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MapReduce性能调优记录

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/qq1010885678/article/details/50922812 MapReduce原理 要知道怎么对MapReduce作业进行调优前提条件是需要对Map-Reduce的过程了然于胸。 Map-Reduce运行原理图: Map Side 1.从磁盘读取数据并分片 默认每个block对应一个分片,一个map task 2.进行map处理 运行自定义的map业务过程 3.输出数据到缓冲区中 map输出的数据并不是直接写入磁盘的,而是会先存储在一个预定义的buffer中 4、分区、排序分组的过程 对map输出的数据进行分区,按照key进行排序和分组 5、归约(可选) 相当于本地端的reduce过程 6、合并写入磁盘 对map的最终数据进行merge之后输出到磁盘中等待shuffle过程 Reduce side 1.从map端复制数据 2.对数据进行合并 以上两个步骤即为shuffle过程 3.对数据进行排序 4.进行reduce操作 5.输出到磁盘 详细的过程将会在调优技巧中体现出来 ...

HBase中Disruptor使用

// 核心是一个循环缓冲区。我们的循环缓冲区是一个LMAX Disruptor。当多个线程在单个WAL竞争append和sync时,它试图最小化同步与volatile写。 // Disruptor配置为处理多个生产者和仅有一个消费者(HBase中的生产者是调用append、sync的IPC Handlers)。单一的消费者从环形缓冲区中 // 拉去append和sync。 /** * RingBufferTruck为事件--Event * RingBufferTruck.EVENT_FACTORY为事件工厂--EventFactory * preallocatedEventCount为RingBuffer大小,必须是2的N次方,默认为1024*16 * appendExecutor为事件处理的线程池--newSingleThreadExecutor * ProducerType.MULTI为生产者类型,意思为多个生产者 * BlockingWaitStrategy为指定的等待策略 */ this.disruptor = new Disruptor<RingBufferTruck&...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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