hadoop是什么? hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构,hdfs分布式文件存储.MapReduce并行计算.主要是用来解决海量数据的存储和海量数据的分析计算问题,这是狭义上的hadoop.广义上来讲,hadoop通常指的是一个更广泛的概念--hadoop生态圈 hadoop三大发行版本 hadoop三大发型版本:Apache.Cloudera.Hortonworks Apache版本,也成为社区版,是最原始的版本,对入门学习较好 Cloudera版本在大型互联网企

转自:http://www.open-open.com/lib/view/open1453097241308.html 在MapReduce中,一个YARN  应用被称作一个job, MapReduce 框架提供的应用,master的一个实现被称作MRAppMaster MapReduce Job的时间线 MapReduce Job  运行的时间线: Map Phase:若干 Map Tasks 被执行 Reduce Phase: 若干Reduce Tasks 被执行 reduce可能会在map

深入理解map的几个阶段是怎样执行的.

接上一篇讲解:http://blog.csdn.net/mrcharles/article/details/50465626 map任务:溢写阶段 正如我们在执行阶段看到的一样,map会使用Mapper.Context.write()将map函数的输出溢写到内存中的环形缓冲区 (MapTask.MapOutputBuffer).缓冲区的大小是固定的,通过mapreduce.task.io.sort.mb (default: 100MB)指定. 任何时候当这个缓冲区将要充满的时候(mapreduc

老mr程序中map中conf的map.input.file参数只能获取获取CombineTextInputFormat的第一个输入文件,而新版mr程序则连第一个输入文件也无法获取,这是因为createRecordReader中的TaskAttemptContext context参数与map中的context参数不是一个对象. 解决方案: 如果需要动态获取Combine的输入文件,可以扩展CombineTextInputFormat,重写createRecordReader方法,从中获取cont

这题写得比较痛苦.首先有点不在状态,其次题目比较难读懂. “Gang”成立的两个条件:①成员数大于两个  ②边权总和大于阈值K 首先,在录数据的时候通过map或者字符串哈希建立string到int的映射. 然后,这个题的数据结构其实是带权无向图.在录数据的时候就要处理好点权和边权. 最后,对所有顶点做一遍dfs,汇总边权,找出最大点权和最大点权所在的点,把数据录进ans里. 注意的点一个是环路边权的汇总.方法是在dfs中通过先加边权再判断vis是否遍历过.此时又要注意用不搜前驱点的dfs结果,及

优选阶段通过分map/reduce模式来实现多个node和多种算法的并行计算,并且通过基于二级索引来设计最终的存储结果,从而达到整个计算过程中的无锁设计,同时为了保证分配的随机性,针对同等优先级的采用了随机的方式来进行最终节点的分配,如果大家后续有类似的需求,不妨可以借鉴借鉴 1. 设计基础 1.1 两阶段: 单点与聚合 在进行优选的时候,除了最后一次计算,在进行针对单个算法的计算的时候,会分为两个阶段:单点和聚合 在单点阶段,会根据当前算法针对单个node计算 在聚合阶段,则会根据当前单点阶段

简述:组件(component)是构成Angular应用的基础和核心.可以这样说,组件用来包装特定的功能,应用程序的有序运行依赖于组件之间的协同工作. 1. 组件化标准:W3C为了统一组件化的标准方式,提出了Web Component的标准.通过标准化的非侵入方式封装组件,每个组件包含自己的HTML,CSS,JavaScript代码,并且不会对页面上其他组件产生影响.Web Component是由一些新技术构成的,还提供了浏览器原声的UI组件标准,所以不需要引入任何外部的依赖.要使用一个已有的W

1.hadoop1.x和hadoop2.x区别 2.组件介绍 HDFS架构概述1)NameNode(nn): 存储文件的元数据,如文件名,文件目录结构,文件属性(生成时间,副本数,文件权限),以及每个文件的块列表和块所在的DataNode等.2)DataNode(dn): 在本地文件系统存储文件块数据,以及块数据的校验和.3)SecondaryNameNode(2nn): 用来监控HDFS状态的辅助后台程序,每隔一段时间获取DHFS元数据的快照. YARN架构概述 1)ResourceManag

前言 公司目前制作一个H5活动,特别是有一定统一结构的活动,都要码一个重复的轮子.后来接到一个基于模板的活动设计系统的需求,便有了下面的内容.借油开车. 组件化 需求一到,接就是怎么实现,技术选型自然成为了第一个问题.鉴于目前web前端mvvm框架以及组件化开发方式的流行,决定技术栈采用:vue + es6 + 组件化. 这里首先简单说下web前端组件化开发方式的历程: 最早的组件化结构,代码结构可能如下: - lib/components/calendar |- calendar.css |-

