Partition所处的位置 Partition位置 Partition主要作用就是将map的结果发送到相应的reduce.这就对partition有两个要求: 1)均衡负载,尽量的将工作均匀的分配给不同的reduce. 2)效率,分配速度一定要快. Mapreduce提供的Partitioner Mapreduce默认的partitioner是HashPartitioner.除了这个mapreduce还提供了3种partitioner.如下图所示: patition类结构 1. Partiti

4.2.2 总排序(Total order sorting) 有的时候需要将作业的的所有输出进行总排序,使各个输出之间的结果是有序的.有以下实例: 如果要得到某个网站中最受欢迎的网址(URL),就需要根据某种受欢迎的指标来对网址进行排序. 如果要让最活跃的用户能够看到某张表,就需要根据某种标准(发表文章数)对用户进行排序. 技术22 在多个reduce间对键进行排序 在MapReduce框架中,map的输出会被排序,然后被发送给reduce.不过,相同reduce的输入数据是有序的,不同redu

ZooKeeper是近期比较热门的一个类Paxos实现.也是一个逐渐得到广泛应用的开源的分布式锁服务实现.被认为是Chubby的开源版,虽然具体实现有很多差异.ZooKeeper概要的介绍可以看官方文档:http://hadoop.apache.org/zookeeper 这里我们重点来看下它的内部实现. ZooKeeper集群中的每个server都要知道其他成员,通过在配置文件zoo.cfg中作如下配置实现: tickTime=2000 dataDir=/var/zookeeper/ clie

前言在上一篇文章Paxos算法浅析中主要介绍了Paxos一致性算法应用的场景,以及对协议本身的介绍:Google Chubby是一个分布式锁服务,其底层一致性实现就是以Paxos算法为基础的:但这篇文件并不是介绍Chubby,而是介绍了一个和Chubby拥有类似功能的开放源码的分布式协调服务Zookeeper,以及Zookeeper数据一致性的核心算法ZAB. Zookeeper简介Zookeeper是一个分布式数据一致性的解决方案,分布式应用可以基于它实现诸如数据发布/订阅,负载均衡,命名服务

 链接https://www.evernote.com/shard/s408/sh/dbe0167f-20e0-41c4-a49b-75717ad98695/461148482ffb6add092bebc9d90a4a2a    搜索和排序一项是算法的两大主题,重要性不言而喻.Robert在第一周的lecture 2就是从基本的排序算法说起.包括选择排序(应该也叫冒泡排序).插入排序,希尔排序(Shell Sort),附带讲了shuffle(随机序列),以及凸集.我们一点点说. 零.Total

Zookeeper使用了一种称为Zab(Zookeeper Atomic Broadcast)的协议作为其一致性复制的核心,据其作者说这是一种新发算法,其特点是充分考虑了Yahoo的具体情况:高吞吐量.低延迟.健壮.简单,但不过分要求其扩展性.下面将展示一些该协议的核心内容: 另,本文仅讨论Zookeeper使用的一致性协议而非讨论其源码实现 Zookeeper的实现是有Client.Server构成,Server端提供了一个一致性复制.存储服务,Client端会提供一些具体的语义,比如分布式锁

Zookeeper使用了一种称为Zab(Zookeeper Atomic Broadcast)的协议作为其一致性复制的核心,据其作者说这是一种新发算法,其特点是充分考虑了Yahoo的具体情况:高吞吐量.低延迟.健壮.简单,但不过分要求其扩展性.下面将展示一些该协议的核心内容: 另,本文仅讨论Zookeeper使用的一致性协议而非讨论其源码实现 Zookeeper的实现是有Client.Server构成,Server端提供了一个一致性复制.存储服务,Client端会提供一些具体的语义,比如分布式锁

拜占庭将军问题 我们已知的共识算法,Paxos.Raft解决的都是非拜占庭问题,也就是可以容忍节点故障,消息丢失.延时.乱序等,但节点不能有恶意节点.但如何在有恶意节点存在的情况下达成共识呢?BFT共识算法就是解决这一问题的.即不但能容忍节点故障,还能容忍一定的恶意节点或者说拜占庭节点的存在.我们下面就学习一下BFT算法中的PBFT(Practical Byzantine Fault Tolerance).BFT算法有非常多的变种,这里只学习PBFT,其他的可以举一反三. PBFT PBFT核心

Syntax of Order By Syntax of Sort By Difference between Sort By and Order By Setting Types for Sort By Syntax of Cluster By and Distribute By Syntax of Order By The ORDER BY syntax in Hive QL is similar to the syntax of ORDER BY in SQL language. colO

主要是根据编程珠玑后面的Algorithm附录总结了一下这本书里面的经典算法. 1 辗转相减求最大公约数 思想:最大公约数能整除i和j,则其一定也能整除i-j(if i>j) int gcd(int i, int j) { while(i != j) { if(i > j) i-=j; else j-=i; } return i; } 2 快速求取x的n次方 思想:充分利用了已经计算出来的数据防止重复计算来减少了算法运行时间 function exp(x,n) //pre n>=0 //

