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spark源码系列文章------shuffle模块详解

一、Basic shuffle writer实现解析 在Executor上执行shuffle Map Task时,最终会调用shuffleMapTask的runTask,核心逻辑如下: 1.从sparkEnv中获得shuffleManager; 2.从manager中获得writer 3.调用RDD开始计算,运算结果通过writer进行持久化,持久化之前通过Aggregator来确定是否需要进行Map端聚合,然后将结果通过FileShuffleManager#forMapTask的方法写入,写入完成后,会将元数据信息写入MapStatus,然后下游的Task可以通过这个MapStatus取得需要处理的数据。 这样writer通过ShuffleDependency#partitioner来获得下游partition的数量,下游的每个partition都会对应一个文件,文件名字的格式为:“shuffle_”+shuffledId+"_"+mapId+"_"+reduceId。 由于每个shuffle Map Task需要为每个下游的Task创建一个单独的文件,因此文件的数量就是number...

MaxCompute在网络舆情监控系统中的应用

背景介绍 根据中国互联网络信息中心(CNNIC)报告显示,我国的网民规模增长迅猛,截至2016年12月,我国网民规模达7.31亿,较2015年底提升了6.52个百分点。互联网成为反映社会舆情的一个重要载体。随着以社交媒体为主的互联网应用的普及和深入,网络舆情热点层出不穷,特别是当前微博、微信、新闻客户端等新媒体发展极为迅猛,其强大的舆论号召力与传播力让任何人都无法轻视。互联网已经成为政府了解民情的直接渠道,同时也成为企业接触客户、宣传营销的重要阵地。 国内某汽车企业所搭建的网络舆情监控平台,通过建设互联网媒体舆情综合监测分析系统,对新闻、论坛、博客、微博、视频、APP、传统纸媒等进行全面的覆盖,客户可以及时获取与自己关心的网络舆情信息,及时挖掘出网络舆情热点信息和背后的网络推手并进行持续的监控和跟踪,对舆情信息进行深度挖掘,发现潜在的舆情热点,对于特定的舆情事件可以及时提供分析报告。 需求概要 业务部门对舆情监控平台要求的高实时性(刷新频率在5分钟以内),方便的自行添加监控内容,能监控媒体及不同编辑对品牌和产品的友好度,并且内快速的形成相关的舆情报告。基于业务部门的要求情况,系统没有采...

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