前言 在MapReduce程序中,待处理的数据最开始是放在HDFS上的,这点无异议. 接下来,数据被会被送往一个个Map节点中去,这也无异议. 下面问题来了:数据在被Map节点处理完后,再何去何从呢? 这就是本文探讨的话题. Shuffle 在Map进行完计算后,将会让数据经过一个名为Shuffle的过程交给Reduce节点: 然后Reduce节点在收到了数据并完成了自己的计算后,会将结果输出到Hdfs. 那么,什么是Shuffle阶段,它具体做什么事情? 需要知道,这可是Hadoop最为核心的…

前言 从运行我们的 Map/Reduce 程序,到结果的提交,Hadoop 平台其实做了很多事情. 那么 Hadoop 平台到底做了什么事情,让 Map/Reduce 程序可以如此 "轻易" 地实现分布式运行? Map/Reduce 任务执行总流程 经过之前的学习,我们已经知道一个 Map/Reduce 作业的总流程为: 代码编写  -->  作业配置  -->  作业提交  -->  Map任务的分配和执行  -->  处理中间结果(Shuffle)  --&…

前言 从运行我们的 Map/Reduce 程序,到结果的提交,Hadoop 平台其实做了很多事情. 那么 Hadoop 平台到底做了什么事情,让 Map/Reduce 程序可以如此 "轻易" 地实现分布式运行? Map/Reduce 任务执行总流程 经过之前的学习,我们已经知道一个 Map/Reduce 作业的总流程为: 代码编写  -->  作业配置  -->  作业提交  -->  Map任务的分配和执行  -->  处理中间结果(Shuffle)  --&…

前言 在MapReduce程序中,待处理的数据最开始是放在HDFS上的,这点无异议. 接下来,数据被会被送往一个个Map节点中去,这也无异议. 下面问题来了:数据在被Map节点处理完后,再何去何从呢? 这就是本文探讨的话题. Shuffle 在Map进行完计算后,将会让数据经过一个名为Shuffle的过程交给Reduce节点: 然后Reduce节点在收到了数据并完成了自己的计算后,会将结果输出到Hdfs. 那么,什么是Shuffle阶段,它具体做什么事情? 需要知道,这可是Hadoop最为核心的…

前言 对于Hadoop集群来说,节点损坏是非常常见的现象. 而Hadoop一个很大的特点就是某个节点的损坏,不会影响到整个分布式任务的运行. 下面就来分析Hadoop平台是如何做到的. 硬件故障 硬件故障可以分为两种 - JobTracker节点损坏和TaskTracker节点损坏. 1. JobTracker节点损坏 这是Hadoop集群中最为严重的错误. 出现了这种错误,那就只能重新选择JobTracker节点,而在选择期,所有的任务都必须停掉,而且当前已经完成了的任务也必须通通重来. 2.…

前言 对于Hadoop集群来说,节点损坏是非常常见的现象. 而Hadoop一个很大的特点就是某个节点的损坏,不会影响到整个分布式任务的运行. 下面就来分析Hadoop平台是如何做到的. 硬件故障 硬件故障可以分为两种 - JobTracker节点损坏和TaskTracker节点损坏. 1. JobTracker节点损坏 这是Hadoop集群中最为严重的错误. 出现了这种错误,那就只能重新选择JobTracker节点,而在选择期,所有的任务都必须停掉,而且当前已经完成了的任务也必须通通重来. 2.…

map/ reduce 了解: 简单介绍map/reduce 模式: http://www.csdn.net/article/2013-01-07/2813477-confused-about-mapreduce http://www.cnblogs.com/forfuture1978/archive/2010/11/14/1877086.html(写的很详细,没看完) JSON: javaScript object notation 是一种轻量级的数据交换格式. 两种结构: 1. 名称/值 对…

在我们执行scrapy爬取字段中,会有大量的和下面的代码,当要爬取的网站多了,要维护起来很麻烦,为解决这类问题,我们可以根据scrapy提供的loader机制 def parse_detail(self, response): """ 获取文章详情页 :param response: :return: """ article_item = JoBoleArticleItem() #封面图,使用get方法有个好处,如果图片不存在.不会抛异常. fr…

  网上看到一篇描写ORACLE工作机制的文章,觉得很不错!特摘录了下来.   ORACLE的工作机制-1 (by xyf_tck) 我们从一个用户请求开始讲,ORACLE的简要的工作机制是怎样的,首先一个用户进程发出一个连接请求,如果使用的是主机命名或者是本地服务命中的主机名使用的是机器名(非IP地址),那么这个请求都会通过DNS服务器或HOST文件的服务名解析然后传送到ORACLE监听进程,监听进程接收到用户请求后会采取两种方式来处理这个用户请求,下面我们分专用服务器和共享服务器分别采用这两…

