常不搭.我在两台机器上(8cores *2 +6g * 2)上,spark计算出来的partition…

前段时间在公司给大家分享GO语言的一些特性,然后讲到了并发概念,大家表示很迷茫,然后分享过程中我拿来了Rob Pike大神的Slides <Concurrency is not Parallelism>,反而搞的大家更迷茫了,看来大家丢了很多以前的基本知识.后来我就把Pike大神的slide和网上的一些牛人关于Cocurrency和Parallelism的观点做了整理,最终写了本文. 在Rob Pike的<Concurrency is not Parallelism>(http:/…

一.初步探索Partitioner 1.1 再次回顾Map阶段五大步骤 在第四篇博文<初识MapReduce>中,我们认识了MapReduce的八大步凑,其中在Map阶段总共五个步骤,如下图所示: 其中,step1.3就是一个分区操作.通过前面的学习我们知道Mapper最终处理的键值对<key, value>,是需要送到Reducer去合并的,合并的时候,有相同key的键/值对会送到同一个Reducer节点中进行归并.哪个key到哪个Reducer的分配过程,是由Partition…

COMPUTER ORGANIZATION AND ARCHITECTURE DESIGNING FOR PERFORMANCE NINTH EDITION Traditionally, the computer has been viewed as a sequential machine. Most computer programming languages require the programmer to specify algorithms as sequences of instr…

http://getakka.net/docs/concepts/terminology Terminology and Concepts In this chapter we attempt to establish a common terminology to define a solid ground for communicating about concurrent, distributed systems which Akka.NET targets. Please note th…

由于公司的业务在急速增长中,发现数据库服务器已经基本撑不住这么多并发.一方面,要求开发人员调整并发架构,利用缓存减少查询.一方面从数据库方面改善并发.数据库的并行度可设置如下: 1)cost threshold for parallelism:数据库引擎在编译的时候,预估执行计划的cost:若此cost消耗超过cost threshold for parallelism设置的值:sqlserver就会使用并行执行计划. 2)max degree of parallelism:并行执行计划最多能使…

在进行MapReduce计算时,有时候需要把最终的输出数据分到不同的文件中,比如按照省份划分的话,需要把同一省份的数据放到一个文件中:按照性别划分的话,需要把同一性别的数据放到一个文件中.我们知道最终的输出数据是来自于Reducer任务.那么,如果要得到多个文件,意味着有同样数量的Reducer任务在运行.Reducer任务的数据来自于Mapper任务,也就说Mapper任务要划分数据,对于不同的数据分配给不同的Reducer任务运行.Mapper任务划分数据的过程就称作Partition.负责…

我们都知道Spark内部提供了HashPartitioner和RangePartitioner两种分区策略,这两种分区策略在很多情况下都适合我们的场景.但是有些情况下,Spark内部不能符合咱们的需求,这时候我们就可以自定义分区策略.为此,Spark提供了相应的接口,我们只需要扩展Partitioner抽象类,然后实现里面的三个方法: package org.apache.spark /** 04 * An object that defines how the elements in a ke…

前言:对于二次排序相信大家也是似懂非懂,我也是一样,对其中的很多方法都不理解诶,所有只有暂时放在一边,当你接触到其他的函数,你知道的越多时你对二次排序的理解也就更深入了,同时建议大家对wordcount的流程好好分析一下,要真正的知道每一步都是干什么的. 1.Partitioner分区类的作用是什么? 2.getPartition()三个参数分别是什么? 3.numReduceTasks指的是设置的Reducer任务数量,默认值是是多少? 扩展: 如果不同类型的数据被分配到了同一个分区,输出的数…

map的输出,通过分区函数决定要发往哪个reducer. 有2种情况,我们自定义的Partitioner不会被调用 1) reducer个数为0 这种情况,没有reducer,不需要分区 2) reducer个数为1 这种情况,所有的map输出都会发到这个唯一的reducer,不需要调用我们的自定义reducer hadoop源码 private class NewOutputCollector<K,V> extends org.apache.hadoop.mapreduce.RecordWr…

