我们的输入文件 hello0, 内容如下: xiaowang 28 shanghai@_@zhangsan 38 beijing@_@someone 100 unknown 逻辑上有3条记录, 它们以@_@分隔. 我们看看数据是如何被map读取的... 1. 默认配置 /* New API */ //conf.set("textinputformat.record.delimiter", "@_@"); /* job.setInputFormatClass(Form…

spark 2.1.1 spark初始化rdd的时候,需要读取文件,通常是hdfs文件,在读文件的时候可以指定最小partition数量,这里只是建议的数量,实际可能比这个要大(比如文件特别多或者特别大时),也可能比这个要小(比如文件只有一个而且很小时),如果没有指定最小partition数量,初始化完成的rdd默认有多少个partition是怎样决定的呢? 以SparkContext.textfile为例来看下代码: org.apache.spark.SparkContext /** * Re…

一.为什么删除文件比创建文件要快? 因为删除文件只是将bitmap位图表中将文件所占据的inode 和dacablock的使用状态从1变成0,相当于释放了这些快的使用权. 二.读取文件和删除文件的过程? 读取文件的过程:cat /test/file1 1.进入  /test 目录, 检查 test目录的属性,用户是否有权限进入  test目录,能否列出内容等...        2.假如权限足够, 在目录 数据块找到   相应的文件名, 并且读取该文件名  所对应 的  inode信息.    …

在HTML5以前,HTML的文件上传域的功能具有很大的局限性,这种局限性主要体现在如下两点: 每次只能选择一个文件进行上传 客户端代码只能获取被上传文件的文件路径,无法访问实际的文件内容 一.FileList对象和File对象 HTML5为type='file' 的<input/>元素增加了两个属性. accept:该属性控制允许上传的文件类型.该属性为一个或多个MIME类型字符串.多个MIME类型字符串之间应以都好分割. multiple:该属性设置是否允许选择多个文件 JavaScript…

有一个UTF-8编码的文本文件,用FileReader读取到一个字符串,然后转换字符集:str=newString(str.getBytes(),"UTF-8");结果大部分中文显示正常,但最后仍有部分汉字显示为问号! Java代码   public static List<String> getLines(String fileName){            List<String> lines=newArrayList<String>(); …

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…

public static void main(String[] args) { Map<String, String> map = new HashMap<String, String>();  map.put("1", "value1");  map.put("2", "value2");  map.put("3", "value3");    //第一种:普…

登录shell与非登录shell读取文件过程登录:/etc/profile→/etc/profile.d/*.sh        ~/.bash_profile非登录:~/.bash_profile→~/.basfrc→/etc/bashrc#soure .bash_profile        手动更新/etc/profile            通用的有效环境变量/etc/profile.d/*.sh    软件包特有的环境变量~/.bash_profile        用户特有的环境变…

——转自:{http://langyu.iteye.com/blog/992916} Shuffle过程是MapReduce的核心,也被称为奇迹发生的地方.要想理解MapReduce, Shuffle是必须要了解的.我看过很多相关的资料,但每次看完都云里雾里的绕着,很难理清大致的逻辑,反而越搅越混.前段时间在做MapReduce job 性能调优的工作,需要深入代码研究MapReduce的运行机制,这才对Shuffle探了个究竟.考虑到之前我在看相关资料而看不懂时很恼火,所以在这里我尽最大的可能…

https://blog.csdn.net/u010697988/article/details/70173104 大数据的分布式计算框架目前使用的最多的就是hadoop的mapReduce和Spark,mapReducehe和Spark之间的最大区别是前者较偏向于离线处理,而后者重视实现性,下面主要介绍mapReducehe和Spark两者的shuffle过程. MapReduce的Shuffle过程介绍 Shuffle的本义是洗牌.混洗,把一组有一定规则的数据尽量转换成一组无规则的数据,越随…