一:学shuffle原理的必要性 1.说明 学习shuffle的作用是可以对程序进行优化. 在shuffle这个部分有三个部分需要注意: 分区 排序 分组 这个可以进行优化. 二:分区的实践 1.说明 在shuffle中有一行程序job.setPartitionerClass(partition.class); 所以,可以书写一个分区规则. 2.程序 package com.senior.bigdata; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; impo

MapReduce工作流程 1.准备待处理文件 2.job提交前生成一个处理规划 3.将切片信息job.split,配置信息job.xml和我们自己写的jar包交给yarn 4.yarn根据切片规划计算出MapTask的数量 (以一个MapTask为例) 5.Maptask调用inputFormat生成RecordReader,将自己处理的切片文件内容打散成K,V值 6.MapTask将打散好的K,V值交给Mapper,Mapper经过一系列的处理将KV值写出 7.写出的KV值被outputCo

hadoop1.x和hadoop2.x的区别: Hadoop1.x版本: 内核主要由Hdfs和Mapreduce两个系统组成,其中Mapreduce是一个离线分布式计算框架,由一个JobTracker和多个TaskTracker组成. JobTracker的主要作用:JobTracker是框架的中心,接收任务,计算资源,分配资源,分配任务,与DataNode进行交流等功能.决策程序失败时 重启等操作.又当爹又当妈. TaskTracker同时监视当前机器上的task运行状况.TaskTracke

在Mapreduce中,Shuffle过程是Mapreduce的核心,它分布在Mapreduce的map阶段和reduce阶段,共可分为6个详细的阶段: 1).Collect阶段:将MapTask的结果输出到默认大小为100M的MapOutputBuffer内部环形内存缓冲区,保存的是key/value,Partition分区 2).Spill阶段:当内存中的数据量达到一定的阀值的时候,就会将数据写入本地磁盘,在将数据写入磁盘之前需要对数据进行一次排序的操作,先是对partition分区号进行排

mysql Partition(分区)初探   表数据量大的时候一般都考虑水平拆分,即所谓的sharding.不过mysql本身具有分区功能,可以实现一定程度 的水平切分.  mysql是具有MERGE这种引擎的,就是把一些结构相同的MyIASM表作为一个表使用,但是我觉得 MERGE不如partition实用,    www.2cto.com   因为MERGE会在所有的底层表上查询,而partition只在相应的分区上查询.  建立了两个表,分别为分区和未分区的,分区表按年进行分区.  Sq

http://blog.csdn.net/binger819623/article/details/5280267 一.        分区的概念二.        为什么使用分区?(优点)三.        分区类型四.        子分区五.        对分区进行修改(增加.删除.分解.合并)六.        不同引擎的分区特性七.        分区的限制性 分区概念分区针对不同的数据库,具有不同的特性.在这里专门针对MySQL数据库而言.在MySQL数据库里,分区这个概念是从my

一.        分区的概念 二.        为什么使用分区?(优点) 三.        分区类型 四.        子分区 五.        对分区进行修改(增加.删除.分解.合并) 六.        不同引擎的分区特性 七.        分区的限制性 分区概念 分区针对不同的数据库,具有不同的特性.在这里专门针对MySQL数据库而言.在MySQL数据库里,分区这个概念是从mysql 5.1才开始提供的.不过目前只有在mysql advanced版本里才提供. 分区是把数据库.

1.1 SWAP 概述 当系统的物理内存不够用的时候,就需要将物理内存中的一部分空间释放出来,以供当前运行的程序使用.那些被释放的空间可能来自一些很长时间没有什么操作的程序,这些被释放的空间被临时保存到Swap空间中,等到那些程序要运行时,再从Swap中恢复保存的数据到内存中.这样,系统总是在物理内存不够时,才进行Swap交换. 这个是SWAP 交换分区的作用. 实际上,我们更关注的应该是SWAP分区的大小问题. 设置多大才是最优的. 一般来说可以按照如下规则设置swap大小: 4G以内的物理内

修改kafka的partition分区 bin/kafka-topics.sh --zookeeper datacollect-2:2181 --alter --partitions 3 --topic client-agent-1 修改kafka副本数 官网解释如下: Increasing replication factor Increasing the replication factor of an existing partition is easy. Just specify the

前言:当一个表里面存储的数据特别多的时候,比如单个.myd数据都已经达到10G了的话,必然导致读取的效率很低,这个时候我们可以采用把数据分到几张表里面来解决问题.方式一:通过业务逻辑根据数据的大小通过id%10这种来分成 user1,user2,user3等这样的,但是这样会有很多问题我们需要维护这样一个hash关系, 而且每次读取数据和写入数据的时候还要去判断取那张表,这个是我们通过程序去识别写表和读表的.方式二:mysql可以通过partition进行分区,这种分区显示给我们的数据依然都是在

