import time,sys reps=1000 size=10000 def tester(func,*args): starttime=time.time() for i in range(reps): func(*args) spendtime=time.time()-starttime return spendtime def forstst(): res=[] for x in range(size): res.append(abs(x)) def liststst(): res=[…

在上一节分析了TaskTracker和JobTracker之间通过周期的心跳消息获取任务分配结果的过程.中间留了一个问题,就是任务到底是怎么分配的.任务的分配自然是由JobTracker做出来的,具体来说,存在一个抽象类:TaskScheduler,主要负责分配任务,继承该类的有几个类: CapacityTaskScheduler.FairScheduler.JobQueueTaskScheduler(LimitTasksPerJobTaskScheduler又继承于该类). 从名字大致可以看出…

两年前开发过的GoogleMap已经大变样,最近有项目要用到GoogleMap,重新来配置Android GoogleMap开发环境,还真是踩了不少坑. 一.下载Android SDK Manager(& Proxy Setting) 此小节详见 Android开发环境搭建之AndroidStudio 二.安装Google Play Services SDK.Google APIs Platform(19) 由于SDK下载需要FQ,因此需要配置代理镜像[http://www.androiddev…

      今天做统计时需要对X轴的地区按照地区代码(areaCode)进行排序,由于在构建XMLData使用的map来进行数据统计的,所以在统计过程中就需要对map进行排序. 一.简单介绍Map        在讲解Map排序之前,我们先来稍微了解下map.map是键值对的集合接口,它的实现类主要包括:HashMap,TreeMap,Hashtable以及LinkedHashMap等.其中这四者的区别如下(简单介绍):        HashMap:我们最常用的Map,它根据key的HashC…

原 Hadoop MapReduce 框架的问题 原hadoop的MapReduce框架图 从上图中可以清楚的看出原 MapReduce 程序的流程及设计思路: 首先用户程序 (JobClient) 提交了一个 job,job 的信息会发送到 Job Tracker 中,Job Tracker 是 Map-reduce 框架的中心,他需要与集群中的机器定时通信 (heartbeat), 需要管理哪些程序应该跑在哪些机器上,需要管理所有 job 失败.重启等操作. TaskTracker 是 Ma…

概述 map() 方法返回一个由原数组中的每个元素调用一个指定方法后的返回值组成的新数组. 语法 array.map(callback[, thisArg]) 参数 callback 原数组中的元素经过该方法后返回一个新的元素. currentValue callback 的第一个参数,数组中当前被传递的元素. index callback 的第二个参数,数组中当前被传递的元素的索引. array callback 的第三个参数,调用 map 方法的数组. thisArg 执行 callback…

背景: 在大数据领域, 由于各方面的原因. 有时需要自己来生成测试数据集, 由于测试数据集较大, 因此采用Map/Reduce的方式去生成. 在这小编(mumuxinfei)结合自身的一些实战经历, 具体阐述下生成测试数据集的Map/Reduce程序该如何写? 场景构造: 假设某移动电信行业的某具体业务, 其记录了通话信息(包括拨打方/接听方/通话时间点/基站 等要素). 产商是不可能提供真实的用户数据用于测试的, 但提供了基本的数据格式. 具体针对该业务场景, 我们简单规划如下: num1 v…

一.理论准备 Map是键值对的集合接口,它的实现类主要包括:HashMap,TreeMap,Hashtable以及LinkedHashMap等. TreeMap:基于红黑树(Red-Black tree)的 NavigableMap 实现,该映射根据其键的自然顺序进行排序,或者根据创建映射时提供的 Comparator 进行排序,具体取决于使用的构造方法. HashMap的值是没有顺序的,它是按照key的HashCode来实现的,对于这个无序的HashMap我们要怎么来实现排序呢?参照TreeM…

简述 QtConcurrent::map().QtConcurrent::mapped()和QtConcurrent::mappedReduced()函数在一个序列中(例如:QList或QVector)的元素上并行地运行计算.QtConcurrent::map()直接修改一个序列,QtConcurrent::mapped()返回一个包含修改内容的新序列,QtConcurrent::mappedReduced()返回一个单独的结果. 这些函数是Qt之Concurrent框架的一部分. 上述每个函数…

MapReduce作业可以细分为map task和reduce task,而MRAppMaster又将map task和reduce task分为四种状态: 1.pending:刚启动但尚未向resourcemanager发送资源请求: 2.scheduled:已经向resourceManager发送资源请求,但尚未分配到资源: 3.assigned:已经分配到了资源且正在运行: 4.completed:已经运行完成. map task的生命周期为:scheduled -> assigned -…

