shuffle的过程分析 shuffle阶段其实就是之前<MapReduce的原理及执行过程>中的步骤2.1.多个map任务的输出,按照不同的分区,通过网络copy到不同的reduce节点上. Map端: 1.在map端首先接触的是InputSplit,在InputSplit中含有DataNode中的数据,每一个InputSplit都会分配一个Mapper任务,Mapper任务结束后产生<K2,V2>的输出,这些输出先存放在缓存中,每个map有一个环形内存缓冲区,用于存储任务的输出…

shuffle阶段其实就是多个map任务的输出,按照不同的分区,通过网络copy到不同的reduce节点上. Map端: 1.在map端首先接触的是InputSplit,在InputSplit中含有DataNode中的数据,每一个InputSplit都会分配一个Mapper任务,Mapper任务结束后产生<K2,V2>的输出,这些输出先存放在缓存中,每个map有一个环形内存缓冲区,用于存储任务的输出.默认大小100MB(io.sort.mb属性),一旦达到阀值0.8(io.sort.spil…

shuffle的过程分析 shuffle阶段其实就是之前<MapReduce的原理及执行过程>中的步骤2.1.多个map任务的输出,按照不同的分区,通过网络copy到不同的reduce节点上. Map端: 1.在map端首先接触的是InputSplit,在InputSplit中含有DataNode中的数据,每一个InputSplit都会分配一个Mapper任务,Mapper任务结束后产生<K2,V2>的输出,这些输出先存放在缓存中,每个map有一个环形内存缓冲区,用于存储任务的输出…

参考文章 参考文章2 shuffle的过程分析 Hadoop学习笔记:MapReduce框架详解 谈mapreduce运行机制,可以从很多不同的角度来描述,比如说从mapreduce运行流程来讲解,也可以从计算模型的逻辑流程来进行讲解,也许有些深入理解了mapreduce运行机制还会从更好的角度来描述,但是将mapreduce运行机制有些东西是避免不了的,就是一个个参入的实例对象,一个就是计算模型的逻辑定义阶段,我这里讲解不从什么流程出发,就从这些一个个牵涉的对象,不管是物理实体还是逻辑实体.…

在阅读本文之前.请先阅读Spark Sort Based Shuffle内存分析 Spark Shuffle Read调用栈例如以下: 1. org.apache.spark.rdd.ShuffledRDD#compute() 2. org.apache.spark.shuffle.ShuffleManager#getReader() 3. org.apache.spark.shuffle.hash.HashShuffleReader#read() 4. org.apache.spark.sto…

spark shuffle流程分析 回到ShuffleMapTask.runTask函数 如今回到ShuffleMapTask.runTask函数中: overridedef runTask(context:TaskContext): MapStatus = { 首先得到要reduce的task的个数. valnumOutputSplits= dep.partitioner.numPartitions metrics= Some(context.taskMetrics) valblockMana…

ShuffleManager(一) 本篇,我们来看一下spark内核中另一个重要的模块,Shuffle管理器ShuffleManager.shuffle可以说是分布式计算中最重要的一个概念了,数据的join,聚合去重等操作都需要这个步骤.另一方面,spark之所以比mapReduce的性能高其中一个主要的原因就是对shuffle过程的优化,一方面spark的shuffle过程更好地利用内存(也就是我们前面在分析内存管理时所说的执行内存),另一方面对于shuffle过程中溢写的磁盘文件归并排序和引…

Task的运行过程分析 Task的运行通过Worker启动时生成的Executor实例进行, caseRegisteredExecutor(sparkProperties)=> logInfo("Successfullyregistered with driver") //Make this host instead of hostPort ? executor= newExecutor(executorId, Utils.parseHostPort(hostPort)._1,s…

本文是董西成的Hadoop技术内幕一书的读书章节总结. 第八章 Task运行过程分析 所有Task需要周期性地向TaskTracker汇报最新进度和计数器值,而这正是由Reporter组件实现的,其中Reporter汇报的信息中包含两个部分:任务执行进度以及任务计数器值.任务执行进度hadoop采用简单的线性模型计算每个阶段的进度值,对于Map Task而言,作为一个大阶段不再分解,一般实用RecordReader中的getProgress()方法划定执行进度:对于Reduce Task而言,可…

摘要: 1 shuffle原理 1.1 mapreduce的shuffle原理 1.1.1 map task端操作 1.1.2 reduce task端操作 1.2 spark现在的SortShuffleManager 2 Shuffle操作问题解决 2.1 数据倾斜原理 2.2 数据倾斜问题发现与解决 2.3 数据倾斜解决方案 3 spark RDD中的shuffle算子 3.1 去重 3.2 聚合 3.3 排序 3.4 重分区 3.5 集合操作和表操作 4 spark shuffle参数调优…