我们今天主要向大家讲述的是SQL Server数据库中的max degree of parallelism参数,当 SQL Server 数据库在具N个微处理器或是 CPU 的计算机上运行时,它将为每个并行计划执行检测最佳并行度(即运行一个语句所使用的处理器数). 您可以使用 max degree of parallelism 选项来限制并行计划执行时所用的处理器数. 当 SQL Server数据库在具有多个微处理器或 CPU 的计算机上运行时,它将为每个并行计划执行检测最佳并行度(即运行一个语…

partitioner 是map中的数据映射到不同的reduce时的根据.一般情况下,partitioner会根据数据的key来把数据平均分配给不同的reduce,同时保证相同的key分发到同一个reduce.但当一个数据不平衡时,即某个key对应的数据量太大,导致reduce的空间不够,或者计算耗费太多时间时,可以重写partitioner,来按照实际情况分发数据. 下面是一个partitioner的例子,很简单,不多说了. public static class TestPartitione…

1.combiner combiner是MR编程模型中的一个组件: 有些任务中map可能会产生大量的本地输出,combiner的作用就是在map端对输出先做一次合并,以减少map和reduce节点之间的数据传输量,提高网络IO性能,是MR的优化手段之一: 两大基本功能: 1.1map的输出的key的聚合,对map输出的key排序.value进行迭代: 1.2reduce功能. 并不是设置了combiner就一定会执行(在当前集群非常繁忙的时候设置了也不会执行): combiner的执行时机:co…

一.Partitioner介绍 Partitioner的作用是对Mapper产生的中间结果进行分片,以便将同一分组的数据交给同一个Reduce处理,它直接影响Reduce阶段的负载均衡(个人理解:就是按照Reduce的个数,将Mapper产生的中间结果按照关键字送给不同的Reduce,Reduce对相同关键字的数据进行处理). Partitioner在Map/Reduce中所处的位置,如下: 二.Partitioner的源代码解析 将相同关键字Key送到哪个Reduce上处理. public a…

按数值排序 示例:按气温字段对天气数据集排序问题:不能将气温视为Text对象并以字典顺序排序正统做法:用顺序文件存储数据,其IntWritable键代表气温,其Text值就是数据行常用简单做法:首先,增加偏移量以消除所有负数:其次,在数字面前加0,使所有数字的长度相等:最后,用字典法排序.streaming的做法:-D mapred.text.key.comparator.options="-k1n -k2nr" 第一个year字段按数值顺序排序,第二个temp字段按数值顺序方向排序…

一:Counter计数器的使用 hadoop计数器:可以让开发人员以全局的视角来审查程序的运行情况以及各项指标,及时做出错误诊断并进行相应处理. 内置计数器(MapReduce相关.文件系统相关和作业调度相关) 也可以通过http://master:50030/jobdetails.jsp查看 /** * 度量,在运行job任务的时候产生了那些j输出.通过计数器可以观察整个计算的过程,运行时关键的指标到底是那些.可以表征程序运行时一些关键的指标. * 计数器 counter 统计敏感单词出现次数…

1.Map端的Combiner. 通过单词计数WordCountApp.java的例子,如何在Map端设置Combiner... 只附录部分代码: /** * 以文本 * hello you * hello me * 为例子. * map方法调用了两次,因为有两行 * k2 v2 键值对的数量有几个? * 有4个.有四个单词. * * 会产生几个分组? * 产生3个分组. * 有3个不同的单词. * */ public class WordCountApp { public static voi…

1.需求 按学生的年龄段,将数据输出到不同的文件.这里我们分为三个年龄段:小于等于20岁.大于20岁小于等于50岁和大于50岁 2.实现 1.编写Partitioner,代码如下 public static class StudentPartitioner extends Partitioner<IntWritable, Text> { @Override public int getPartition(IntWritable key, Text value, int numReduceTas…

Storm拓扑的并行度(parallelism)介绍 1.Storm分为3个主要实体,用于在Storm集群中运行拓扑        工作进程:Worker Process,也称为Worker        执行器:Executor,即线程Thread        任务:Task        工作进程.执行器.任务三者之间关系如下图:               Topology由一个或多个Spout/Bolt组件构成.        运行中的Topology由一个或多个Supervisor节…

核心功能描述 应用程序通常会通过提供map和reduce来实现 Mapper和Reducer接口,它们组成作业的核心. Map是一类将输入记录集转换为中间格式记录集的独立任务. 这种转换的中间格式记录集不需要与输入记录集的类型一致.一个给定的输入键值对可以映射成0个或多个输出键值对.Hadoop Map/Reduce框架为每一个InputSplit产生一个map任务,而每个InputSplit是由该作业的InputFormat产生的. 什么是InputSplit?InputSplit是指分片,在…