引子: 如图反映了python3中,几个类的继承关系和查找顺序.对于类A,其查找顺序为:A,B,E,C,F,D,G,(Object),这并不是一个简单的深度优先或广度优先的规律.那么这个顺序到底是如何产生的? C3线性是用于获取多重继承下继承顺序的一种算法.通常,被称为方法解析顺序,即MRO(method resolution order). 算法的名字“C3”并不是缩写,而是指该算法的三大重要属性: 1.前趋图.作为有向无环图,找不到任何的循环,通常用前趋图来理解程序的依赖关系. 2.保持局部

NoSQL数据库笔谈 databases , appdir , node , paper颜开 , v0.2 , 2010.2 序 思想篇 CAP 最终一致性 变体 BASE 其他 I/O的五分钟法则 不要删除数据 RAM是硬盘,硬盘是磁带 Amdahl定律和Gustafson定律 万兆以太网 手段篇 一致性哈希 亚马逊的现状 算法的选择 Quorum NRW Vector clock Virtual node gossip Gossip (State Transfer Model) Gossip

Motivation 承并发编程笔记Outline,这篇文章专注于记录学习基于锁的并发概念的过程中出现的一些知识点,为并发高层抽象做必要的准备. 尽管存在Doug Lee开山之作Concurrent Programming in Java, 2th edition: Desing Principles and Patterns.Brian Goetz撰写的一些列文章(http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-jtp/ ).以及随后出现的一系列有关Ja

使用Hive可以高效而又快速地编写复杂的MapReduce查询逻辑.但是一个”好”的Hive程序需要对Hive运行机制有深入的了解,像理解mapreduce作业一样理解Hive QL才能写出正确.高效的HQL.长期观察hadoop处理数据的过程,有几个显著的特征: 1.不怕数据多,就怕数据倾斜. 2．对jobs数比较多的作业运行效率相对比较低,比如即使有几百行的表,如果多次关联多次汇总,产生十几个jobs,没半小时是跑不完的.map reduce作业初始化的时间是比较长的. 3.对sum,cou

physical clock 机器上的物理时钟,不同的机器在同一个时间点取到的physical clock不一样,之间会存在一定的误差,NTP可以用来控制这个误差,同一个机房内的机器之间的时钟误差可以控制在1us以内, 跨机房可以控制在几十ms.两个事件a和b,a在机器M1上physical clock为12点5分0秒6ms发生,b在机器M2上physical clock为12点5分0秒7ms发生,这并不代表a发生在b之前,因为两个机器上取到的physical clock和真实时间(这个时间就是

Amazon's Dynamo [9] and Facebook's Cassandra [13], relax the consistency model,and offer only eventual consistency. Others such as HBase [1] and BigTable [4] offer strong consistency only for operations touching a single partition, but not across the

多处理器使用松散的内存模型可能会非常混乱,写操作可能会无序,读操作可能会返回不是我们想要的值,为了解决这些问题,我们需要使用内存栅栏(memory fences),或者说内存屏障(memory barrier). X86平台可能还算是使用松散内存模型的多处理器中还算比较好的了,它针对内存顺序有一定的规范要求,原文如下: Loads are not reordered with other loads. Stores are not reordered with other stores. Sto

LevelDB的公共部件并不复杂,但为了更好的理解其各个核心模块的实现,此处挑几个关键的部件先行备忘. Arena(内存领地) Arena类用于内存管理,其存在的价值在于: 提高程序性能,减少Heap调用次数,由Arena统一分配后返回到应用层. 分配后无需执行dealloc,当Arena对象释放时,统一释放由其创建的所有内存. 便于内存统计,如Arena分配的整体内存大小等信息. class Arena { public: Arena(); ~Arena(); // Return a poin

普通排序实现 普通排序的实现利用了按姓名的排序,调用了默认的对key的HashPartition函数来实现数据的分组.partition操作之后写入磁盘时会对数据进行排序操作(对一个分区内的数据作排序),但这里的排序仅仅是对key的排序,而不是对value.可以进行以下测试: 待排序文件:sourceFile Denlin Gao Dengli Gao Linjin Gao Mingzhi Gao Zhiming Gao Lin Gao Meili Gao Meiling Gao Hong Li

Zookeeper使用了一种称为Zab(Zookeeper Atomic Broadcast)的协议作为其一致性复制的核心,据其作者说这是一种新发算法,其特点是充分考虑了Yahoo的具体情况:高吞吐量.低延迟.健壮.简单,但不过分要求其扩展性.下面将展示一些该协议的核心内容: 另,本文仅讨论Zookeeper使用的一致性协议而非讨论其源码实现 Zookeeper的实现是有Client.Server构成,Server端提供了一个一致性复制.存储服务,Client端会提供一些具体的语义,比如分布式锁

在Azure Services Platform上对于工作流服务的支持,一直是我很感兴趣的内容.当然也是疑问 比较多的领域.鉴于这方面的资料太少,所以今天就从AzureServicesKit中的一个DEMO出发,来大概了解一下这方面相关内容. 注:今天的示例位于AzureServicesKit安装目录\Labs\Ex02-RoutingWithXPath\end文件夹. 该示例场景展示的是一个定单(order)流程,如下图: 注:图中的两个服务可能布置在1台或N台机器上. 在上图中,我们看出在当