Hadoop学习总结之五:Hadoop的运行痕迹   Hadoop 学习总结之一:HDFS简介 Hadoop学习总结之二:HDFS读写过程解析 Hadoop学习总结之三:Map-Reduce入门 Hadoop学习总结之四:Map-Reduce的过程解析 在使用hadoop的时候,可能遇到各种各样的问题,然而由于hadoop的运行机制比较复杂,因而出现了问题的时候比较难于发现问题. 本文欲通过某种方式跟踪Hadoop的运行痕迹,方便出现问题的时候可以通过这些痕迹来解决问题. 一.环境的搭建 为了能…

包含四个独立的实体: ·  Client Node 客户端:编写 MapReduce代码,配置作业,提交MapReduce作业. ·  JobTracker :初始化作业,分配作业,与 TaskTracker通信,协调整个作业的运行. jobtracker是一个Java 应用程序,它的主类是 JobTracker. ·  TaskTracker :保持与 JobTracker通信,在分配的数据片段上执行 Map或Reduce 任务.tasktracker是 Java应用程序,它的主类是TaskT…

map 方法会给原数组中的每个元素都按顺序调用一次 callback 函数.callback 每次执行后的返回值组合起来形成一个新数组. callback 函数只会在有值的索引上被调用:那些从来没被赋过值或者使用 delete 删除的索引则不会被调用. 在我们日常开发中,操作和转换数组是一件很常见的操作,下面我们来看一个实例: 复制代码代码如下: var desColors = [],    srcColors = [        {r: 255, g: 255, b: 255 }, // W…

一.理论准备         Map是键值对的集合接口,它的实现类主要包括:HashMap,TreeMap,Hashtable以及LinkedHashMap等.         TreeMap:基于红黑树(Red-Black tree)的 NavigableMap 实现,该映射根据其键的自然顺序进行排序,或者根据创建映射时提供的 Comparator 进行排序,具体取决于使用的构造方法.         HashMap的值是没有顺序的,它是按照key的HashCode来实现的,对于这个无序的Ha…

在Map任务源码分析(上)中,对MAP阶段的代码进行了学习,这篇文章文章将学习Map任务的SORT阶段.假设Reducer的数量不为0.则还须要进行SORT阶段.但从上面的学习中并未发现与MAP阶段运行完毕调用mapPhase.complete()相似的在SORT阶段运行完毕调用sortPhase.complete()的源码,那SORT阶段是在什么时候启动的?对于Map任务来说,有输入就有输出.输入由RecordReader负责.输出则由RecordWriter负责,当Reducer的数量不为0…

在使用hadoop的时候,可能遇到各种各样的问题,然而由于hadoop的运行机制比较复杂,因而出现了问题的时候比较难于发现问题. 本文欲通过某种方式跟踪Hadoop的运行痕迹,方便出现问题的时候可以通过这些痕迹来解决问题. 一.环境的搭建 为了能够跟踪这些运行的痕迹,我们需要搭建一个特殊的环境,从而可以一步步的查看上一节提到的一些关键步骤所引起的变化. 我们首先搭建一个拥有一个NameNode(namenode:192.168.1.104),三个DataNode(datanode01:192.1…

python中的内置函数里面,有map和reduce两个方法,这两个方法可以非常好的去做一些事情,但是之前都没有用过,下面是关于这两个方法的介绍: 一.map相关 map()会根据提供的函数对指定的序列做映射 具体用法及含义如下: 因为这是python27中,所以会直接返回一个list,如果是python3,则返回迭代器 具体参数: (1)function参数:函数,可以包含1个或者多个参数,看sequence的个数(备注:操作的内容其实就是sequence里面的每一个元素) (2)sequen…

首先看下继承结构: ArrayList(常用): /** * List接口继承Collection接口 * ArrayList, Vector为List接口的实现类 * add()添加新元素,remove()删除指定位置元素,get()通过索引获取对应位置元素,set()设置索引位置元素 * Iterator(最常用)接口实现集合遍历 */ List list = new ArrayList<String>(); list.add("Hello aa"); list.add…

一.理论准备 Map是键值对的集合接口,它的实现类主要包括:HashMap,TreeMap,Hashtable以及LinkedHashMap等. TreeMap:基于红黑树(Red-Black tree)的 NavigableMap 实现,该映射根据其键的自然顺序进行排序,或者根据创建映射时提供的 Comparator 进行排序,具体取决于使用的构造方法. HashMap的值是没有顺序的,它是按照key的HashCode来实现的,对于这个无序的HashMap我们要怎么来实现排序呢?参照TreeM…

本节内容 · spark底层执行机制 · 细说RDD构建过程 · Job Stage的划分算法 · Task最佳计算位置算法 一.spark底层执行机制 对于Spark底层的运行原理,找到了一副很好的图,先贴上 客户端提交应用后,spark是如何执行的要有一个整体的概念,做到心中有数,先整体把握,才能更好的分模块开垦细节,废话不多说,先来看该图如何更好的理解. 1)提交前的联系 Worker向Master或则ResourceManager汇报自己有哪些资源(内存.CPU.磁盘空间.网络等),Ma…

map简介 在讲解Map排序之前,我们先来稍微了解下map.map是键值对的集合接口,它的实现类主要包括:HashMap,TreeMap,Hashtable以及LinkedHashMap等.其中这四者的区别如下(简单介绍): HashMap 我们最常用的Map,它根据key的HashCode 值来存储数据,根据key可以直接获取它的Value,同时它具有很快的访问速度.HashMap最多只允许一条记录的key值为Null(多条会覆盖);允许多条记录的Value为 Null.非同步的. TreeM…

