Map Join 实现方式一:分布式缓存 ● 使用场景:一张表十分小.一张表很大. ● 用法: 在提交作业的时候先将小表文件放到该作业的DistributedCache中,然后从DistributeCache中取出该小表进行join (比如放到Hash Map等等容器中).然后扫描大表,看大表中的每条记录的join key /value值是否能够在内存中找到相同join key的记录,如果有则直接输出结果. DistributedCache是分布式缓存的一种实现,它在整个MapReduce框架中

hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供简单的sql查询功能,可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行. Metastore (hive元数据)Hive将元数据存储在数据库中,比如mysql ,derby.Hive中的元数据包括表的名称,表的列和分区及其属性,表的数据所在的目录 Hive数据存储在HDFS,大部分的查询.计算由mapreduce完成Hive数据仓库于数据库的异同 (1)由于Hive采用了SQL的查询语言HQL,因此

根据mapjoin的计算原理,MAPJION会把小表全部读入内存中,在map阶段直接拿另外一个表的数据和内存中表数据做匹配.这种情况下即使笛卡尔积也不会对任务运行速度造成太大的效率影响. mapjoin的应用场景如下: 1.有一个极小的表<1000行 2: 需要做不等值join的where操作(a.x < b.y 或者 a.x like b.y等,注:目前版本join下不支持不等值操作,不等值需加到where条件里) 如果把不等于写到where里会造成笛卡尔积,如果数据量很大,笛卡尔积的后果不

摘要 MapJoin是Hive的一种优化操作,其适用于小表JOIN大表的场景,由于表的JOIN操作是在Map端且在内存进行的,所以其并不需要启动Reduce任务也就不需要经过shuffle阶段,从而能在一定程度上节省资源提高JOIN效率   使用 方法一: 在Hive0.11前,必须使用MAPJOIN来标记显示地启动该优化操作,由于其需要将小表加载进内存所以要注意小表的大小 SELECT /*+ MAPJOIN(smalltable)*/ .key,value FROM smalltable J

一.MapJoin-DistributedCache 应用 1.mapreduce join 介绍 在各种实际业务场景中,按照某个关键字对两份数据进行连接是非常常见的.如果两份数据 都比较小,那么可以直接在内存中完成连接.如果是大数据量的呢? 显然,在内存中进行连 接会发生 OOM. MapReduce 可以用来解决大数据量的链接MapReduce 的 Join 操作主要分两类: MapJoin 和 ReduceJoin 先看 ReduceJoin:(1)map 阶段,两份数据 data1 和

适用场景:一张表十分小[key不可重复].一张表非常大. 用法:在Job提交时,首先将小表加载到 DistributedCache 分布式缓存中,然后从DistributeCache中读取小表解析成 key/value 保存到内存中(可以放在Hash Map等容器中).然后扫描大表中的每条记录的 key 是否能在内存中找到相同 join key 的记录,如果有则直接输出结果. package join.map; import java.io.BufferedReader; import java

使用split_size优化的ODPS SQL的场景 首先有两个大背景需要说明如下:说明1:split_size,设定一个map的最大数据输入量,单位M,默认256M.用户可以通过控制这个变量,从而达到对map端输入的控制.设置语句:set odps.sql.mapper.split.size=256.一般在调整这个设置时,往往是发现一个map instance处理的数据行数太多. 说明2:小文件越多,需要instance资源也越多,MaxCompute对单个Instance可以处理的小文件数限

@ 目录 使用场景 优点 具体办法:采用DistributedCache 案例 需求分析 代码实现 使用场景 Map Join 适用于一张表十分小.一张表很大的场景. 优点 思考:在Reduce 端处理过多的表,非常容易产生数据倾斜.怎么办? 在Map端缓存多张表,提前处理业务逻辑,这样增加Map 端业务,减少Reduce 端数据的压力,尽可能的减少数据倾斜. 具体办法:采用DistributedCache (1)在Mapper的setup阶段,将文件读取到缓存集合中. (2)在驱动函数中加载缓

写在前面 除了博文内容之外,和 netfocus 兄的讨论,也可以让你学到很多(至少我是这样),不要错过哦. 阅读目录: 迷雾森林 找回自我 开源地址 后记 毫无疑问,领域驱动设计的核心是领域模型,领域模型的核心是实现业务逻辑,也就是说,在应对具体的业务场景的时候,实现业务逻辑是领域驱动设计最重要的一环,在写这篇博文之前,先总结下之前关于 DDD(领域驱动设计)的三篇博文: 我的“第一次”,就这样没了:DDD(领域驱动设计)理论结合实践:伪领域驱动设计,只是用 .NET 实现的一个“空壳”,仅此

概述: NodeJS宣称其目标是“旨在提供一种简单的构建可伸缩网络程序的方法”,那么它的出现是为了解决什么问题呢,它有什么优缺点以及它适用于什么场景呢? 本文就个人使用经验对这些问题进行探讨. 一. NodeJS的特点 我们先来看看NodeJS官网上的介绍: Node.js is a platform built on Chrome's JavaScript runtime for easily building fast, scalable network applications. Node

场景:有三个市场(Global.China.USA),对前台传过来的数据有些验证需要细化到每个市场去完成. 所以就出现了基类(Global)和派生类(China.USA) 定义基类(Global)PersonalInformationController : public abstract class PersonalInformationController : BaseController { #region Abstract/Virtual Methods //定义一个抽象方法 publi

