前面我们使用HDFS进行了相关的操作,也了解了HDFS的原理和机制,有了分布式文件系统我们如何去处理文件呢,这就的提到hadoop的第二个组成部分-MapReduce. MapReduce充分借鉴了分而治之的思想,将一个数据的处理过程分为Map(映射)和Reduce(处理)两步.那么用户只需要将数据以需要的格式交给reduce函数处理就能轻松实现分布式的计算,很多的工作都由mapReduce框架为我们封装好,大大简化了操作流程. 1 MapReduce的编程思想 MapReduce的设计思路来源

在资本市场不那么喜人的 2015 年融资 9450 万美元的 Datadog,在运维圈刮起了一阵小旋风.作为国外很值得学习的一款平台监控产品,公司人数不足 100 的 Datadog 为什么吸引了投资人的目光?我们先来了解一下他们的 Agent. 本文系国内 ITOM 行业领军企业 OneAPM 工程师翻译整理自文章 What is the Datadog Agent, What Resources does it Consume?,原作者 Dustin Lawler. 简介 Data dog

  LinkedList提供以下方法:(ArrayList无此类方法) addFirst();    removeFirst();   addLast();   removeLast(); 在堆栈中,push为入栈操作,pop为出栈操作.   Push用addFirst():pop用removeFirst(),实现后进先出. 用isEmpty()--其父类的方法,来判断栈是否为空.   在队列中,put为入队列操作,get为出队列操作. Put用addFirst(),get用removeLast

List接口的实现类(Vector)(与ArrayList相似,区别是Vector是重量级的组件,使用使消耗的资源比较多.) 结论:在考虑并发的情况下用Vector(保证线程的安全). 在不考虑并发的情况下用ArrayList(不能保证线程的安全). 面试经验(知识点): java.util.stack(stack即为堆栈)的父类为Vector.可是stack的父类是最不应该为Vector的.因为Vector的底层是数组,且Vector有get方法(意味着它可能访问到并不属于最后一个位置元素的其

怎么确定一个Flink job的资源 Slots && parallelism 一个算子的parallelism 是5 ,那么这个算子就需要5个slot, 公式 :一个算子的parallelism 是n ,那么这个算子就需要5个n 通俗理解:几个并行度,就是有几个线程处理. 如何计算Slot 如果不设置SlotSharingGroup,那么需要的Slot数为应用的最大并行度数. 设置slot就是设置线程数. 设置parallelism 的依据是什么? 一个算子到底设置几个(parallel

Hadoop YARN版本:2.2.0 关于hadoop yarn的环境搭建可以参考这篇博文:Hadoop 2.0安装以及不停集群加datanode hadoop hdfs yarn伪分布式运行,有如下进程 ResourceManager NodeManager NameNode SecondaryNameNode 写一个mapreduce示例,在yarn上跑,wordcount数单词示例 代码在github上:https://github.com/huahuiyang/yarn-demo 步骤

如果单从概念上来说,Mapreduce和R中的函数lapply, tapply并无差别,它们都是把元素转化成列,然后计算索引(Mapreduce中的键),最后合并成一个定义好的组合.首先,让我们看一个简单的lappy的例子. small.ints = : sapply(small.ints, function(x) x^) 这个例子比较简单,只是计算了前1000个整数的平方,不过我们可以从这个例子中对lappy这个函数有个基本的认知,接下来关于这个函数还有更多有意思的例子.现在让我们再来看看如何

hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架.它实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFS.HDFS有着高容错性的特点,并且设计用来部署在低廉的(low-cost)硬件上.而且它提供高传输率(high throughput)来访问应用程序的数据,适合那些有着超大数据集(large data set)的应用程序. 这里是一些公司使用hadoop的情况,POwerByWIki  :http://wiki.apache.org/h

写mapreduce程序实现kmeans算法.我们的想法可能是 1. 次迭代后的质心 2. map里.计算每一个质心与样本之间的距离,得到与样本距离最短的质心,以这个质心作为key,样本作为value,输出 3. reduce里,输入的key是质心,value是其它的样本,这时又一次计算聚类中心,将聚类中心put到一个所有变量t中. 4. 在main里比較前一次的质心和本次的质心是否发生变化,假设变化,则继续迭代,否则退出. 本文的思路基本上是依照上面的步骤来做的,仅仅只是有几个问题须要解决 1

上一节中编译好自己的nginx服务器后, 现在要对nginx.conf文件进行配置,搭建一个可用的静态资源Web服务器 1.放入可访问的html文件到nginx文件夹下,如图1所示: 这里我放入的是一个videojs示例: 2.修改conf/nginx.conf配置文件,主要是修改server{}里的内容 3.退出nginx.conf配置文件的编辑,重新加载修改后的配置文件,以ip:port的方式访问nginx服务器,即可: 在conf文件夹下输入: ../sbin/nginx -s reloa

上一篇我们学习了MapReduce的原理,今天我们使用代码来加深对MapReduce原理的理解. wordcount是Hadoop入门的经典例子,我们也不能免俗,也使用这个例子作为学习Hadoop的第一个程序.本文将介绍使用java和python编写第一个MapReduce程序. 本文使用Idea2018开发工具开发第一个Hadoop程序.使用的编程语言是Java. 打开idea,新建一个工程,如下图所示: 在弹出新建工程的界面选择Java,接着选择SDK,一般默认即可,点击“Next”按钮,如