DataNode的工作机制 一个数据块在DataNode以文件的形式在磁盘上保存,分为两个文件,一个是数据本身, 一个是元数据信息(包括数据的长度,校验和,时间戳) 1.DataNode启动后,向NameNode进行注册 2.NameNode返回注册成功 3.以后按照每周期(1小时)上报所有块信息 4.心跳每3秒一次,心跳返回带有NameNode给DataNode的命令 5.超过10分钟+timestamp(可配置)没有接收到心跳包,那么认定该接点不可用 掉线时限参数设置 datanode 进程…

In this lesson, you will learn how to add the Analysis functionality to your application. For this purpose, you will add the Analysis business class and the Pivot Chart Module to your application. 在本课中,您将学习如何将分析功能添加到应用程序中.为此,您将将分析业务类和透视图模块添加到应用程序中. A…

1.探索数据 1.1 安装agate库 1.2 导入数据 1.3 探索表函数 a.排序 b.最值,均值 c.清除缺失值 d.过滤 e.百分比 1.4 连结多个数据集 a.捕捉异常 b.去重 c.缺失数据的处理 d.联结数据集 1.5 识别相关性 利用numpy分析 1.6 找出离群值 a.使用标准差 b.使用绝对中位差 (数据分布以及数据分布所展现的趋势) 1.7 数据分组 研究数据分组之间的关系(创建分组,聚合这些分组,确定分组之间的联系) 2 分析数据 2.1 分析数据与探索数据的区别 分析…

在上一篇博文中分析了事件分发的流程及规则,本篇会从源码的角度更进一步理解事件分发机制的原理,如果对事件分发规则还不太清楚的童鞋,建议先看一下上一篇博文 <Android查缺补漏(View篇)--事件分发机制> ,先来看一下本篇的分析思路,一会儿会按照事件传递的顺序,针对以下几点进行源码分析: Activity对点击事件的分发过程 PhoneWindow是如何处理点击事件的 顶级View对点击事件的分发过程 View对点击事件的处理过程 Activity对点击事件的分发过程 通过上一篇博文中我们…

MapReduce几个小应用 上篇文章已经介绍了怎么去写一个简单的MR并且将其跑起来,学习一个东西动手还是很有必要的,接下来我们就举几个小demo来体验一下跑起来的快感. demo链接请参照附件:http://files.cnblogs.com/files/wangkeustc/demo.tar.gz 排序: 问题:将sort_input文件夹下的多个文件中的数据按照从小到大排序 设计思路:shuffle阶段会将发送到reduce的数据自动排序,所以我们这边只要保证在每个partiton中数字都…

通过调用C语言的库函数与在C代码中使用内联汇编两种方式来使用同一个系统调用来分析系统调用的工作机制 前言说明 本篇为网易云课堂Linux内核分析课程的第四周作业,我将通过调用C语言的库函数与在C代码中使用内联汇编两种方式来使用同一个系统调用来分析系统调用的工作机制,本篇中,我将分别使用两个典型的系统调用(getpid,open)来进行实例分析,意图通过这两个不同的系统调用来阐述Linux中的系统调用的工作方式. 本篇关键词:系统调用,内联汇编 运行环境: Ubuntu 14.04 LTS x64…

[转]hostapd源代码分析(二):hostapd的工作机制 原文链接:http://blog.csdn.net/qq_21949217/article/details/46004433 在我的上一篇文章<hostapd源代码分析(一):网络接口和BSS的初始化>中,介绍了两个重要的数据结构hostapd_iface和hostapd_data以及网络接口和BSS的初始化设置的过程.下面,我要在这一篇文章中详细介绍hostapd的工作机制.hostapd的模块结构如下 从上图中可以看出,hos…

Linux内核分析第四周学习总结--系统调用的工作机制 内核态 执行级别高,可以执行特权指令,访问任意物理地址,在intel X86 CPU的权限分级为0级. 用户态 执行级别低,只能访问0x00000000-0xbfffffff之间的逻辑地址,权限分级为3级. 区分与切换 CS:eip(代码段选择寄存器/偏移量寄存器)中,CS寄存器最低两位表示特权级.状态通过中断来切换,包括硬件中断和系统调用两种方式. 寄存器上下文 从用户态切换到内核态时,int指令会保存用户态的寄存器上下文到内核堆栈中,同…

  对于Hadoop来说,是通过在DataNode中启动Map/Reduce java进程的方式来实现分布式计算处理的,那么就从源码层简要分析一下hadoop中启动Map/Reduce任务的过程.   首先,对于Map/Reduce端启动的任务,都是通过一些参数来控制java opts的,mapreduce.map.java.opts,mapreduce.reduce.java.opts,这些参数都在MRJobConfig类中,拿map.java.opts举例来说,org.apache.hado…

