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Hadoop的MapReduce执行流程图

Hadoop的MapReduce shuffle过程,非常重要。只有熟悉整个过程才能对业务了如指掌。 MapReduce执行流程 输入和拆分: 不属于map和reduce的主要过程,但属于整个计算框架消耗时间的一部分,该部分会为正式的map准备数据。 分片(split)操作: split只是将源文件的内容分片形成一系列的 InputSplit,每个 InputSpilt 中存储着对 应分片的数据信息(例如,文件块信息、起始位置、数据长度、所在节点列表…),并不是将源文件分割成多个小文件,每个InputSplit 都由一个 mapper 进行后续处理。 每个分片大小参数是很重要的,splitSize 是组成分片规则很重要的一个参数,该参数由三个值来确定: minSize:splitSize 的最小值,由 mapred-site.xml 配置文件中 mapred.min.split.size 参数确定。 maxSize:splitSize 的最大值,由 mapred-site.xml 配置文件中mapreduce.jobtracker.split.metainfo....

hive 数据存储格式详解

Hive的三种文件格式:TEXTFILE、SEQUENCEFILE、RCFILE中,TEXTFILE和SEQUENCEFILE的存储格式都是基于行存储的,RCFILE是基于行列混合的思想,先按行把数据划分成N个row group,在row group中对每个列分别进行存储。另:hive能支持自定义格式,详情见:Hive文件存储格式 基于HDFS的行存储具备快速数据加载和动态负载的高适应能力,因为行存储保证了相同记录的所有域都在同一个集群节点。但是它不太满足快速的查询响应时间的要求,因为当查询仅仅针对所有列中的 少数几列时,它就不能跳过不需要的列,直接定位到所需列;同时在存储空间利用上,它也存在一些瓶颈,由于数据表中包含不同类型,不同数据值的列,行存储不 易获得一个较高的压缩比。RCFILE是基于SEQUENCEFILE实现的列存储格式。除了满足快速数据加载和动态负载高适应的需求外,也解决了SEQUENCEFILE的一些瓶颈; 做个简单介绍 TextFile: Hive默认格式,数据不做压缩,磁盘开销大,数据解析开销大。 可结合Gzip、Bzip2、Snappy等使用(系统自动检查,...

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Spring

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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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