26 集群使用初步 HDFS的设计思路 l 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: l 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 l 重点概念:文件切块,副本存放,元数据 26.1 HDFS使用 1.查看集群状态 命令:   hdfs  dfsadmin –report 可以看出,集群共有3个datanode可用 也可打开web控制台查看HDFS集群

第一个MapReduce的例子 Hadoop Guide的第一个MapReduce的例子是处理气象数据的(数据来源ncdc),终于跑通了.总结一下步骤,安装hadoop不在本文中介绍 1 数据预处理 1.1 下载数据 测试数据需要在ncdc的官方ftp上进行下载,年份跨度范围1901到2016,不写个脚本下载,靠手工是行不通的,脚本如下: download.sh !bin/bash for i in {1901..2015} do wget --execute robots=off -r -np

原文地址:android工程中引入另一个工程中的资源作者:87fayuan 在项目中可能遇到这样的问题:项目过大,于是细分为N个子模块来做,每个模块都是不同的工程.涉及到activity传数据时,可以用intent等方法来解决.但是如果涉及到要共用资源,而又不能像传统java程序那样打成jar包,比如程序中有大量自定义view,而这些自定义view都引用了的一些资源文件时,就可以用这个方法. 工程一:MyViews 代码如下: public class MyTextView extends Te

从进入系统学习到现在,貌似我们还没有真正开始动手写程序,估计有些立志成为Hadoop攻城狮的小伙伴们已经有些急了.环境已经搭好,小讲也有些按捺不住了.今天,小讲就和大家一起来动手编写我们的第一个MapReduce程序. 小讲曾说过,写Hadoop程序,核心就是Mapper类,Reudcer类,run()方法,很多时候照葫芦画瓢就行了,今天我们就照Hadoop程序基础模板这个葫芦来“画个瓢” —— 写个MapReduce程序. Hadoop程序模板(葫芦) 数据源:来自美国成百上千个气象站的气象数

大家好,我是程序员啊粥. 今天给大家分享一个我遇到过的比较少见的面试题,那就是 MySQL 中如何计算一个索引的长度. 说实话,我第一次遇到这个问题的时候想当然的以为索引长度就是我们建表时定义的字段长度,如果是联合索引,那就是多个字段长度相加. 事实证明,在我说出上述回答之后,面试官就让我带着简历跑路了. 于是乎,我仔细查阅了相关资料,发现索引长度这个计算方式还是有点意思的,索性给大家分享一下. 首先,我们要知道 MySQL Innodb 引擎对于索引的长度是有限制的,最大为 767 字节. 你

1.Hadoop从头说 1.1 Google是一家做搜索的公司 做搜索是技术难度很高的活.首先要存储很多的数据,要把全球的大部分网页都抓下来,可想而知存储量有多大.然后,要能快速检索网页,用户输入几个关键词找资料,越快越好,最好在一秒之内出结果.如果全球每秒有上亿个用户在检索,只有一两秒的检索时间,要在全球的网页里找到最合适的检索结果,难度很大. Google用三个最重要的核心技术解决上述问题,它们分别是GFS,MapReduce和BigTable.Google发表了它们的设计论文,但没有将它们

一. 概述 上次在介绍性能调优中讲到了I/O的开销查看及维护,这次介绍CPU的开销及维护, 在调优方面是可以从多个维度去发现问题如I/O,CPU,  内存,锁等,不管从哪个维度去解决,都能达到调优的效果,因为sql server系统作为一个整体性,它都是紧密相连的,例如:解决了sql语句中I/O开销较多的问题,那对应的CPU开销也会减少,反之解决了CPU开销最多的,那对应I/O开销也会减少.解决I/O开销后CPU耗时也减少,是因为CPU下的Worker线程需要扫描I/O页数就少了,出现的资源锁的

由于是开发阶段,所以并没有配置postgres的参数,都是使用安装时的默认配置,以前运行也不见得有什么不正常,可是前几天我的cpu资源占用突然升高.查看进程,发现有一个postgres的进程占用CPU都是80%以上,而且居高不下: 刚开始以为是配置上需要修改,但事实上,默认配置基本上是很优化的,而且是开发阶段,数据量也并不大.后来通过分析,得出结论,解决问题应该从以下几个方面来逐一考虑: 1,SQL查询方面检查数据检索的索引是否建立,凡是需要查找的字段尽量建立索引,甚至是联合索引:创建索引,包括

第一次接触nginx的时候,那时候公司还是用的一些不知名的小技术,后来公司发展问题,重新招了人,然后接触到nginx,公司 使用nginx用来做代理服务器,所有请求 都先经过nginx服务器,然后交由nginx服务器具体选择 哪台服务器 处理该请求,知道大概意思,也没深究,回顾一下当初学习掌握 nginx的过程 1.什么是nginx: nginx是一款高性能的http 服务器,也可以当做是反向代理服务器,俄罗斯程序设计,支撑5W左右的并发连接  并且cpu.内存等资源消耗却非常低,运行非常稳定

1.2MapReduce 和 HDFS 是如何工作的 MapReduce 其实是两部分,先是 Map 过程,然后是 Reduce 过程.从词频计算来说,假设某个文件块里的一行文字是”Thisis a small cat. That is a smalldog.”,那么,Map 过程会对这一行进行处理,将每个单词从句子解析出来,依次生成形如<“this”,1>, <”is”, 1>, <”a”, 1>, <”small”, 1>,<”cat”, 1>