操作系统:debian8.5_x64freeswitch 版本 : 1.6.8 本文仅描述sip注册的简单场景,即话机直接向处于同一个局域网的fs进行注册. SIP协议的消息结构 消息框架 SIP协议是基于文本的协议,SIP协议的消息都遵从一个统一的消息结构: 起始行(Start-Line).一个或多个头域(Message-Header).表明域结束的空行(CRLF),以及 可选的消息体(Message-Body) Start-Line * Message-Header CRLF [Messag…

1.Collections.shuffler 最近有个需求是生成十万级至百万级的所有随机数,最简单的思路是一个个生成,生成新的时候排重,但是这样时间复杂度是o(n^2),网上看了几个博客的解决方法都不是很理想 因为是要求生成所有随机数,可以换个思路,即生成顺序数,然后打乱即可.最后用到了shuffler方法,效率很高,百万级的数据毫秒就能打乱完, 其实这个算法也可以用于生成范围内一定量的随机数. 先介绍下源码实现吧,其实思路很简单. jdk: shuffle public static void…

Shuffle a set of numbers without duplicates. Example: // Init an array with set 1, 2, and 3. int[] nums = {1,2,3}; Solution solution = new Solution(nums); // Shuffle the array [1,2,3] and return its result. Any permutation of [1,2,3] must equally lik…

GDB调试汇编堆栈过程分析 分析过程 这是我的C源文件:click here 使用gcc - g example.c -o example -m32指令在64位的机器上产生32位汇编,然后使用gdb example指令进入gdb调试器: 进入之后先在main函数处设置一个断点,再run一下,使用disassemble指令获取汇编代码,用i(info) r(registers)指令查看各寄存器的值: 可见此时主函数的栈基址为0xffffd068,用x(examine)指令查看内存地址中的值,但目前…

GDB调试汇编堆栈过程分析 测试代码 #include <stdio.h> short val = 1; int vv = 2; int g(int xxx) { return xxx + vv; } static const int f(int xx) { return g(xx); } int main(void) { return f(9)+ val; } 分析过程 通过gcc - g gdb.c -o gdb -m32指令在64位的机器上产生32位汇编 进入gdb调试,先在main函数…

http://www.jianshu.com/p/c97ff0ab5f49 总结shuffle 过程: map端的shuffle: (1)map端产生数据,放入内存buffer中: (2)buffer满的时候,将buffer里面的数据按照key来快排,然后写到磁盘中; (3)上面每次buffer满都会产生一个磁盘文件,最终会有很多磁盘文件,他们每个都排好序了,最后要把它们合并为一个大文件,就是一个merge的过程: reduce端的shuffle: (4)copy过程:reduce通过网络从ma…

20145223<信息安全系统设计基础> GDB调试汇编堆栈过程分析 分析的c语言源码 生成汇编代码--命令:gcc -g example.c -o example -m32 进入gdb调试,先在main函数处设置一个断点,再run一下,使用disassemble指令获取汇编代码: 通过info registers查看使用的寄存器: 此时主函数的栈基址为0xffffd038,用x(examine)指令查看内存地址中的值,目前%esp所指堆栈内容为0,%ebp所指内容也为0: Step6:使用d…

摘要: 标量Kalman滤波的过程分析和证明及C实现,希望能够帮助入门的小白,同时得到各位高手的指教.并不涉及其他Kalman滤波方法. 本文主要参考自<A Introduction to the Kalman> (需要的同学可以自行百度,也可以找到中文版的) 注:递归思想,高斯分布独立性的应用,数据融合的应用 一,什么是Kalman 滤波(已经了解的同学可以跳过这里) 卡尔曼在博士期间发表了用递归方法解决离散数据线性滤波 问题的论文(关于Kalman 滤波的真正第一人还是有待探讨的,有兴趣的…

1.Shuffle Write 和Shuffle Read具体发生在哪里 2.哪里用到了Partitioner 3.何为mapSideCombine 4.何时进行排序 之前已经看过spark shuffle源码了,现在总结一下一些之前没有理解的小知识点,作为一个总结. 用户自定义的Partitioner存到了哪里? 假设用户在调用reduceByKey时,传递了一个自定义的Partitioner,那么,这个Partitioner会被保存到ShuffleRDD的ShuffleDependency中…

GDB调试汇编堆栈过程分析 使用gcc - g example.c -o example -m32指令在64位的机器上产生32位汇编,然后使用gdb example指令进入gdb调试器: 使用gdb调试代码. 使用break main指令在main函数处设置断点,然后调试,直到mian函数处. 使用diassemble指令获取汇编代码 查看内存地址中的值,但目前%esp所指堆栈内容为0,%ebp所指内容也为0 使用命令display /i $pc每次程序中断后可以看到即将被执行的下一条汇编指令…