今天做了一个hadoop分享,总结下来,包括mapreduce,及shuffle深度讲解,还有YARN框架的详细说明等. v\:* {behavior:url(#default#VML);} o\:* {behavior:url(#default#VML);} w\:* {behavior:url(#default#VML);} .shape {behavior:url(#default#VML);} Normal 0 false 7.8 磅 0 2 false false false EN-U

在执行MAP任务之前,先了解一下它的容器和它容器的领导:container和nodemanager NodeManager NodeManager(NM)是YARN中每个节点上的代理,它管理Hadoop集群中的单个计算节点,包括与ResourceManager保持通信,监督Container的生命周期管理,监控每个Container的资源使用(内存.CPU等)情况,追踪节点健康状况,管理日志和不同应用程序用到的附属服务(auxiliary service) 它包含以下几大组件: 1.NodeSt

6.4.3 优化洗牌(shuffle)和排序阶段 洗牌和排序阶段都很耗费资源.洗牌需要在map和reduce任务之间传输数据,会导致过大的网络消耗.排序和合并操作的消耗也是很显著的.这一节将介绍一系列的技术来缓解洗牌和排序阶段的消耗. 技术46 规避使用reduce Reduce在用于连接数据集的时候将会产生大量的网络消耗. 问题 需要考虑在MapReduce规避reduce的使用. 方案 通过将MapReduce参数setNumReduceTasks设置为0来创建一个只有map的作业. 讨论

import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.conf.Configured; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.

前面,讲到了hadoop的序列化机制,mr程序开发,自定义排序,自定义分组. 有多少个reduce的并发任务数可以控制,但有多少个map的并发任务数还没 缓存,分组,排序,转发,这些都是mr的shuffle. Soga 现在.来观察map阶段有几个yarnchild,reduce阶段有几个yarnchild.对应地,就是有多少个map的并发任务数,有多少个reduce的并发任务数 以上我,查看有多少个map并发任务数 查看map并发任务数之后,进程被回收. 查看reduce并发任务数 Reduc

生命周期一共分三段:初始化,运行中,销毁.按照顺序: 初始化 getDefaultProps():Object 全局只会调用一次,为当前类生成的默认props,会被父组件传入的同名props覆盖. getInitialState():Object 为当前组件生成最初的state,此时可以访问this.props componentWillMount mount直译为挂载,就是组件在页面中有对应的DOM. render 严格意义上render不是一个生命周期环节,它只是一个生成虚拟DOM的方法.需

VUE.JS组件化 前言 公司目前制作一个H5活动,特别是有一定统一结构的活动,都要码一个重复的轮子.后来接到一个基于模板的活动设计系统的需求,便有了下面的内容.借油开车. 组件化 需求一到,接就是怎么实现,技术选型自然成为了第一个问题.鉴于目前web前端mvvm框架以及组件化开发方式的流行,决定技术栈采用:vue + es6 + 组件化. 这里首先简单说下web前端组件化开发方式的历程: 最早的组件化结构,代码结构可能如下: - lib/components/calendar |- calen

React是一个UI层面的库,它采用虚拟DOM技术减少Javascript与真正DOM的交互,提升了前端性能:采用单向数据流机制,父组件通过props将数据传递给子组件,这样让数据流向一目了然.一旦组件的props或则state发生改变,组件及其子组件都将重新re-render和vdom-diff,从而完成数据的流向交互.但是这种机制在某些情况下比如说数据量较大的情况下可能会存在一些性能问题.下面就来分析react的性能瓶颈,并用结合着react-addons-perf工具来说明react组件拆

在目前移动互联网时代,每个 APP 就是流量入口,与过去 PC Web 浏览器时代不同的是,APP 的体验与迭代速度影响着用户的粘性,这同时也对从事移动开发人员提出更高要求,进而移动端框架也层出不穷. 上图显示的是传统的服务端架构和客户端 App 架构对比.传统的服务端架构中最底下是一个 OS,一般是 Linux,最上面服务端的业务,而中间有非常多的层次可以在架构上,按照我们的意愿搭建中间的各个层次的衔接环节,使得架构具有足够的灵活性和扩展性.但是到了 App 就会面对一个完全不同的现状,App

    React 简介----React 是 Facebook 出品的一套颠覆式的前端开发类库.为什么说它是颠覆式的呢? 内存维护虚拟 DOM 对于传统的 DOM 维护,我们的步骤可能是:1.初始化DOM结构2.从服务器获取新数据3.使用新数据更新局部DOM4.绑定各种事件 首先,我们操作 DOM 是最昂贵的开销,对于需要反复更新 DOM 的网页,无疑是噩梦.而 React 引入了一个全新的概念:虚拟 DOM.虚拟 DOM 是驻留在内存里的一种特殊的对象类型数据,我们可以理解为这是真实 DOM