Hadoop_16_MapRduce_MapTask并行度（切片）的决定机制

MapTask的并行度决定map阶段的任务处理并发度,进而影响到整个job的处理速度那么,mapTask并行实例是否越多越好呢?其并行度又是如何决定呢?Mapper数量由输入文件的数目.大小及配置参数决定: MapReduce将作业的整个运行过程分为两个阶段:Map阶段Reduce阶段. Map阶段由一定数量的Map Task实例组成,例如: 输入数据格式解析:InputFormat 输入数据处理:Mapper 本地规约:Combiner(相当于local reducer,可选) 数据分组:P…

iOS通过切片仿断点机制上传文件

项目开发中,有时候我们需要将本地的文件上传到服务器,简单的几张图片还好,但是针对iPhone里面的视频文件进行上传,为了用户体验,我们有必要实现断点上传.其实也不是真的断点,这里我们只是模仿断点机制. 需求既然需要上传文件,那最好要有一个上传列表界面,方面用户对上传中的文件进行实时管理.这里我简单搭建了一个上传列表界面,如下图: 该界面实现的功能:左滑删除,单击暂停.取消,清空列表.退出该界面可后台上传,暂停再次开始或则app被kill掉依旧支持续传.上传完成.删除正在上传文件.清空上传列表都…

MapReduce-TextInputFormat 切片机制

MapReduce 默认使用 TextInputFormat 进行切片,其机制如下 (1)简单地按照文件的内容长度进行切片 (2)切片大小,默认等于Block大小,可单独设置 (3)切片时不考虑数据集整体,而是逐个针对每一个文件单独切片例如: (1)输入数据有两个文件: filel.txt 320M file2.txt 10M (2)经过 FilelnputFormat(TextInputFormat为其实现类)的切片机制运算后,形成的切片信息如下: filel.txt.splitl--0~1…

job任务执行流程与分区机制

job任务执行流程 1.run job阶段 ①收集整个job的环境信息(比如通过conf设定的参数,还有mapperClass,reducerClass,以及输出kv类型) ②会计算当前job的切片数量(切片不同等切块,用FileSplit:path start length) ③检测环境信息的合法性,以及输入和输出的路劲合法性. 2.如果第一步的检测通过之后,会去找JobTracker,为当前的job申请jobid,用于标识job.job…

[翻译] NumSharp的数组切片功能 [:]

原文地址:https://medium.com/scisharp/slicing-in-numsharp-e56c46826630 翻译初稿(英文水平有限,请多包涵): 由于Numsharp新推出了数组切片这个牛逼的功能,所以.NET社区距离拥有强大的开源机器学习平台又近了一步. Python之所以是机器学习的首选语言,部分原因就是因为它拥有一些牛逼的库,例如NumPy和Tensorflow.与此同时,C#开发人员也迫切需要用于机器学习和数据科学的强大开源库.而NumSharp,这个由…

go语言教程之浅谈数组和切片的异同

Hello ,各位小伙伴大家好,我是小栈君,上次分享我们讲到了Go语言关于项目工程结构的管理,本期的分享我们来讲解一下关于go语言的数组和切片的概念.用法和区别. 在go语言的程序开发过程中,我们避免不了数组和切片.关于他们的用法和区别却使得有的小伙伴感觉困惑.所以小栈君这里也归纳和总结了关于数组和切片的干货帮助小伙伴进行理解. 数组的定义数组是具有相同唯一类型的一组已编号且长度固定的数据项序列,这种类型可以是任意的原始类型例如整形.字符串或者自定义类型. 相对于去声明 number0, nu…

NumSharp的数组切片功能

NumSharp的数组切片功能原文地址:https://medium.com/scisharp/slicing-in-numsharp-e56c46826630 翻译初稿(英文水平有限,请多包涵): 由于Numsharp新推出了数组切片这个牛逼的功能,所以.NET社区距离拥有强大的开源机器学习平台又近了一步. Python之所以是机器学习的首选语言,部分原因就是因为它拥有一些牛逼的库,例如NumPy和Tensorflow.与此同时,C#开发人员也迫切需要用于机器学习和数据科学的强大开…

手把手golang教程【二】——数组与切片

本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注今天是golang专题的第五篇,这一篇我们将会了解golang中的数组和切片的使用. 数组与切片 golang当中数组和C++中的定义类似,除了变量类型写在后面. 比如我们要声明一个长度为10的int型的数组,会写成这样: var a [10]int 数组的长度定义了之后不能改变,这点和C++以及Java是一样的.但是在我们日常使用的过程当中,除非我们非常确定数组长度不会发生变化,否则我们一般不会使用数组,而是使用切片(slice).…

