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MapReduce高级特性

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/51366342 计数器 因为计数器的查看往往比查看集群日志来的方便快捷 所以有些情况下计数器信息比集群日志更加有效 用户自定义的计数器 关于Hadoop的内置计数器的介绍可以参考Hadoop权威指南第九章MapReduce Features中的Build-in Counts小节 这里限于篇幅不再说明 MapReduce允许用户在程序中使用枚举或者字符串的格式类自定义计数器 一个作业可以定义的计数器不限,使用枚举类型时 枚举类型的名称即为组名,枚举类型的字段即为计数器名 计数器是全局的,会跨越所有Mapper和Reducer进行使用,并在作业结束的时候产生一个结果 例如,现有枚举类型如下: enum Temperature{ MISSING, MALFORMAT } 在MapReduce程序中可以这样来使用计数器: context.getCounter(Temperature.MISSING).increment(1); conte...

Spark-Caching /Checkpointing

功能: cacheing和checkpointing这2种操作是都是用来防止rdd(弹性分布式数据集)每次被引用时被重复计算带来的时间和空间上不必要的损失。 区别: Caching cache 机制保证了需要访问重复数据的应用(如迭代型算法和交互式应用)可以运行的更快。有多种级别的持久化策略让开发者选择,使开发者能够对空间和计算成本进行权衡,同时能指定out of memory时对rdd的操作(缓存在内存或者磁盘,并且可以指定在内存不够的情况下按照FIFO的策略选取一部分block交换到磁盘来产生空余空间)。因此Spark不但可以对rdd重复计算还能在节点发生故障时重新计算丢失的分区。最后,被缓存的rdd存在于一个running的应用的生命周期内,如果这个应用终止了,那么缓存的rdd也会同时被删除。 Checkpointing checkpointing把rdd存储到一个可靠的存储系统(例如HDFS,S3)。checkpoint一个rdd有点类似于Hadoop中把中间计算结果存储到磁盘,损失部分执行性能来获得更好的从运行过程中出现failures时recover的能力。因为rdd是ch...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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Rocky Linux

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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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