本章内容我们学习一下 MapReduce 中的 Shuffle 过程,Shuffle 发生在 map 输出到 reduce 输入的过程,它的中文解释是 “洗牌”,顾名思义该过程涉及数据的重新分配,主要分为两部分:1. map 任务输出的数据分组.排序,写入本地磁盘 2. reduce 任务拉取排序.由于该过程涉及排序.磁盘IO.以及网络IO 等消耗资源和 CPU 比较大的操作,因此该过程向来是“兵家必争”之地,即大家会重点优化的一个地方,因此也是大数据面试中经常会被重点考察的地方.本文力求通俗.

A. Boy or Girl time limit per test 1 second memory limit per test 256 megabytes input standard input output standard output Description Those days, many boys use beautiful girls' photos as avatars in forums. So it is pretty hard to tell the gender of

2.2  基本输入/输出流 听过HelloWorld.exe的自我介绍之后,大家已经知道了一个C++程序的任务就是描述数据和处理数据.这两大任务的对象都是数据,可现在的问题是,数据不可能无中生有地产生,C++程序也不可能凭空创造出来数据.那么,C++程序中的数据又从何而来呢? 在现实世界中,国与国之间的交流是通过外交官来完成的.在C++世界中,也有负责应用程序跟外界进行数据交流的外交官,它们的名字就是基本输入/输出流对象(iostream).一个C++程序在工作的时候,负责输入的外交官(istr

众所周知,mysql在数据量很大的时候查询的效率是很低的,因为假如你需要 OFFSET 100000 LIMIT 5 这样的数据,数据库就需要跳过前100000条数据,才能返回给你你需要的5条数据.由于数据在磁盘上面不一定是相等长度的,所以没法在跳过这100000条数据上面进行优化,只能一条一条地查找数据.找到结尾处并查找下一条,这就导致了数据库很差的性能.解决的办法就是使用 seek 这种方法,可以参考 这篇文章 . 假如你有这样的数据, | ID | VALUE | PAGE_BOUNDAR

下图为四种不同算法应用在不同大小数据量时的表现,可以看出,随着数据量的增大,算法的表现趋于接近.即不管多么糟糕的算法,数据量非常大的时候,算法表现也可以很好. 数据量很大时,学习算法表现比较好的原理: 使用比较大的训练集(意味着不可能过拟合),此时方差会比较低:此时,如果在逻辑回归或者线性回归模型中加入很多参数以及层数的话,则偏差会很低.综合起来,这会是一个很好的高性能的学习算法.

数据库数据量很大的数据库导入到本地时,会等很久,然而等很久之后还是显示失败: 这是就要看看自己本地的没mysql是否设置了超时等待,如果报相关time_out这些,可以把mysql.ini尾部添加max_allowed_packet.interactive_timeout.wait_timeout 参数mysql.ini相关配置[mysql] # 设置mysql客户端默认字符集 default-character-set=utf8 [mysqld] #设置3306端口 port = 3306 #

SecureCRT配置屏幕内容输出到log文件 SecureCRT看不到前几分钟操作的内容,或者想把通过vi命令查看的日志输出到log文件(在懒得下载日志文件的情况下),所以接下来就这样操作: 文件保存路径 C:\Users\Administrator\Desktop\session_salve-%S-%Y%M%D.log [%Y%M%D_%h:%m:%s] [%h:%m:%s] 最后记得勾选保存会话日志 这样每次操作完,就会自动记录操作产生屏幕内容的log日志了,生成的日志见下图,以 当前日期

在上一节我们分析了Child子进程启动,处理Map.Reduce任务的主要过程,但对于一些细节没有分析,这一节主要对MapOutputBuffer这个关键类进行分析. MapOutputBuffer顾名思义就是Map输出结果的一个Buffer,用户在编写map方法的时候有一个参数OutputCollector: void map(K1 key, V1 value, OutputCollector<K2, V2> output, Reporter reporter) throws IOExcep

MapOutputBuffer顾名思义就是Map输出结果的一个Buffer,用户在编写map方法的时候有一个参数OutputCollector: void map(K1 key, V1 value, OutputCollector<K2, V2> output, Reporter reporter) throws IOException; 这个OutputCollector是一个接口,典型实现是OldOutputCollector,这个类的构造方法如下: OldOutputCollector(

引用 前几天在网上看到一个淘宝的面试题:有一个很大的整数list,需要求这个list中所有整数的和,写一个可以充分利用多核CPU的代码,来计算结果.一:分析题目 从题中可以看到“很大的List”以及“充分利用多核CPU”,这就已经充分告诉我们要采用多线程(任务)进行编写.具体怎么做呢?大概的思路就是分割List,每一小块的List采用一个线程(任务)进行计算其和,最后等待所有的线程(任务)都执行完后就可得到这个“很大的List”中所有整数的和. 二:具体分析和技术方案 既然我们已经决定采用多线程

