1.什么时Hadoop的分布式缓存 答:在执行MapReduce时,可能Mapper之间需要共享一些信息,如果信息量不大,可以将其从HDFS中加载到内存中,这就是Hadoop分布式缓存机制. 2.如何使用缓存机制 答:在main方法中加载共享文件的HDFS路径,路径可以是目录也可以是文件.可以在路径末尾阶段追加 '#' +别名,在map阶段可以使用该别名. 这时执行第一步的代码: String cache = "hdfs://10.105.xx.xxxx:8020/cache/file"…

摘要 在高并发环境下,大量的读.写请求涌向数据库,此时磁盘IO将成为瓶颈,从而导致过高的响应延迟,因此缓存应运而生.无论是单机缓存还是分布式缓存都有其适应场景和优缺点,当今存在的缓存产品也是数不胜数,最常见的有redis和memcached等,既然是分布式,那么他们是怎么实现分布式的呢?本文主要介绍分布式缓存服务mencached的分布式实现原理. 缓存本质 计算机体系缓存 什么是缓存,我们先看看计算机体系结构中的存储体系,根据冯·诺依曼计算机体系结构模型,计算机分为五大部分:运算器.控制器.存…

摘要 在高并发环境下,大量的读.写请求涌向数据库,此时磁盘IO将成为瓶颈,从而导致过高的响应延迟,因此缓存应运而生.无论是单机缓存还是分布式缓存都有其适应场景和优缺点,当今存在的缓存产品也是数不胜数,最常见的有redis和memcached等,既然是分布式,那么他们是怎么实现分布式的呢?本文主要介绍分布式缓存服务mencached的分布式实现原理. 缓存本质 计算机体系缓存 什么是缓存,我们先看看计算机体系结构中的存储体系,根据冯·诺依曼计算机体系结构模型,计算机分为五大部分:运算器.控制器.存…

大家都知道springboot项目都是微服务部署,A服务和B服务分开部署,那么它们如何更新或者获取共有模块的缓存数据,或者给A服务做分布式集群负载,如何确保A服务的所有集群都能同步公共模块的缓存数据,这些都涉及到分布式系统缓存的实现. 前面其实我已经介绍了springboot+mybatis+ehcache实现缓存数据,但是ehcache的设计并不适合做分布式缓存,所以今天用redis来实现分布式缓存. 原理什么的,我就不多说了,直接上代码. pom依赖 <dependency> <gr…

一.背景介绍: 我们在进行数据存储的时候,有时候会加入本地缓存.分布式缓存以及数据库存储三级的结构,当我们取值的时候经常是像下面这样的流程: 1.先取本地缓存,如果值存在直接返回 2.本地缓存不存在,获取分布式缓存,存在直接返回,并更新本地缓存 3.分布式缓存不存在,查询数据库,更新分布式缓存.更新本地缓存,最后返回 但如果对于一些场景,可能只有本地缓存.只有分布式缓存或者说上面三种的几种组合,我们怎么要应对这样的变化,怎么能抽象出一套方式,能够应对各种不同数据存储方式造成的变化. 二.设计思路…

前言: 自从CYQ.Data框架出了数据库读写分离.分布式缓存MemCache.自动缓存等大功能之后,就进入了频繁的细节打磨优化阶段. 从以下的更新列表就可以看出来了,3个月更新了100条次功能: 305:处理视图名重复时的问题,同时简化MDataTable的代码,取消MDataTable的ReadFromDbDataReader(统一用CreateFrom(sdr)方法读取.(2016-07-16) 306:优化通过Reader获取列结构(该方法不靠谱,需要重新修正元数据的DataType.S…

Hadoop 分布式缓存实现目的是在所有的MapReduce调用一个统一的配置文件,首先将缓存文件放置在HDFS中,然后程序在执行的过程中会可以通过设定将文件下载到本地具体设定如下: public static void main(String[] arge) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException{            Configuration conf=new Configuration();  …

分布式缓存一个最重要的应用就是在进行join操作的时候,如果一个表很大,另一个表很小很小,我们就可以将这个小表进行广播处理,即每个计算节点 上都存一份,然后进行map端的连接操作,经过我的实验验证,这种情况下处理效率大大高于一般的reduce端join,广播处理就运用到了分布式缓存的 技术. DistributedCache将拷贝缓存的文件到Slave节点在任何Job在节点上执行之前,文件在每个Job中只会被拷贝一次,缓存的归档文件会被在Slave节 点中解压缩.将本地文件复制到HDFS中去,接…

一.本课程是怎么样的一门课程(全面介绍)    1.1.课程的背景       作为企业Hadoop应用的核心产品,Hive承载着FaceBook.淘宝等大佬 95%以上的离线统计,很多企业里的离线统计甚至全由Hive完成,如我所在的电商.       Hive在企业云计算平台发挥的作用和影响愈来愈大,如何优化提速已经显得至关重要.       Hive作业的规模决定着优化层级,一个Hive作业的优化和一万的Hive作业的优化截然不同.       拥有1万多个Hive作业的大电商如何进行Hiv…

做项目的时候遇到一个问题,在Mapper和Reducer方法中处理目标数据时,先要去检索和匹配一个已存在的标签库,再对所处理的字段打标签.因为标签库不是很大,没必要用HBase.我的实现方法是把标签库存储成HDFS上的文件,用分布式缓存存储,这样让每个slave都能读取到这个文件. main方法中的配置: //分布式缓存要存储的文件路径 String cachePath[] = { "hdfs://10.105.32.57:8020/user/ad-data/tag/tag-set.csv&qu…