分区操作 为什么要分区? 要求将统计结果按照条件输出到不同文件中(分区).比如:将统计结果按 照手机归属地不同省份输出到不同文件中(分区) 默认 partition 分区 /** 源码中:numReduceTasks如果等于1 不会走getPartition方法 numReduceTasks:默认是1 */ public class HashPartitioner<K, V> extends Partitioner<K, V> { public int getPartition(K

--范围分区create table person( id int, name varchar2(20), birth date, sex char(2))partition by range (birth) --根据年龄分区( partition p1 values less than (to_date('19950517','yyyymmdd')), partition p2 values less than (to_date('20000517','yyyymmdd')), partiti

下面列出来的是linux系统下重要的分区及其作用/bin :bin是binary的缩写;/boot :存放启动Linux时使用的一些核心文件;/root :root(超级管理员)的用户主目录;/sbin :s就是Super User,存放系统管理员使用的系统管理程序;/dev :dev是device(设备)的缩写;这个目录下是所有Linux的外部设备;/etc :所有的系统管理所需要的配置文件和子目录;/home :用户的主目录;/lib :存放系统最基本的动态链接共享库;几乎所有的应用程序都需

ZKe ----------------- 在MapReduce框架中,Mapper的输出在Shuffle阶段,根据Key值分组之后,还将会根据Key值进行排序,因此Reducer的输出我们看到的结果是按Key有序的. 同样我们可以让它按Value有序.通过job.setSortComparatorClass(IntWritableComparator.class);即可(这里的排序规则和类型通过自己定义) 实体类不仅需要实现Comparable接口,同样还要重写readFiles方法和writ

此文从以下几个方面来整理关于分区表的概念及操作:        1.表空间及分区表的概念        2.表分区的具体作用        3.表分区的优缺点        4.表分区的几种类型及操作方法        5.对表分区的维护性操作.(1.) 表空间及分区表的概念表空间: 是一个或多个数据文件的集合,所有的数据对象都存放在指定的表空间中,但主要存放的是表,所以称作表空间.分区表:当表中的数据量不断增大,查询数据的速度就会变慢,应用程序的性能就会下降,这时就应该考虑对表进行分区.表进行

1.Partitioner 组件通过让 Map 对 Key 进行分区,从而将不同分区的 Key 交由不同的 Reduce 处理.Partition属于map端 2.分区的总数与任务的reduce任务数相同 partitioner定义:        partitioner的作用是将mapper 输出的key/value拆分为分片(shard),每个reducer对应一个分片.        默认情况下,partitioner先计算key的散列值(hash值).然后通过reducer个数执行取模运

MySQL从5..3开始支持Partition,你可以使用如下命令来确认你的版本是否支持Partition: mysql> SHOW VARIABLES LIKE '%partition%'; +-------------------+-------+ | Variable_name | Value | +-------------------+-------+ | have_partitioning | YES | +-------------------+-------+ MySQL支持 R

---恢复内容开始--- 1.解析Partiton 把map任务的输出的中间结果按照key的范围进行划分成r份,r代表reduce任务的个数.hadoop默认有个类HashPartition实现分区,通过key对reduce的个数取模(key%r),这样可以保证一段范围内的key交由一个reduce处理.以此来实现reduce的负载均衡.不至于使有些reduce处理的任务压力过大,有些reduce空闲. 如果我们对hadoop本身的分区算法不满意,或者我们因为我们的业务需求,我们可以自定义一个类

(转) 自5.1开始对分区(Partition)有支持 = 水平分区(根据列属性按行分)=举个简单例子:一个包含十年发票记录的表可以被分区为十个不同的分区,每个分区包含的是其中一年的记录. === 水平分区的几种模式:===* Range(范围) – 这种模式允许DBA将数据划分不同范围.例如DBA可以将一个表通过年份划分成三个分区,80年代(1980's)的数据,90年代(1990's)的数据以及任何在2000年(包括2000年)后的数据. * Hash(哈希) – 这中模式允许DBA通过对表

例子:在一个StudentScore表中,有序号ID,班级ClassId,学生姓名Name,性别Sex,语文成绩ChineseScore,数学成绩MathScore,平均成绩AverageScore等等一些学生成绩及个人信息字段 问一:每个班级中,平均成绩在60(含60)分以上的学生人数? 问二:每个班级中本次考试平均成绩是班级前三的同学的所有信息? 问三:每个班级中语文与数学都达到60(含60)分以上的同学的所有信息? 一.Group By 分组 group by ClassId group

一.背景 1.在Hive Select查询中一般会扫描整个表内容,会消耗很多时间做没必要的工作.有时候只需要扫描表中关心的一部分数据,因此建表时引入了partition概念. 2.分区表指的是在创建表时指定的partition的分区空间. 3.如果需要创建有分区的表,需要在create表的时候调用可选参数partitioned by,详见表创建的语法结构. 二.技术细节 1.一个表可以拥有一个或者多个分区,每个分区以文件夹的形式单独存在表文件夹的目录下. 2.表和列名不区分大小写. 3.分区是以