转载自:https://blog.csdn.net/raintungli/article/details/70807376 当Executor进行reduce运算的时候,生成运算结果的临时Shuffle数据,并保存在磁盘中,被最后的Action算子调用,而这个阶段就是在ShuffleMapTask里执行的. 前面博客中也提到了,用什么ShuffleWrite是由ShuffleHandler来决定的,在这篇博客里主要介绍最常见的SortShuffleWrite的核心算法ExternalSorter

在ASP.NET Core MVC中,我们有时候需要在Controller的Action中直接输出数据到Response.Body这个Stream流中,例如如果我们要输出一个很大的文件到客户端浏览器让用户下载,那么在Controller的Action中用Response.Body这个Stream流,来逐步发送文件数据到客户端浏览器是最好的办法. 但是我今天在ASP.NET Core MVC的Controller的Action中使用Response.Body输出数据到客户端浏览器的时候遇到了个问题

很多企业在做BI项目时,一开始的目标都是想通过梳理管理逻辑,帮助企业搭建可视化管理模型与深化管理的精细度,及时发现企业经营管理中的问题. 但在项目实施和验收时,BI却变成了报表开发项目,而报表的需求往往和个人习惯有关,一旦人员发生变动,尤其是新入职的高层,会把前公司的内容搬过来,这就需要重新开发一大堆报表. 如果不从源头进行控制,被动服务模式下的IT不可能满足所有人的报表需求.接下来我们要讲的这个案例就真实反应了这个过程,同时也为大家解析问题产生的原因并找到解决问题的方法,建议所有有计划或已经实

如果一个RDD很大以至于它的所有元素并不能在driver端机器的内存中存放下,请不要进行如下调用: val values = myVeryLargeRDD.collect()   collect将尝试拷贝RDD中的每个元素到Driver端,容易导致OOM或者crash:   相反,如果你能通过调用take.takeSample.filter.sample等操作对返回的元素个数上限进行限制,再使用collect还是可以的:   查看RDD的collect方法源码: def collect(): A

vps的内存为512M,安装好nginx,php等启动起来,mysql死活启动不起来看了日志只看到对应pid被结束了,后跟踪看发现是内存不足被killed; 调整my.cnf 参数,重新配置(系统默认配置太高直接占用400M内存,小玩家玩不起呢)即可 performance_schema_max_table_instances= table_definition_cache= table_open_cache= 下面附一个相关的my.cnf配置文件的说明 [client] port = sock

1 . 几种常用类型变量声明 int i =10; BOOL isShow=YES; BOOL isShow=1; float f = 3.1415926; char a =120; NSString *name =@"Himi"; object-c中BOOL类型长度1byte, 若将short或int型数赋值给BOOL类型则截取低位1个字节. object-c  中字符串类型的声明和java,C# 有点不一样,string 在面向对象语言中是一个引用类型,在object-c中是使用指

[http://www.cstor.cn/textdetail_9146.html] 一般而言,slave相对master延迟较大,其根本原因就是slave上的复制线程没办法真正做到并发.简单说,在master上是并发模式(以InnoDB引擎为主)完成事务提交的,而在slave上,复制线程只有一个sql thread用于binlog的apply,所以难怪slave在高并发时会远落后master ORACLE MySQL 5.6版本开始支持多线程复制,配置选项 slave_parallel_wor

备注:插图来自网络搜索,如果觉得不当还请及时告知 :) 一般而言,slave相对master延迟较大,其根本原因就是slave上的复制线程没办法真正做到并发.简单说,在master上是并发模式(以InnoDB引擎为主)完成事务提交的,而在slave上,复制线程只有一个sql thread用于binlog的apply,所以难怪slave在高并发时会远落后master. ORACLE MySQL 5.6版本开始支持多线程复制,配置选项 slave_parallel_workers 即可实现在slav

一般而言,slave相对master延迟较大,其根本原因就是slave上的复制线程没办法真正做到并发.简单说,在master上是并发模式(以InnoDB引擎为主)完成事务提交的,而在slave上,复制线程只有一个sql thread用于binlog的apply,所以难怪slave在高并发时会远落后master. ORACLE MySQL 5.6版本开始支持多线程复制,配置选项 slave_parallel_workers 即可实现在slave上多线程并发复制.不过,它只能支持一个实例下多个 da

转载自:https://blog.csdn.net/u013210620/article/details/78647366 安装ElasticSearch ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器.它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎,基于RESTful web接口.Elasticsearch是用Java开发的,并作为Apache许可条款下的开放源码发布,是当前流行的企业级搜索引擎. 1.下载ES,下载地:https://www.elastic.co/downloads

MATLAB 显示输出数据的三种方式 ,转载 https://blog.csdn.net/qq_35318838/article/details/78780412 1.改变数据格式 当数据重复再命令行窗口时,整数以整形形式显示,其他值将以默认格式显示.MATLAB的默认格式是精确到小数点后4位.如果一个数太大或太小,那么将会以科学记数法的形式显示.比如: >> x=100.11 x = 100.1100 >> y=1001.1 y = 1.0011e+03 >> z=0