最近在读<real world haskell>里关于并行的一章时,看到作者首先对并发(Concurrency)和并行(Parallelism)的区别进行了定义和解释.以前我对这个问题也是一知半解,如果有人问题这个问题,恐怕我只能挠头说不清楚.而在这本书里,作者的解释是(简单翻译): 一个并发程序是指能同时执行通常不相关的各种任务.以一个游戏服务器为例子:它通常是有各种组件组成,每种组件都跟外部世界进行着复杂的信息交互.一个组件有可能要处理多个用户聊聊:另外一些可能要处理用户的输入,并把最新状…

人们对于Mapreduce程序刚開始时都觉得仅仅须要一个reduce就够了. 毕竟,在你处理数据之前一个reducer已经把数据都分好类了,有谁不喜欢分好类的数据呢. 可是这样我们就忽略了并行计算的优势. 假设仅仅有一个reducer.我们的云计算就退化成了一个小雨点. 在多个reducer的情况下,我们须要某种机制来控制mapper的结果的分配问题.这是就Partitioner的工作了. 在默认情况下.hadoop通过比較key的hash值来分配,默认使用HashPartitioner.有时默…

Partition中国人意味着分区,意义的碎片,这个阶段也是整个MapReduce该过程的第三阶段.在Map返回任务,是使key分到通过一定的分区算法.分到固定的区域中.给不同的Reduce做处理,达到负载均衡的目的. 他的运行过程事实上就是发生在上篇文章提到的collect的过程阶段,当输入的key调用了用户的map函数时.中间结果就会被分区了.虽说这个过程看似不是非常重要,可是也有值得学习的地方.Hadoop默认的算法是HashPartitioner,就是依据key的hashcode取摸运算…

Hadoop代码测试环境:Hadoop2.4 原则:在Hadoop的MapReduce过程.Mapper阅读过程完成后数据.它将数据发送到Partitioner.由Partitioner每个记录应当采取以确定哪些reducer节点,它用于通过缺省HashPartitioner.其核心代码例如以下: /** Use {@link Object#hashCode()} to partition. */ public int getPartition(K2 key, V2 value, int num…

组成:一个运行中的拓扑是由什么构成的:工作进程(worker processes),执行器(executors)和任务(tasks)! 在一个 Storm 集群中,Storm 主要通过以下三个部件来运行拓扑: 工作进程(worker processes) 执行器(executors) 任务(tasks).` 下面是他们之间相互关系的简单图示. 在 Worker 中运行的是拓扑的一个子集.一个 worker 进程是从属于某一个特定的拓扑的,在 worker 进程中会运行一个或者多个与拓扑中的组件相…

MapReduce中,分片.分区.排序和分组(Group)的关系图: 分片大小 对于HDFS中存储的一个文件,要进行Map处理前,需要将它切分成多个块,才能分配给不同的MapTask去执行. 分片的数量等于启动的MapTask的数量.默认情况下,分片的大小就是HDFS的blockSize. Map阶段的对数据文件的切片,使用如下判断逻辑: protected long computeSplitSize(long blockSize, long minSize, long maxSize) { r…

Rob pike发表过一个有名的演讲<Concurrency is not parallelism>(https://blog.golang.org/concurrency-is-not-parallelism), 演讲胶片在talks.golang.org中可以找到(https://talks.golang.org/2012/waza.slide#1), 演讲视频地址 :https://vimeo.com/49718712 以下是根据视频转换的文本信息. if you looked at t…

Understanding the Parallelism of a Storm Topology What makes a running topology: worker processes, executors and tasks 在一个Strom集群中,实际运行一个topology有三个主要的实体 Worker processes Executors (threads) Tasks 下面是一张草图简单说明他们之间的关系: A worker process executes a subse…

Partitioner.Create(1,10,4).GetDynamicPartitions() 为长度为10的序列创建分区,每个分区至多4个元素,分区方法及结果:Partitioner.Create(0, 10, 4).GetDynamicPartitions() 得到3个前闭后开区间: [0, 4)即{0, 1, 2, 3}, [4, 8)即{4, 5, 6, 7}, [8, 10)即{8, 9},  注意被枚举的数字均为数组下标: 为长度为10的序列创建分区,至多4个分区,分区方法及结果…

Combiners的作用: 每一个map可能会产生大量的输出,combiner的作用就是在map端对输出先做一次合并,以减少传输到reducer的数据量. combiner最基本是实现本地key的归并,combiner具有类似本地的reduce功能.如下例子: 如果不用combiner,那么,所有的结果都是reduce完成,效率会相对低下.使用combiner,先完成的map会在本地聚合,提升速度. 注意:Combiner的输出是Reducer的输入,Combiner绝不能改变最终的计算结果.所…