Go切片全解析

Go切片全解析目录结构: 数组切片底层结构创建普通声明 make方式截取边界问题追加拓展表达式扩容机制切片传递的坑切片的拷贝浅拷贝深拷贝数组 var n [4]int fmt.Println(n) //输出:[0 0 0 0] n[0] = 1 n[3] = 2 fmt.Println(len(n)) //输出: 4 fmt.Println(cap(n)) //输出:4 fmt.Println(n) //输出:[1 0 0 2] b := n n[0] = 2 fm…

大数据入门第七天——MapReduce详解（二）切片源码浅析与自定义patition

一.mapTask并行度的决定机制 1.概述一个job的map阶段并行度由客户端在提交job时决定而客户端对map阶段并行度的规划的基本逻辑为: 将待处理数据执行逻辑切片(即按照一个特定切片大小,将待处理数据划分成逻辑上的多个split,然后每一个split分配一个mapTask并行实例处理这段逻辑及形成的切片规划描述文件,由FileInputFormat实现类的getSplits()方法完成,其过程如下图: // 完整的笔记介绍,参考:http://blog.csdn.net/qq_26…

Storm笔记——技术点汇总

目录概况手工搭建集群引言安装Python 配置文件启动与测试应用部署参数配置 Storm命令原理 Storm架构 Storm组件 Stream Grouping 守护进程容错性(Daemon Fault Tolerance) 数据可靠性(Guaranteeing Message Processing) 消息传输机制 API WordCount示例应用部署方式组件接口组件实现类数据连接方式常用Topology模式日志(集群模式) 并行度设置 tick定时机制序列化与…

Python引用复制，参数传递，弱引用与垃圾回收

引用先上个示例: >>> val = [1] >>> val[0] = val >>> val [[...]] 上述代码使val中包含自身,而产生了无限递归.上述示例表明Python中的变量名为引用类型,赋值只是使得左值指向与右值相同的内存对象. is运算符可以判断两个引用是否指向了同一个对象,而==运算符判断两个引用指向的值是否相等而不关心指向什么对象. 对引用不了解的朋友,可以把Python引用与C/C++中的void *类比,不过因为垃圾回收机…

10.2.2移动产品离线功能等具体解释----暨4月8日移动《在离线一体化》公开课Q&A

4月8日<离,或者不离,ArcGIS移动的"在离线一体化"就在那里!>移动公开课已经结束,针对公开课上粉丝们重点关注的问题,本博客进行了具体的解答.答疑主要环绕最新的Runtime SDKs.最新的离线功能的使用.新版本号的授权等多方面进行. 很多其它具体内容请訪问公开课视频:http://www.gisall.com/video.php?mod=videolist&catid=11 Q1:ArcGIS Runtime SDKs都包括了哪些SDKs? A: ArcG…

Cesium左右立体视觉续篇——遗留问题（渲染错误）以及临时替代方案

遗留问题详细说明已解决部分立体视觉中的视差: 横向渲染压缩. 遗留问题 1.左右分屏中的部分地图切片未渲染问题描述:如下图(图片为解决问题后的图片),红色区域会显示黑色,无法正常显示影像.2.相机的位置出现在地形下方问题描述:当左屏幕的相机紧贴地形表面时,由于视差的存在,右屏幕的相机会位于地形下方,导致右屏幕中的地形渲染出现问题暂时的解决方案抛弃之前的解决方案(在源码层面对地球切片的渲染机制进行修改,涉及到三维的消隐算法),原因是修改后的渲染效率太低下. 所以暂时不在源码层面进行修改…

Redis基础篇（八）数据分片

现在有一个场景:要用Redis保存5000万个键值对,每个键值对大约是512B,要怎么部署Redis服务呢? 第一个方案,也是最容易想到的,需要保存5000万个键值对,每个键值对约为512B,一共需要25GB空间,选择一台32GB内存的用品来部署Redis,还剩余7GB空间,可以采用RDB对数据做持续久. 但是Redis服务使用不久后出现Redis的响应有时会非常慢.原因是采用了RDB持久化,在前面介绍RDB原理时,我们知道fork子进程的瞬间会阻塞主线程,而且内存越大,阻塞越长. 第一个方案不…

【大数据】MapTask并行度和切片机制

一. MapTask并行度决定机制 maptask的并行度决定map阶段的任务处理并发度,进而影响到整个job的处理速度那么,mapTask并行实例是否越多越好呢?其并行度又是如何决定呢? 1.1 mapTask并行度的决定机制一个job的map阶段并行度由客户端在提交job时决定而客户端对map阶段并行度的规划的基本逻辑为: 将待处理数据执行逻辑切片(即按照一个特定切片大小,将待处理数据划分成逻辑上的多个split),然后每一个split分配一个mapTask并行实例处理 (3)注意:b…

