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《Hadoop MapReduce性能优化》一导读

前 言 Hadoop MapReduce性能优化MapReduce是一个重要的并行处理模型,用于大规模、数据密集型应用,比如数据挖掘和Web索引。Hadoop作为MapReduce的一个开源实现,广泛用于支持对响应时间要求很严苛的集群计算作业。 多数MapReduce程序的开发是以数据分析为目的的,这通常需要花费很长的时间。许多公司正在用Hadoop在更大的数据集上做更高级的数据分析,当然这更加需要运行时间的保障。运行效率,尤其是MapReduce的I/O开销,仍然是需要解决的问题。经验表明,配置不当的Hadoop集群会明显降低MapReduce作业的执行性能,甚至会造成显著的性能降级。 在本书中,我们致力于解决MapReduce优化问题:怎样识别系统的短板,怎样做才能充分利用Hadoop集群资源更好地处理输入数据。本书先介绍MapReduce内部工作原理,并讨论可能影响性能的因素,之后研究Hadoop性能指标(metrics)与性能检测工具,并识别资源短板,如CPU竞争、内存利用率、海量I/O存储以及网络流量。 本书基于实际经验,以循序渐进的方式教读者消除作业瓶颈,并在生产环境下全面...

让Storm插上CEP的翅膀 - Siddhi调研和集成

什么是 Siddhi? Siddhi 是一种 lightweight, easy-to-use, open source CEP(Complex Event Processing)引擎,由wso2公司开发(http://wso2.com/about/)。 像绝大多数的 CEP 系统一样,Siddhi 支持对于流式数据的类 SQL 的查询,SQL 式的 query 通过 complier 翻译成 Java 代码。 当一条数据流或多条数据流流入时,Siddhi Core 会实时的 check 当前数据流是否满足定义的 query,如果满足则触发 Callback 执行相应的逻辑。 Siddhi和传统的CEP系统,如Esper,相比区别? 主要是比较轻量和高效,之所以可以达到更高的 performance,因为: Multi-threading Queues and use of pipelining Nested queries and chaining streams Query optimization and common sub query elimination 尤其是前两点非常...

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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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