《Hadoop MapReduce性能优化》一1.5　小结-低调大师

《Hadoop MapReduce性能优化》一1.5　小结

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本节书摘来异步社区《Hadoop MapReduce性能优化》一书中的第1章，第1.5节，作者：【法】Khaled Tannir 译者：范欢动责编：杨海玲，更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。

1.5　小结

Hadoop MapReduce性能优化
在本章中，我们学习了MapReduce编程模型，并回顾了其内部工作原理。然后，我们关注了Hadoop MapReduce并了解了其主要组件。我们还谈到了影响Hadoop MapReduce性能的内外部因素。

在下一章中，我们将深入了解Hadoop的可调参数，并学习Hadoop性能指标（metrics）和性能检测工具。

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深入理解Spark：核心思想与源码分析. 3.5　Hadoop相关配置及Executor环境变量

3.5　Hadoop相关配置及Executor环境变量 3.5.1　Hadoop相关配置信息默认情况下，Spark使用HDFS作为分布式文件系统，所以需要获取Hadoop相关配置信息的代码如下。 val hadoopConfiguration = SparkHadoopUtil.get.newConfiguration(conf) 获取的配置信息包括：将Amazon S3文件系统的AccessKeyId和SecretAccessKey加载到Hadoop的Configuration；将SparkConf中所有以spark.hadoop.开头的属性都复制到Hadoop的Configuration；将SparkConf的属性spark.buffer.size复制为Hadoop的Configuration的配置io.file.buffer.si

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3.6　创建任务调度器TaskScheduler TaskScheduler也是SparkContext的重要组成部分，负责任务的提交，并且请求集群管理器对任务调度。TaskScheduler也可以看做任务调度的客户端。创建TaskScheduler的代码如下。 private[spark] var (schedulerBackend, taskScheduler) = SparkContext.createTaskScheduler(this, master) createTaskScheduler方法会根据master的配置匹配部署模式，创建TaskSchedulerImpl，并生成不同的SchedulerBackend。本章为了使读者更容易理解Spark的初始化流程，故以local模式为例，其余模式将在第7章详解。maste

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