Httpd服务入门知识-http协议版本,工作机制及http服务器应用扫盲篇 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.Internet与中国 Internet最早来源于美国国防部高级研究计划局ARPA建立的ARPANet,1969年投入运行.1983年,ARPAnet分裂为两部分:ARPAnet和纯军事用的MILNET.当年1月,ARPA把TCP/IP协议作为ARPAnet的标准协议,这个以ARPAnet为主干网的网际互联网便被称为Internet.1986年,美国…

一.Hystrix解决了什么问题? 在复杂的分布式应用中有着许多的依赖,各个依赖都有难免在某个时刻失败,如果应用不隔离各个依赖,降低外部的风险,那容易拖垮整个应用. 举个电商场景中常见的例子,比如订单服务调用了库存服务.商品服务.积分服务.支付服务,系统均正常情况下,订单模块正常运行. 但是当积分服务发生异常时且会阻塞30s时,订单服务就有有部分请求失败,且工作线程阻塞在调用积分服务上. 流量高峰时,问题会更加严重,订单服务的所有请求都会阻塞在调用积分服务上,工作线程全部挂起,导致机器资源耗尽,…

Java的IO类都在java.io包下,这些类大致可分为以下4种: 基于字节操作的 I/O 接口:InputStream 和 OutputStream 基于字符操作的 I/O 接口:Writer 和 Reader 基于磁盘操作的 I/O 接口:File 基于网络操作的 I/O 接口:Socket 1 IO类库的基本结构 1.1 基于字节操作的IO接口 基于字节操作的IO接口分别是InputStream和OutputStream,InputStream的类结构图如下所示: 同InputStream…

一.map/reduce 1.map() map(f,iterable),将一个iterable对象一次作用于函数f,并返回一个迭代器. >>> def f(x): #定义一个函数 ... return x*x ... >>> L = list(range(10))#生成一个列表,它是 Iterable >>> map(f,L) #调用map函数 <map object at 0x000001AB00C1AC18> >>>…

随着越来越多的公司采用Hadoop,它所处理的问题类型也变得愈发多元化.随着Hadoop适用场景数量的不断膨胀,控制好怎样执行以及何处执行map任务显得至关重要.实现这种控制的方法之一就是自定义InputFormat实现. InputFormat 类是Hadoop Map Reduce框架中的基础类之一.该类主要用来定义两件事情: 数据分割(Data splits) 记录读取器(Record reader) 数据分割 是Hadoop Map Reduce框架中的基础概念之一,它定义了单个Map任…

在上一篇博客:hadoop入门级总结一:HDFS中,简单的介绍了hadoop分布式文件系统HDFS的整体框架及文件写入读出机制.接下来,简要的总结一下hadoop的另外一大关键技术之一分布式计算框架:Map/Reduce. 一.Map/Reduce是什么: Map/Reduce是在2004年谷歌的一篇论文中提出大数据并行编程框架,由两个基本的步骤Map(映射)和Reduce(化简)组成,Map/Reduce由此得名.同时,由于它隐藏了分布式计算中并行化.容错.数据分布.负载均衡等内部细节,实际的…

原文地址:http://hadoop.apache.org/docs/r1.0.4/cn/mapred_tutorial.html 目的 先决条件 概述 输入与输出 例子:WordCount v1.0 源代码 用法 解释 Map/Reduce - 用户界面 核心功能描述 Mapper Reducer Partitioner Reporter OutputCollector 作业配置 任务的执行和环境 作业的提交与监控 作业的控制 作业的输入 InputSplit RecordReader 作业的…

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…

Spark工作机制以及API详解 本篇文章将会承接上篇关于如何部署Spark分布式集群的博客,会先对RDD编程中常见的API进行一个整理,接着再结合源代码以及注释详细地解读spark的作业提交流程,调度机制以及shuffle的过程,废话不多说,我们直接开始吧! 1. Spark基本API解读 首先我们写一段简单的进行单词统计的代码,考察其中出现的API,然后做出整理: import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.j…

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…

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文由@从流域到海域翻译,发表于腾讯云+社区 map()和reduce()是在集群式设备上用来做大规模数据处理的方法,用户定义一个特定的映射,函数将使用该映射对一系列键值对进行处理,直接产生出一系列键值对. Map Reduce和流处理 Hadoop的Map / Reduce模型在并行处理大量数据方面非常出色.它提供了一个通用的分区机制(基于数据的关键)来分配不同机器上的聚合式工作负载.基本上, map / reduce的算法设计都是关…

HDFS前言: 1) 设计思想 分而治之:将大文件.大批量文件,分布式存放在大量服务器上,以便于采取分而治之的方式对海量数据进行运算分析: 2)在大数据系统中作用: 为各类分布式运算框架(如:mapreduce,spark,tez,……)提供数据存储服务 3)重点概念:文件切块,副本存放,元数据 4).NameNode节点:由core-site.xml配置指定(name=fs.defaultFS,value=hdfs://slaver1:8020).   DataNode/NodeManager…