Storm-6 Storm的并行度、Grouping策略以及消息可靠处理机制简介

概念: 配置并行度动态的改变并行度流分组策略----Stream Grouping 消息的可靠处理机制概念: Workers (JVMs): 在一个节点上可以运行一个或多个独立的JVM 进程.一个Topology可以包含一个或多个worker(并行的跑在不同的machine上), 所以worker process就是执行一个topology的子集, 并且worker只能对应于一个topology Executors (threads): 在一个worker JVM进程中运行着多个Java线…

Numpy数组对象的操作-索引机制、切片和迭代方法

前几篇博文我写了数组创建和数据运算,现在我们就来看一下数组对象的操作方法.使用索引和切片的方法选择元素,还有如何数组的迭代方法. 一.索引机制 1.一维数组 In [1]: a = np.arange(10,16) In [2]: a Out[2]: array([10, 11, 12, 13, 14, 15]) #使用正数作为索引 In [3]: a[3] Out[3]: 13 #还可以使用负数作为索引 In [4]: a[-4] Out[4]: 12 #方括号中传入多数索引值,可同时选择多个…

MapReduce-CombineTextInputFormat 切片机制

MapReduce 框架默认的 TextInputFormat 切片机制是对任务按文件规划切片,如果有大量小文件,就会产生大量的 MapTask,处理小文件效率非常低. CombineTextInputFormat:用于小文件过多的场景,它可以将多个小文件从逻辑上规划到一个切片中,这样,多个小文件就可以交给一个 MapTask 处理. CombineTextInputFormat 切片机制过程包括:虚拟存储过程和切片过程二部分假设 setMaxInputSplitSize 值为 4M,有如下四…

Hadoop(14)-MapReduce框架原理-切片机制

1.FileInputFormat切片机制切片机制比如一个文件夹下有5个小文件,切片时会切5个片,而不是一个片案例分析 2.FileInputFormat切片大小的参数配置源码中计算切片大小的公式切片大小设置获取切片大小API 3. CombineTextInputFormat切片机制框架默认的TextInputFormat切片机制是对任务按文件规划切片,不管文件多小,都会是一个单独的切片,都会交给一个MapTask,这样如果有大量小文件,就会产生大量的MapTask,处理效率极其…

Storm的并行度、Grouping策略以及消息可靠处理机制简介

转自:https://my.oschina.net/zc741520/blog/409949 概念: Workers (JVMs): 在一个节点上可以运行一个或多个独立的JVM 进程.一个Topology可以包含一个或多个worker(并行的跑在不同的machine上), 所以worker process就是执行一个topology的子集, 并且worker只能对应于一个topology Executors (threads): 在一个worker JVM进程中运行着多个Java线程.一个exe…

重要 | Spark分区并行度决定机制

最近经常有小伙伴在本公众号留言,核心问题都比较类似,就是虽然接触Spark有一段时间了,但是搞不明白一个问题,为什么我从HDFS上加载不同的文件时,打印的分区数不一样,并且好像spark.default.parallelism这个参数时不是一直起作用?其实笔者之前的文章已有相关介绍,想知道为什么,就必须了解Spark在加载不同的数据源时分区决定机制以及调用不用算子时并行度决定机制以及分区划分. 其实之前的文章<Spark的分区>.<通过spark.default.parallelism谈…

【Hadoop】MR 切片机制 & MR全流程

1.概念 2.Split机制 3.MR Shuffle过程 4.MR中REDUCE与MAP写作过程 5.MR全貌…

MapReduce 切片机制源码分析

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…

mapTask并行度优化及源码分析

mapTask并行度的决定机制一个job的map阶段并行度由客户端在提交job时决定,而客户端对map阶段并行度的规划的基本逻辑为:将待处理数据执行逻辑切片(即按照一个特定切片大小,将待处理数据划分成逻辑上的多个split),然后每一个split分配一个mapTask并行实例处理. FileInputFormat切片机制原文和作者一起讨论:http://www.cnblogs.com/intsmaze/p/6733968.html 微信:intsmaze(非诚勿扰) 1.默认切片定义在Inp…

一文了解 Hadoop 运行机制

大数据技术栈在当下已经是比较成熟的了,Hadoop 作为大数据存储的基石,其重要程度不言而喻,作为一个想从 java 后端转向大数据开发的程序员来说,打好 Hadoop 基础,就相当于夯实建造房屋的地基,本文以上图结构为基本,旨在帮助大家快速了解 Hadoop 运行机制. HDFS 篇 HDFS就是大家熟知的分布式存储的文件系统,它包括 3 个组件,结构如下图: NameNode 相当于 Master 节点,它是管理者: DataNode 是 Slave,是执行实际操作的节点: Secondry…