引言: 虽然MapReduce计算框架简化了分布式程序设计,将所有的并行程序均需要关注的设计细节抽象成公共模块并交由系统实现,用户只需关注自己的应用程序的逻辑实现,提高了开发效率,但是开发如果对Mapreduce计算框架如何实现这样的魔术没有一个基本的了解,那么在面临多任务.大数据而出现大量数据倾斜,计算速度慢等问题时,将无法给出解决方案.也无法在设计MapReduce程序时根据框架的特性优化逻辑算法,所以了解MapReduce工作流程和Shuffle原理是学习MapReduce程序设计的必修课

背景 随着集群规模和负载增加,MapReduce JobTracker在内存消耗,线程模型和扩展性/可靠性/性能方面暴露出了缺点,为此需要对它进行大整修. 需求 当我们对Hadoop MapReduce框架进行改进时,需要时刻谨记的一个重要原则是用户的需求.近几年来,从Hadoop用户那里总结出MapReduce框架当前最紧迫的需求有: (1)可靠性(Reliability)– JobTracker不可靠 (2)可用性(Availability)– JobTracker可用性有问题 (3) 扩展

一.前言 一直是想知道一条SQL语句是怎么被执行的,它执行的顺序是怎样的,然后查看总结各方资料,就有了下面这一篇博文了. 本文将从MySQL总体架构--->查询执行流程--->语句执行顺序来探讨一下其中的知识. 二.MySQL架构总览 架构最好看图,再配上必要的说明文字. 下图根据参考书籍中一图为原本,再在其上添加上了自己的理解. 从上图中我们可以看到,整个架构分为两层,上层是MySQLD的被称为的‘SQL Layer’,下层是各种各样对上提供接口的存储引擎,被称为‘Storage Engin

作者 | 杨皓然  阿里巴巴高级技术专家 导读:云计算之所以能够成为 DT 时代颠覆性力量,是因为其本质是打破传统架构模式.降低成本并简化体系结构,用全新的思维更好的满足了用户需求.而无服务器计算(Serverless Computing)作为这个巨大市场的下一个阶段的进化产物,将真正帮助企业实现只专注于业务和构建应用程序,而不必担心 IT 基础设施,这也将成为云服务商未来竞争的关键. 什么是无服务器计算 云原生计算基金会(Cloud Native Computing Foundation, C

[TOC] 简单的java Hadoop MapReduce程序(计算平均成绩)从打包到提交及运行 程序源码 import java.io.IOException; import java.util.Iterator; import java.util.StringTokenizer; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io

我收藏的技术知识图(每张都是大图) HTML5Linux/Unix系统设计思想读书笔记 LinuxMVCJava线程MVCSpring MVCCSS3Nginx架构VimCliCommandsPHP知识卡Linux安全知识表 JDK JVM机会HTML5介绍开源协议HTML5移动UED用户体验IT常识Linux系统调用列表 YII架构的典型流程Android系统架构一致性Hash算法CouchDBCss知识表CSS位置如何获取的从MySQL到MongoDB前端工程师知识系Git命令分布式Java

核心架构的具体流程步骤如下: 1.首先用户发送请求-->DispatcherServlet,前端控制器收到请求后自己不进行处理,而是委托给其他的解析器进行 处理,作为统一访问点,进行全局的流程控制: 2.DispatcherServlet-->HandlerMapping, HandlerMapping 将会把请求映射为HandlerExecutionChain 对象(包含一 个Handler 处理器(页面控制器)对象.多个HandlerInterceptor 拦截器)对象,通过这种策略模式,

NGINX是一个免费的,开源的,高性能的HTTP服务器和反向代理,以及IMAP / POP3代理服务器.NGINX以其高性能,稳定性,丰富的功能集,简单的配置和低资源消耗而闻名,也是为解决C10K问题而编写的服务器之一.本文主要介绍Nginx的架构及工作流程. 一.Nginx的架构如下图 1.nginx启动后会有一个master进程和多个worker进程(woeker进程数量可配置,一般设置与机器的核心数一致),master进程负责管理worker进程(接收外界信号,发送信号到各worker进程

MyBatis 是轻量级的 Java 持久层中间件,完全基于 JDBC 实现持久化的数据访问,支持以 xml 和注解的形式进行配置,能灵活.简单地进行 SQL 映射,也提供了比 JDBC 更丰富的结果集,应用程序可以从中选择对自己的数据更友好的结果集.本文将从一个简单的快速案例出发,为读者剖析 MyBatis 的整体架构与运行流程.本次分析中涉及到的代码和数据库表可以从 GitHub 上下载:mybatis-demo . 1.一个简单的 MyBatis 快速案例 MyBatis官网 给出了一个

Dubbo基础一之实战初体验 - 池塘里洗澡的鸭子 - 博客园 (cnblogs.com)中体验了Dubbo的使用,对于消费端对服务提供者的调用非常清晰明确.那么Dubbo是如何做到的呢?下面对Dubbo的架构及处理流程做简单概述. Apache Dubbo是一款高性能的Java RPC框架,其前身是阿里巴巴公司开源的一个高性能.轻量级的开源RPC框架:提供服务自动注册.自动发现等高效率服务治理方法,可以与Spring框架无缝集成.其特性等具体可参考官网文档https://dubbo.apach