前言: 最近公司正在进行业务组件化进程,其中的路由实现用到了Java的反射机制,既然用到了就想着好好学习总结一下,其实无论是之前的EventBus 2.x版本还是Retrofit.早期的View注解框架都或多或少的用到Java的反射机制.以下是自己使用反射的两个地方,感兴趣的同学可以看下:Android okHttp网络请求之Json解析,Android业务组件化之子模块SubModule的拆分以及它们之间的路由Router实现. 什么是Java反射机制? JAVA反射机制是在运行状态中,对于任

前言: 最近在学习总结Android的动画效果,当学到Android属性动画的时候大致看了下源代码,里面的AnimationHandler存取使用了ThreadLocal,激起了我很大的好奇心以及兴趣!查阅了一下资料发现Android最重要的Handler消息机制里面的Looper存储也是采用ThreadLocal,开源框架EventBus存储当前线程下的发送事件队列状态也是采用ThreadLocal,那么为何要使用ThreadLocal呢?ThreadLocal是什么呢?它能解决什么样的问题呢

本次主要分享几个场景的处理代码,有更好处理方式多多交流,相互促进进步:代码由来主要是这几天使用前端Ace框架做后台管理系统,这Ace是H5框架里面的控件效果挺多的,做兼容也很好,有点遗憾是控件效果基本都是写一起的,分离起来挺麻烦的:这次主要说的是后端代码,以后可以分享下这个框架的使用. 以上是个人的看法,下面来正式分享今天的文章吧: . 扩展HtmlHelper,枚举转化select下拉框效果 . 自定义ActionFilter,验证登陆和权限访问 . 扩展HtmlHelper,无限递归生成菜单

直接进入正题. 一.异步处理 场景:发送手机验证码,邮件 传统古老处理方式如下图 这个流程,全部在主线程完成,注册->入库->发送邮件->发送短信,由于都在主线程,所以要等待每一步完成才能继续执行.由于每一步的操作时间响应时间不固定,所以主线程的请求耗时可能会非常长,如果请求过多,会导致IIS站点巨慢,排队请求,甚至宕机,严重影响用户体验. 现在大多数的处理方式如下图 这个做法是主线程只做耗时非常短的入库操作,发送邮件和发送短信,会开启2个异步线程,扔进去并行执行,主线程不管,继续执行后

半个月没写博文了,最近一直在弄小程序,感觉也没啥好写的. 之前读了js权威指南,也写了篇博文,但是实话实说当初看闭包确实还是一头雾水.现在时隔一个多月(当然这一段时间还是一直有在看闭包的相关知识)理解就更深入了一点,下面说说我的理解. function fn(){ var a = 0; return function (){ return ++a; } } 如上所示,上面第一个return返回的就是一个闭包,那么本质上说闭包就是一个函数.那么返回这个函数有什么用呢? 那是因为这个函数可以调用到它

TYPESDK 服务端设计思路与架构之一:应用场景分析 作为一个渠道SDK统一接入框架,TYPESDK从一开始,所面对的需求场景就是多款游戏,通过一个统一的SDK服务端,能够同时接入几十个甚至几百个各种渠道的SDK.而且这些渠道接口的具体接入字段和接入逻辑,每个月以至每周,都可能发生或大或小的变动.在这样一个复杂的应用场景下,我们应该如何设计一个足够强大而又足够灵活的SDK服务端呢? 首先我们需要厘清,在整个应用场景中,TYPESDK所处的位置,以及它所需要实现的核心功能. 图1 如图1所示,T

参考资料 好的书籍都是值得反复看的,那好的文章,好的资料也值得我们反复看.我们在不同的阶段来相同的文章或资料或书籍都能有不同的收获,那它就是好文章,好书籍,好资料.关于iOS 中的RunLoop资料非常的少,以下这些资料都是非常好的. CF框架源码(这是一份很重要的源码,可以看到CF框架的每一次迭代,我们可以下载最新的版本来分析,或与以下文章对比学习.目前最新的是CF-1153.18.tar.gz) RunLoop官方文档(学习iOS的任何技术,官方文档都是入门或深入的极好手册:我们也可以在Xc

1.背景 Redis的出现确实大大地提高系统大并发能力支撑的可能性,转眼间Redis的最新版本已经是3.X版本了,但我们的系统依然继续跑着2.8,并很好地支撑着我们当前每天5亿访问量的应用系统.想当年Redis的单点单线程特性无法满足我们日益壮大的系统,只能硬着头皮把Redis"集群化"负载.且这套"集群化"方案良好地运行至今.虽难度不高,胜在简单和实用.无论简单还是很简单,记录这种经历是一件非常有趣的事情. 2.问题 系统访问量日益倍增,当前的Redis单点服务确

Egret3D暂时没有场编的计划,但是我们知道unity3D是一个很好的场编. 有一些游戏即使不是使用Unity3D开发,也使用Unity3D做场编.这里就不点名了,而且并不在少数. 我们就这么干. 开源地址 https://github.com/lightszero/egretunity 基本的导出架构已经有,接下去可以研究一下egret的材质,在unity里面对应提供几种效果完全一致的材质 让导出的效果更接近. 源码都在,等不及你就自己动手吧. 来点效果 =>=> Unity插件 我们写了

写在前面 阅读目录: 问题根源是什么? <领域驱动设计-软件核心复杂性应对之道>分层概念 Repository(仓储)职责所在? Domain Model(领域模型)重新设计 Domain Service(领域服务)的加入 MessageManager.Domain.Tests 的加入 Application Layer(应用层)的协调? Unit Of Work(工作单元)工作范围及实现? 版本发布 后记 在上一篇<我的“第一次”,就这样没了:DDD(领域驱动设计)理论结合实践>