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《Hadoop实战第2版》——3.3节MapReduce任务的优化

3.3 MapReduce任务的优化相信每个程序员在编程时都会问自己两个问题“我如何完成这个任务”,以及“怎么能让程序运行得更快”。同样,MapReduce计算模型的多次优化也是为了更好地解答这两个问题。MapReduce计算模型的优化涉及了方方面面的内容,但是主要集中在两个方面:一是计算性能方面的优化;二是I/O操作方面的优化。这其中,又包含六个方面的内容。 任务调度任务调度是Hadoop中非常重要的一环,这个优化又涉及两个方面的内容。计算方面:Hadoop总会优先将任务分配给空闲的机器,使所有的任务能公平地分享系统资源。I/O方面:Hadoop会尽量将Map任务分配给InputSplit所在的机器,以减少网络I/O的消耗。 数据预处理与InputSplit的大小MapReduce任务擅长处理少量的大数据,而在处理大量的小数据时,M

大数据的下一步:AI、ML、DL

开源大数据技术Hadoop,在今年刚好满十岁。在大数据的第一个十年,Hadoop成功地让大数据成为最被看好的技术,这股大趋势,不仅影响资讯科技的走向,更成为商业热烈讨论的议题。 之所以如此,一方面是随著网际网络、云端运算、智慧行动装置的普及,使得Google、Facebook、Twitter等大型互联网公司的用户数量,呈现爆炸性成长,为了应付全球用户的规模,这些知名互联网技术公司纷纷投入大数据技术,使得大数据成为顶尖技术的指标,瞬间成了抢手的当红炸子鸡。 另一方面,这些互联网公司不仅是采用Hadoop这样的开源大数据技术,更雇用软件高手开发符合自己需求的大数据技术,再将这些大数据软体的程式码开源。如此一来,既吸引更多高手加入开发,亦回馈开发社群,而这样的效应,也使得大数据开源技术的发展,如火如荼,至今与Hadoop相关的开源软件已超过一百个,形成庞大的Hadoop生态圈。 在接下来的第二个十年,大数据将会如何发展呢?今年中,我参加在大数据领域颇负盛名的Strata & Hadoop World技术大会,原本我期待这场以大数据技术Hadoop为名的技术会议,主要探讨的议题,应该围...

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