一.MapReduce是用于解决什么问题的? 每一种技术的出现都是用来解决实际问题的,否则必将是昙花一现,那么MapReduce是用来解决什么实际的业务呢? 首先来看一下MapReduce官方定义: 总结一句话:MapReduce就是批量处理海量数据的分布式计算框架. 在数据规模比较小时,如果要批量处理一些数据,通常都是在凌晨跑一个或者多个定时任务,定时任务直接连接业务库,从业务库中读取然后批量处理,但是当业务规模逐渐大了之后,像凌晨跑定时任务的方式已不足以支撑业务开展,这时分布式计算诞生了,分

有了前文几个步骤的分析和设计,TYPESDK的信息交互流程已经可以正常工作了,但是,这个流程还没有考虑到支付这样的过程中,至关重要的信息安全问题. 在整个交互过程中,游戏服务端,SDK服务端,渠道服务端都属于安全区域,这部分发生的数据交互,基本是可以信任的,只需要作相对简单的处理工作:而客户端,包括游戏客户端,SDK客户端都属于危险区域,在这部分产生的数据和请求,都有可能受到外部的拦截和篡改.因此,我们需要在流程上加以预防和控制. 图1 从示意图1可以看出.针对三类不同安全性的数据流,我们的处理

一.MRv1 Master - Slave 模式 存在JobTracker单点失败的问题,在YARN得到了解决. 主要包含4部分:JobTracker,TaskTracker,Task,Client JobTracker:负责整个MR集群的资源监控和作业调度,集群的Master.它把任务进度 和 资源使用量告诉调度器TaskScheduler,由调度器来计划如何调度,调度器是个可挺拔模块. TaskTracker:负责周期性的向JobTracker汇报每个节点的状况,并执行JobTracker发

MapReduce详细工作流程之Map阶段 如上图所示 首先有一个200M的待处理文件 切片:在客户端提交之前,根据参数配置,进行任务规划,将文件按128M每块进行切片 提交:提交可以提交到本地工作环境或者Yarn工作环境,本地只需要提交切片信息和xml配置文件,Yarn环境还需要提交jar包:本地环境一般只作为测试用 提交时会将每个任务封装为一个job交给Yarn来处理(详细见后边的Yarn工作流程介绍),计算出MapTask数量(等于切片数量),每个MapTask并行执行 MapTask中执

1.完成Hadoop2.2.0单机版环境搭建之后需要利用一个例子程序来检验hadoop2 的mapreduce的功能 //启动hdfs和yarn sbin/start-dfs.sh sbin/start-yarn.sh 2.首先现在一个文件夹里面建立两个文件file01.txt file02.txt里面加入如下内容,具体方法会linux的都会,我就默认你具有了. file01.txt kongxianghe kong yctc Hello World file02.txt 11 2222 kon

转 一,ffmpeg架构 1. 简介 FFmpeg是一个集录制.转换.音/视频编码解码功能为一体的完整的开源解决方案.FFmpeg的 开发是基于Linux操作系统,但是可以在大多数操作系统中编译和使用.FFmpeg支持MPEG. DivX.MPEG4.AC3.DV.FLV等40多种编码,AVI.MPEG.OGG.Matroska.ASF等90多种解码. TCPMP, VLC, MPlayer等开源播放器都用到了FFmpeg. FFmpeg主目录下主要有libavcodec.libavformat

mysql体系结构简单概述: Connectors:接入方,支持协议很多 Management Serveices & Utilities:系统管理和控制工具例如:备份恢复,mysql复制集群等 Connection Pool:连接池:管理缓冲用户连接.用户名.密码.权限校验.线程处理等需要缓存的需求 SQL Interface:SQL接口:接受用户的SQL命令,并且返回用户需要查询的结果.比如select from就是调用SQL Interface Parser: 解析器,SQL命令传递到解析

[参考文章]:01|基础架构:一条查询语句的执行流程 1. 基本架构 大体来说,MySQL可以分为Server层和存储引擎两部分. Server层包括链接器,分析器,优化器,执行器等,涵盖大多数核心服务功能,一般跨存储引擎的功能都在这一层实现,比如存储过程,触发器,视图等. 存储引擎负责数据的存储和提取.其架构模式是插件式,支持InnoDB,MyISAM,Memory等存储引擎,MySQL5.5.5版本后默认引擎为InnoDB. 1.1 连接器 负责和客户端建立连接,获取权限,维持和管理连接.

集群架构优化流程: 有道笔记分享链接

1.1 框架结构 1.2 架构流程 1.用户发送请求至前端控制器DispatcherServlet: 2.DispatcherServlet收到请求调用HandlerMapping处理器映射器: 3.处理器映射器根据url找到具体的处理器,生成处理器对象及处理器拦截器(如果有则生成)一并返回给DispatcherServlet.结果:Handler: 4.DispatcherServlet通过HandlerAdapter处理器适配器调用处理器执行: 5.执行处理器(Controller,也叫后端

转载自:http://www.cnblogs.com/muzili-ykt/p/muzili_ykt.html 在HBase读写时,相同Cell(RowKey/ColumnFamily/Column相同)并不保证在一起,甚至删除一个Cell也只是写入一个新的Cell,它含有Delete标记,而不一定将一个Cell真正删除了,因而这就引起了一个问题,如何实现读的问题?要解决这个问题,我们先来分析一下相同的Cell可能存在的位置:首先对新写入的Cell,它会存在于MemStore中:然后对之前已经F