20145337 GDB调试汇编堆栈过程分析 测试代码 #include<stdio.h> short addend1 = 1; static int addend2 = 2; const static long addend3 = 3; static int g(int x) return x + addend1; } static const int f(int x) { return g(x + addend2); } int main(void) { return f(8) + add…

一.回顾Reduce阶段三大步骤 在第四篇博文<初识MapReduce>中,我们认识了MapReduce的八大步骤,其中在Reduce阶段总共三个步骤,如下图所示: 其中,Step2.1就是一个Shuffle操作,它针对多个map任务的输出按照不同的分区(Partition)通过网络复制到不同的reduce任务节点上,这个过程就称作为Shuffle. PS:Hadoop的shuffle过程就是从map端输出到reduce端输入之间的过程,这一段应该是Hadoop中最核心的部分,因为涉及到Had…

之前用HTML5的Audio API写了个音乐频谱效果,再之后又加了个播放列表就成了个简单的播放器,其中弄了个功能是'Shuffle'也就是一般播放器都有的列表打乱功能,或者理解为随机播放. 但我觉得随机播放绝对要好实现些,用Math.random()产生一个介于1到歌曲数目之间的随机数便可,然后player.play(随机数). 而列表的打乱情况要不一样点,一是要呈现到界面,歌曲顺序要随机排,二是播放顺序不变,该哪是哪,只是该位置上的歌曲可能已经变成其他曲目了.抽象出来就是数组元素的重排,那么…

RDD.Action触发SparkContext.run,这里举最简单的例子rdd.count() /** * Return the number of elements in the RDD. */ def count(): Long = sc.runJob(this, Utils.getIteratorSize _).sum Spark Action会触发SparkContext类的runJob,而runJob会继续调用DAGSchduler类的runJob DAGSchduler类的run…

之前简单介绍了geotrellis的工作过程以及一个简单的demo,最近在此demo的基础上实现了SRTM DEM数据的实时分析以及高程实时处理,下面我就以我实现的上述功能为例,简单介绍一下geotrellis的数据处理过程. 一.原始数据处理 geotrellis支持geotiff的栅格数据(矢量数据还未研究),可以将geotiff直接缓存至hadoop框架下的Accumulo NOSQL数据库,并建立金字塔等,具体处理过程在geotrellis.spark.etl.Etl类中.具体代码如下:…

一.前言 有位同学面试的时候被问到shuffle函数的实现,他之后问我,我知道这个函数怎么用,知道是对数组(或集合)中的元素按随机顺序重新排列.但是没有深入研究这个是怎么实现的.现在直接进入JDK源码进行分析. 二.源码分析 shuffle函数的源码如下 public static void shuffle(List<?> list, Random rnd) { // 集合大小 int size = list.size(); if (size < SHUFFLE_THRESHOLD ||…

MapReduce Shuffle 过程详解 一.MapReduce Shuffle过程 1. Map Shuffle过程 2. Reduce Shuffle过程 二.Map Shuffle过程 1.   环形缓冲区 Map输出结果是先放入内存中的一个环形缓冲区,这个环形缓冲区默认大小为100M(这个大小可以在io.sort.mb属性中设置),当环形缓冲区里的数据量达到阀值时(这个值可以在io.sort.spill.percent属性中设置)就会溢出写入到磁盘,环形缓冲区是遵循先进先出原则,Ma…

入口程序 如果做过Web之外开发的人,应该记得这个是标准的Console或者Winform的入口.为什么会这样呢? .NET Web Development and Tools Blog ASP.NET Core is a console app In RC1 an ASP.NET application was a class library that contained a Startup.cs class. When the DNX toolchain run your applicati…

[转]原博文地址:https://github.com/julycoding/The-Art-Of-Programming-By-July/blob/master/ebook/zh/02.09.md 完美洗牌算法 题目详情 有个长度为2n的数组{a1,a2,a3,...,an,b1,b2,b3,...,bn},希望排序后{a1,b1,a2,b2,....,an,bn},请考虑有无时间复杂度o(n),空间复杂度0(1)的解法. 题目来源:此题是去年2013年UC的校招笔试题,看似简单,按照题目所要…

20145208 GDB调试汇编堆栈过程分析 测试代码 #include<stdio.h> short addend1 = 1; static int addend2 = 2; const static long addend3 = 3; static int g(int x) { return x + addend1; } static const int f(int x) { return g(x + addend2); } int main(void) { return f(8) + a…