本文地址:http://www.cnblogs.com/archimedes/p/hadoop-partitioner.html,转载请注明源地址. 旧版 API 的 Partitioner 解析 Partitioner 的作用是对 Mapper 产生的中间结果进行分片,以便将同一分组的数据交给同一个 Reducer 处理,它直接影响 Reduce 阶段的负载均衡.旧版 API 中 Partitioner 的类图如图所示.它继承了JobConfigurable,可通过 configure 方法初…

Kakfa揭秘 Day4 Kafka中分区深度解析 今天主要谈Kafka中的分区数和consumer中的并行度.从使用Kafka的角度说,这些都是至关重要的. 分区原则 Partition代表一个topic的分区,可以看到在构造时注册了zookeeper,也就是说kafka在分区时,是被zk管理的. 在实际存储数据时,怎么确定分区. 咱们从kafka的设计开始,为了完成高吞吐性,关键有两点设计: 使用了磁盘操作系统级的页page的访问,据说在顺序读写时比使用内存速度更快. 使用Topic进行分布…

1.InputFormat InputFormat是Hadoop平台上Mapreduce输入的规范,仅有两个抽象方法. List<InputSplit> getSplits(), 获取由输入文件计算出输入分片(InputSplit),解决数据或文件分割成片问题. RecordReader<K,V> createRecordReader(),创建RecordReader,从InputSplit中读取数据,解决读取分片中数据问题. InputFormat主要能完成下列工作: 1.Val…

1.解析Partition Map的结果,会通过partition分发到Reducer上,Reducer做完Reduce操作后,通过OutputFormat,进行输出,下面我们就来分析参与这个过程的类. Mapper的结果,可能送到Combiner做合并,Combiner在系统中并没有自己的基类,而是用Reducer作为Combiner的基类,他们对外的功能是一样的,只是使用的位置和使用时的上下文不太一样而已.Mapper最终处理的键值对,是需要送到Reducer去合并的,合并的时候,有相同ke…

1.解析Partition Map的结果,会通过partition分发到Reducer上,Reducer做完Reduce操作后,通过OutputFormat,进行输出,下面我们就来分析参与这个过程的类. Mapper的结果,可能送到Combiner做合并,Combiner在系统中并没有自己的基类,而是用Reducer作为Combiner的基类,他们对外的功能是一样的,只是使用的位置和使用时的上下文不太一样而已.Mapper最终处理的键值对<key, value>,是需要送到Reducer去合并…

原文链接:Kafka深度解析 背景介绍 Kafka简介 Kafka是一种分布式的,基于发布/订阅的消息系统.主要设计目标如下: 以时间复杂度为O(1)的方式提供消息持久化能力,即使对TB级以上数据也能保证常数时间的访问性能 高吞吐率.即使在非常廉价的商用机器上也能做到单机支持每秒100K条消息的传输 支持Kafka Server间的消息分区,及分布式消费,同时保证每个partition内的消息顺序传输 同时支持离线数据处理和实时数据处理 为什么要用消息系统 解耦在项目启动之初来预测将来项目会碰到…

Hadoop 中疑问解析 FAQ问题剖析 一.HDFS 文件备份与数据安全性分析1 HDFS 原理分析1.1 Hdfs master/slave模型 hdfs采用的是master/slave模型,一个hdfs cluster包含一个NameNode和一些列的DataNode,其中NameNode充当的是master的角色,主要负责管理hdfs文件系统,接受来自客户端的请求:DataNode主要是用来存储数据文件,hdfs将一个文件分割成一个或多个的block,这些block可能存储在一个Data…

原文:深度解析javascript中的浅复制和深复制 在谈javascript的浅复制和深复制之前,我们有必要在来讨论下js的数据类型.我们都知道有Number,Boolean,String,Null,Undefined,Object五种类型.而Object又包含Function,Array和Object自身.前面的五种类型叫做基本类型,而Object是引用类型.可能有人就要问,为什么要分基本类型和引用类型呢?后面你就会明白的. 我们首先来看看浅复制和深复制的简洁定义: 深复制:直接将数据复制给…

深度分析如何在Hadoop中控制Map的数量 guibin.beijing@gmail.com 很多文档中描述,Mapper的数量在默认情况下不可直接控制干预,因为Mapper的数量由输入的大小和个数决定.在默认情况下,最终input 占据了多少block,就应该启动多少个Mapper.如果输入的文件数量巨大,但是每个文件的size都小于HDFS的blockSize,那么会造成 启动的Mapper等于文件的数量(即每个文件都占据了一个block),那么很可能造成启动的Mapper数量超出限制而导…

参考 http://blog.csdn.net/caodaoxi/article/details/12970993 Hadoop中Yarnrunner里面submit Job以及AM生成 至Job处理过程源码解析 (上) Hadoop中Yarnrunner里面submit Job以及AM生成 至Job处理过程源码解析 (中) Hadoop中Yarnrunner里面submit Job以及AM生成 至Job处理过程源码解析 (下)…