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MapReduce计算框架

MapReduce计算框架 一、MapReduce实现原理 图展示了MapReduce实现中的全部流程,处理步骤如下: 1、用户程序中的MapReduce函数库首先把输入文件分成M块(每块大小默认64M),在集群上执行处理程序,见序号1 2、主控程序master分配Map任务和Reduce任务给工作执行机器worker。见序号2 3、一个分配了Map任务的worker读取并处理输入数据块。从数据片段中解析出key/value键值对,然后把其传递给Map函数,由Map函数生成并输出中间key/value键值对集合,暂缓内存中。见序号3 4、缓存中key/value键值对通过分区函数分成R个区域,之后周期性地写到本地磁盘上。同时将本地磁盘的存储位置传给master,由master负责把这些存储位置再传递给Reduce worker,见序号4 5、当Reduce worker收到master的存储位置信息后,使用RPC从Map worker所在的磁盘上读取数据。最后通过对key进行排序使得具有key值的数据聚合到一起。见序号5 6、Reduce worker程序遍历排序后的中间数据。Redu...

MapReudce源码分析之Mapper

Mapper是MapReduce编程模型中一个将输入的key/value对映射成一组中间key/value对的组件。Map是将输入记录转换成中间记录的单个任务。被转换的中间记录不需要与输入记录一样的类型。一个给定的输入对可能被映射成0个货多个输出对。Hadoop的MapReduce框架为作业中输入格式InputFormat产生的每个输入分片InputSplit产生一个Map任务。通过JobContext的getConfiguration()方法,Mapper的实现者可以获得任务的配置信息。MapReduce框架中Map部分首先会调用setup()方法,然后接着为输入分片的每个KeyValue对调用map()方法进行处理,最见后再调用cleanup()方法。所有给定输出key相关的中间值随后会被框架进行分组,继而被传递给Reducer以确定最终的输出。通过指定两个关键的RawComparator类,用户可以控制排序和分组。Mapper输出被每个Reducer分区。通过实现一个定值分区器Partitioner,用户可以控制哪些key和相关记录进入哪个Reducer。 Mapper的执...

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Spring

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

Rocky Linux

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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