13.简单介绍Map 12.Map排序(TreeMap的key排序,TreeMap的value排序:HashMap的value排序:) 11.map集合的6种遍历方式  ============= 2.简单介绍Map map是键值对的集合接口,它的实现类主要包括:HashMap,TreeMap,Hashtable以及LinkedHashMap等.--HashMap:非同步的.最常用的Map,它根据key的HashCode 值来存储数据,根据key可以直接获取它的Value,同时它具有很快的访问速…

今天做统计时需要对X轴的地区按照地区代码(areaCode)进行排序,由于在构建XMLData使用的map来进行数据统计的,所以在统计过程中就需要对map进行排序. 一.简单介绍Map 在讲解Map排序之前,我们先来稍微了解下map.map是键值对的集合接口,它的实现类主要包括:HashMap,TreeMap,Hashtable以及LinkedHashMap等.其中这四者的区别如下(简单介绍): HashMap:我们最常用的Map,它根据key的HashCode 值来存储数据,根据key可以直接…

http://blog.csdn.net/yongh701/article/details/50283689 在Python的numpy中,对类似array=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]];的二维数组的转置,就一句话array.T.其实不使用numpy,单纯使用Python,代码也不长,同样也是一行.不过在此之前,先说明Python中map函数与zip(*)的使用. 一.map函数 首先Python中的map函数是很简单的.意为将第二个参数(一般是数组)中的每一个项,处理为第…

1.HashMap.Hashtable不是有序的: 2.TreeMap和LinkedHashMap是有序的(TreeMap默认 Key 升序,LinkedHashMap则记录了插入顺序). 今天做统计时需要对X轴的地区按照地区代码(areaCode)进行排序,由于在构建XMLData使用的map来进行数据统计的,所以在统计过程中就需要对map进行排序. 一.简单介绍Map 在讲解Map排序之前,我们先来稍微了解下map.map是键值对的集合接口,它的实现类主要包括:HashMap,TreeMap…

转自:http://www.open-open.com/lib/view/open1453097241308.html 在MapReduce中,一个YARN  应用被称作一个job, MapReduce 框架提供的应用,master的一个实现被称作MRAppMaster MapReduce Job的时间线 MapReduce Job  运行的时间线: Map Phase:若干 Map Tasks 被执行 Reduce Phase: 若干Reduce Tasks 被执行 reduce可能会在map…

1.Collections.synchronizedMap() 实现上在调用map所有方法时,都对整个map进行同步,而ConcurrentHashMap的实现却更加精细,它对map中的所有桶加了锁.所以,只要要有一个线程访问map,其他线程就无法进入map,而如果一个线程在访问ConcurrentHashMap某个桶时,其他线程,仍然可以对map执行某些操作.这样,ConcurrentHashMap在性能以及安全性方面,明显比Collections.synchronizedMap()更加有优势…

转自:http://blog.csdn.net/yczws1/article/details/21899007 纯干货:通过WourdCount程序示例:详细讲解MapReduce之Block+Split+Shuffle+Map+Reduce的区别及数据处理流程. Shuffle过程是MapReduce的核心,集中了MR过程最关键的部分.要想了解MR,Shuffle是必须要理解的.了解Shuffle的过程,更有利于我们在对MapReduce job性能调优的工作有帮助,以及进一步加深我们对MR内…

今天做统计时需要对X轴的地区按照地区代码(areaCode)进行排序,由于在构建XMLData使用的map来进行数据统计的,所以在统计过程中就需要对map进行排序. 一.简单介绍Map 在讲解Map排序之前,我们先来稍微了解下map.map是键值对的集合接口,它的实现类主要包括:HashMap,TreeMap,Hashtable以及LinkedHashMap等.其中这四者的区别如下(简单介绍): HashMap:我们最常用的Map,它根据key的HashCode 值来存储数据,根据key可以直接…

众所周知,Python的并行处理能力很不理想.我认为如果不考虑线程和GIL的标准参数(它们大多是合法的),其原因不是因为技术不到位,而是我们的使用方法不恰当.大多数关于Python线程和多进程的教材虽然都很出色,但是内容繁琐冗长.它们的确在开篇铺陈了许多有用信息,但往往都不会涉及真正能提高日常工作的部分. 经典例子 DDG上以“Python threading tutorial (Python线程教程)”为关键字的热门搜索结果表明:几乎每篇文章中给出的例子都是相同的类+队列. 事实上,它们就是以…